我们先看第一个案例，这是一则新闻。其实也不算新闻了，因为这个是18年年底的一个新闻。苹果18年年底的市值蒸发高达3900亿美金，销量同比下滑15%。当时库克就反思，造成销量下滑的原因是因为iphone产品定价策略失误。我们解读一下，这个不是简简单单的价格定高了。我们知道苹果的产品定价一向是很高的，以前的高定价是基于技术领先、性能领先，消费者愿意买单。但近几年，苹果的技术创新缺乏亮点，在一些关键技术，比方说拍照，华为超越了苹果。但当时，苹果任命的负责零售的副总裁，他执行的是奢侈品的战略。因此，他们的产品定价越来越高，但他们的性能又匹配不了高的定价，所以消费者不买单，自然销量大幅地下滑。这就是库克所说的策略失误，其实是性价比评估出现了偏差。这个例子说明合理的产品性价比评估对一个企业非常重要。
再看第二个案例。我们当时高中政治课本里面引用到一个案例。他说上个世纪30年代，在西方资本主义国家，美国发生了经济危机。资本家宁肯把牛奶倒掉，也不分给穷人。当时我们得到的答案就是这是因为万恶的落后的腐朽的资本主义制度所造成的。但实际上，今天我们用经济规律来分析，非常好理解。因为显然这时奶农已经面对着过量的库存积压，一方面占用了他的现金流，另一方面，还占用了他的库房。最糟糕的是，造成了市场上长期的低价。这种情况下，他们采用了断臂求生的方法来自救。这个案例充分说明了一个企业做好合理的库存水平评估和要货预测是多么的重要。那么怎么样做好要货预测和性价比评估呢？华为是不是有什么经验可以借鉴呢？
今天的内容分三部分，第一部分，GTM概述，在这一部分，会把影响商业成功的关键要素给梳理一下，弄清楚其中的逻辑关系。第二部分，讲怎么样做好要货预测。第三部分，讲怎么样做好产品定价。
1、GTM的定义
GTM就是Go to market英文的缩写。从字面意思来说，就是产品上市。就是针对如何把产品推向市场，取得商业成功的全生命周期的全领域的策略制定和执行。我们可以看到三个重要信息、第一，GTM操盘的本质就是追求产品的商业成功。因此，我们判断一个操盘是不是成功，不是看他过程做的多漂亮多完美，而是看他操盘的产品最后是不是取得了商业成功。第二，我们从时间的维度来看，GTM操盘强调的是全生命周期，它不是一个短期的行为。他要从产品规划开始，到产品拓展、发布、上市、销售，到产品退市，整个全生命周期端到端的过程都要进行管理。因此，我们说GTM操盘手有个素质，就是要有很强的项目管理能力。第三，我们从空间的维度来看，他强调的是全领域，他不是一个单部门的单打独斗，他需要全领域的全方位的协同作战。我们看涉及到哪些领域呢？其实它涉及到跟销售相关的前端的所有领域，比如总部包括研发、零售、营销、渠道、服务、交付、财务等等。一线包括代表处、办事处、各KA或者各渠道。因此，你要想取得商业成功，你就必须全领域通力合作。所以我们说GTM操盘手有另外一个素质就是要有跨部门协调、沟通和推动的能力。
2、投资回报率是由什么决定的？
我们怎么判断一个商业是不是成功的？首先商业成功，我们用通俗的话来说，就是赚钱了。用一个稍微专业一点的词叫投资回报率。就是说你投入的钱越少，获得的回报越高，那这个投资就越划算，你就越成功。那么，投资回报率是由什么决定的？主要有两个因素决定，第一、利润率；第二、周转率。利润率其实就是它的市场杠杆，周转率我们可以理解成他的管理杠杆。因为同样的利润，如果你管理效率越高，周转的速度越快，那最后回报就越高。所以周转率是非常考验我们操盘能力的。其实这里边还有第三：乘数，也叫权益乘数。这个属于金融财务杠杆，包括我们的融资或者贷款，因为它跟我们的实际操盘关系不大，所以我们就先不管它了。
先看看利润率由什么组成的，这里的利润率是指纯利率，简单来说，它是由两个因素决定，即毛利率减去费用。毛利率，其重要因素是产品结构。怎么理解呢？我举个例子，有两个销售员都是卖酒的，他们同时做成了100瓶酒的生意。但第一个销售员呢，他卖了99瓶是茅台酒，只有一瓶是啤酒。第二个销售员，99瓶是啤酒，只有一瓶茅台酒。那我们说谁的利润高？很显然，第一个销售员利润高，为什么？因为他卖的产品里面大多数是高端产品，是高利润的产品。因此，企业都是在优化产品结构，都在追求卖更多的高端，更多的旗舰。第二个，我们看费用率，费用率影响的主要指标就是营业规模。因为你费用额基本上不会太多，比如说人员的工资、场地费用、水电费，这些都不会太大。如果规模越大，就像你摊一个煎饼，你同样一块面，如果你摊的面积越大，最后这个煎饼摊的就越薄，这些其实都很好理解。我们关键看一下周转率。
关于周转率这里有一个基本公式，就是现金周期＝库存周期＋应收账期－应付账期。这个怎么理解呢？我可以给大家举一个极端的例子。比方说你是做生意的，你生意做得很好。首先，你的库存周转特别短，短到什么程度呢？你进一台货，马上就能卖出一台货，中间不留货，那这个库存周转就几乎为零。而你的下游客户，你给他货，他马上给你付钱，他的应收周转也几乎为零。你上游客户跟你关系很好，他给你足够长的账期，你可以从他那先拿原料，先不给他钱。这种情况下，你的现金流就非常充裕，因为周转非常快。虽然这个在现实中不太可能出现，但可以证明现金流是由哪几个因素组成的，而且现金流非常重要。在这次疫情的时候，很多公司就是因为现金流不足，最后不得不面临非常窘迫的状态。其中，这里边讲的应收和应付，属于合同中对上下游的一个账户条款制定，我们先不管这两个因素。
三、PSI（进-销-存）平衡公式
我们引入了一个非常重要的概念，叫PSI，也叫进-销-存。P－purchase就是进货，也就是要货预测。S－sale是销售，也就是销量。I－inventorly就是库存。这三个要素相互平衡，才能维持一个健康的动态的库存周转。所谓健康就是既不是太短，也不是太长，要保持一个平衡。这里有个PSI公式，也叫进-销-存平衡公式。也就是说，月末的库存等于月初的库存加上进货量就是这个月的进货量，再减去这个月的销量。举个简单例子，个月底你库里还有200台设备，这个月又进了100台，那应该是300台，这时候你卖出去了50台，那最后就是250台，这是一个非常简单的数学公式。
影响销量的因素非常多，错综复杂。我们归纳起来大概分四大类，第一个是市场波动因素。随着不同的区域、不同的文化，他是有区域和文化地域性的，比如说以中国为例，每年的618，双十一，返校季，这个销量就会比平时要高。像西欧的圣诞节，黑色星期五，像中东的拉马丹宰牲节，如果到泰国的话，那就是泼水节，这些都会是销量的旺季。比如像每年的春节期间，或者暑假期间，都是销售的淡季。因此市场波动会直接影响销量的水平。第二点就是产品本身的竞争力，也就是产品的性价比。相同的价格，你的规格越高，肯定越好卖。同样道理，相同的规格，你价格越便宜越好卖。关于性价比，我们引出一个评估的方法叫PFV方法，这个后面讲。第三点是店面覆盖。同样的产品，覆盖的店面越多，店面质量越好，那就越好卖。这个因素在产品上市的时候影响最明显。因为产品上市的时候，他是一个逐渐爬坡的过程。开始可能爬到50%，后来再爬到80%，最后爬到百分之百。因此，这个过程中，销量是逐渐攀升的，我们在这个阶段做销量预测的时候，都要打个折扣，是根据覆盖的进展来打折扣。另外，在产品退市的时候，这个因素影响也比较大，因为退市的时候，很多店面他都会撤柜，给新的产品留出位置来，所以这时候销量也会有很大的影响。第四个叫营销／促销，这个就更好理解了。像我们平时看到的打广告，页面上主页推送，或者说是门口那些载歌载舞的，或者降价促销，这些都会对销量直接产生影响。
我们讨论一下性价比，有两个分支，第一个就是定价，第二个就是针对你的特性，怎么合理地进行卖点包装？所有这些，就构成了我们商业成功关键要素全景图。这里面每一点都值得深入研究。今天主要讲两个，一个是预测，第二个是产品性价比评估的方法。
四、怎么样进行合理的要货预测？
怎么样进行合理的要货预测？很多公司都说要货预测难做，我们看一下要货预测主要的几个场景。第一个场景，比如说你的供应链同事来找你说，我马上要给供应商下单了，你帮我看一下，我这个料变得多还是少，同时说一下你是怎么判断的。这种情况一般都是对近期的要货做一个预测。第二个场景，年初老板要做全年的预算，他就让把某款产品从1到12月份每个月的发货预测都做出来。你怎么做呢？第三个场景，新旧产品切换，新产品已经确定了在4个月之后上市，它上市之后老产品就退市，但现在老产品还要继续卖。这时候，要对老产品进行最后的圈量。就是我们给厂家供应商说，我就最后下这批单，你把它全部生产出来以后，你的产线也可以撤掉了。所以这个时候，圈量实际上还是风险很大的，你要估不准的话，最后有可能就是呆滞。所以说新旧品的切换要货预测，他的要求就是要保证你新旧品能够平滑切换，就是新品不上市的时候，你旧品不能断货。新品一上市，你旧品马上就给我停掉，这叫平滑切换。这种场景怎么预测？
总结一下，要货预测难做，通常有以下几个困难：
1、你下单下多了，库存过高。库存过高带来的问题，第一个资金占用，第二个库房占有，第三个造成甩货，造成市场的乱价。
2、如果你下单下少了，那就库存不足。库存不足就有断货的风险。这种断货不是说以后补货能补回来的，因为销售是讲时间机会窗的。我举个例子，比方说618，618的要货一定要在6月初就要货基本到位。你如果这个货到6月15号才到货，那基本上就是错过了618的这个销售季，那最后这些只能是呆滞。
3、影响销量的因素太多，错综复杂，你理不清楚。
4、黑天鹅事件。这次疫情，我相信没有人在去年的时候就能够做好疫情的预测评估，而且这种问题一出，实际上打乱了你以前所有的要货预测的假设，全部推翻了。所以说这种冲击是非常大的。
华为案例：带着这些问题我们看一下华为在这方面是怎么处理的。
我们看一下PSI预测和DOS管控。DOS什么意思？Get Off Stock就是库存天数，就是说你现在库存剩下的这些东西可以维持卖几天。比方说，你现在库存还有100台。你自己推算了一下未来一天卖10台，那这个库存DOS就是10，100除以10，可以让你再卖10天。但是如果你推算了一下，未来一天只能卖一台，那这时候DOS就是100。这个值其实是通过一种天数的方式来衡量你的库存的多少。
再说说进-销-存平衡公式，就是本月末的库存等于上月末库存加上本月的进货，再减去本月的销量。其中本月的进货就是我们今天要推导的东西，就是我本月要货要多少合理。这个其实是一个小学数学题，我们把这个做一个变换，我把本月的要货预测挪到公司的左边，右边就等于本月的预测销量，加上本月末的库存，再减去上月末的库存，三个参数就决定了这个月我们要货多少合理。我们再看这三个参数里面最后一个参数，上月末的库存，这个值实际上是一个已经发生的值，直接带进去就行了。这样，问题就简化了，我们只需要知道本月末的库存多少合理，再加上我预测本月的销量是多少。
我们先看本月末的库存多少，就是我们本月末多少库存是合理的？这个就转化成DOS乘以未来的日销就是库存。问题就转化成本月末的DOS值，即库存天数设成多少合理，这个值可以人为的调整。根据经验，你觉得月底30天比较安全，你就设成30天。如果觉得月底90天才安全，那就设90天。我们再看本月的预测销量，很简单，本月的销量一定是等于本月的日均销量乘以天数，这个月有30天，那就日均销量乘以30，31天就乘以31。
这样又简化成我怎么去预测本月的日均销量。我们一定知道上个月的日均销量，我们从逻辑上会判断本月的日均销量一定是基于上个月的日均销量进行一定波动之后得到的一个值。所以说本月的日均销量预测就等于上个月的日均销量乘以波动系数。那问题就简化成了波动系数怎么定，如刚才讲的，影响销售的几个因素：１、市场波动，我们加一个市场波动系数。２、产品竞争力，就是价格、性价比的因素。我们就加一个价格波动系数；覆盖度，就再乘一个覆盖度系数。有没有促销？再乘以一个促销波动系数。最后再加一个叫其他系数，如黑天鹅事件，其实黑天鹅事件我们平时把它写成１就行了，因为这种偶尔的因素不会经常发生。
市场波动系数，我们知道每个国家都有自己的特点，可以根据大数据去统计。第二个价格波动系数，一定是根据你的价格波动、竞争力的波动产生的，这个跟后面讲的性价比的评估相关；覆盖波动系数，你去操盘，就一定要知道覆盖的计划和速度。比如说第一个月只覆盖了一半的店面，那你就乘以0.5，乘以50%就行了。促销的话，一定也要收集这个信息，比如下个月是不是有降价促销或者有一些户外的促销活动。你要有这个信息，你去设定这个系数。所有这些都定了以后，我们就能推演出合理的进货空间。
我们总结了一下，里边有两个最关键的参数。第一个参数就是我们讲的管控DOS。打个比方，它就像一个水龙头，如果说库存就像一个水库的水位一样，那么通过调节它的大小就可以控制未来库存的合理水位。第二个就是我们说的销售预测系数。打个比方，就像导航器里几个参数，精度、纬度，随着它的不同的系数来预测销售的趋势。所以要货预测就简化成两件事，一个是你打算月底的时候库存留多少水位。另一个是你根据经验，根据收集的数据，合理设定当月的波动系数，这个其实还是对你的专业度有一定的考量的。
五、要货预测的几个要点总结
我们总结一下要货预测的几个要点：
1、要货预测一定要基于准确的基础数据作为依据、作为输入。这个准确的基础数据，如果从狭义上来看，其实就是上个月的。但广义上看，就不仅仅是上个月的数据，还包括大盘的，比如说整个大盘的市场历年的波动情况，包括竞争对手是不是有降价的这种信息，包括你自己的店面覆盖是怎样的推进速度，包括营销、促销的计划怎么样。有了这些才是你能够做准确要素预测的基础。
2、推导要基于合理的逻辑。怎么理解这个合理的逻辑？举个简单的例子，比如说你知道了日均销售，乘以一个月的天数就是月销，但实际上，如果你是1月份，那你的天数乘多少？是乘31吗？不对。因为1月份是有一个月的春节放假，春节放假期间大多数店铺是不上班的。所以说你1月份如果乘的话，要乘以31减去7天。这个需要在实际的推演中，根据数据情况灵活的去处理，要有合理的逻辑。
3、关于DOS的设定，要根据你的经验去进行合理的调整。因为DOS设定一定是每个专业、每个业务方向都有自己的特点，包括每个区域都有自己的特点。比如说你是中国发货的，如果是在海外卖，那你DOS就要考虑运输的周期，如果你是用空运的话，你考虑空运周期，如果海运那时间更长。另外，你的整个货物来源要经过几级的代理才能到你的库里，那时间就长。如果说你有很强的替货能力，时间就可以短，这是你自己来定的。
4、销售波动系数。我们建议用分层量化的形式。什么叫分层量化呢？就是刚才讲的，市场波动乘以营销波动，乘以价格波动，乘以覆盖波动，这种一层层去乘。为什么呢？因为实际的影响因素有很多，你把参数分的越细，某些特殊原因的影响，你只需要改动那一个特殊原因就可以了，这样你更新的工作量就比较小。
5、最重要的一点，预测不是一劳永逸的，预测一定是一个需要定期的修正和调整，是一个需要滚动的预测。你现在做的预测，对你下个月来说是最准确的。但是对你12月之后就不那么准确了。但是不妨碍大势，你大势可以看的出来，但是12个月之后的你，一定要在下个月之后不断的去调整。因此，这种要货预测的监控是一个例行的，滚动的，是一个时刻要做的事情，你逐渐会逼近真相。
举一个简单的案例。这个例子是什么呢？就是我们前面提到的第三个场景，就是新老品切换，就是退市前要货预测该怎么做？我把这个模型给简化一下，我们通过DOS管控来实现这个老产品的要货预测的曲线。首先我新品上市前的3个月，我DOS控制在60天，也就是说保证他月底的可以卖两个月。新品上市前的两个月控制在30天，新品上市前的一个月，月底的DOS控制在10天。10天是什么意思？就是下个月上市了，那上市之后，老品能卖十天，新品就过来，那就基本上实现了新老品的一个平滑的切换。实际上，在真实场景中，肯定不是这么简单的，肯定不会只调整一个DOS参数。因为在实际场景中，新品上市有不同的情况，有的新品上市，他会做一些预热，吹风。这时候呢，消费者他就会持币待购，这个时候，你的老品就卖不动了，这时候预测的销量速度会下调，会下降的非常快。还有一种老品越要退市他越打折，这种打折的情况下，他反而的销量会提升。所以这些都要根据具体情况具体分析。
六、怎么样进行合理的产品定价？
我们看一下怎么样进行合理的产品定价。产品定价难做常见的几种场景。第一个场景，新品要上市，比如说华为某款平板产品要上市，怎么定价，大家吵作一团。研发的同事说，这个产品有个特性是全球独家的，性能也超过竞争对手好多倍，他有足够的议价能力，那苹果ipad现在定价是2488，那我至少可以定在2300啊。说的有道理。这时候从一线回来的市场人员说，你们不知道联想的竞品价格已经调到1799了，我们的定价不能高于1800，否则没得玩。他说的也有道理，两个都有道理，但是两个的定价差了500元钱，那我们怎么定呢？好，我们再看第二个场景。产品已经上市一段时间了，财务代表非常兴奋的把他核算的这个产品的销售利润给你看，说这个利润很高。结果你一看，利润是很高，但是销量远远低于你们之前的预期。这个时候该怎么办呢？其实很显然，这种时候就是你价格定高了，你没必要去保持那么高的利润，你上不了量，这时候其实就应该果断的去调价。还有第三个场景，就是研发在新产品中增加了一项新的特性，据他自己说，这个特性是领先业界好多年的，他认为这个东西放在店里，消费者一定会买单。但是实际上消费者买不买单，并不是研发自己想象的。这个一定要经过消费者的调研。
所以，总结一下定价难做，大概是几方面的困难，第一，定价过高，品牌拉力不足会造成销量下滑，你的价格不支撑你的品牌影响力，销量就会下滑。第二，如果定价过低，你利润又不行，卖一台亏一台，而且太低的价格会直接拉低你的品牌的档次。第三个困难点就是我们经常说所谓的性价比，这个都是停留在感性的这种层次上，有没有一个理性的或者量化的表述来描述这个性价比呢？
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