对LTC中计划而言,首要任务是对订单进行评审,结合后端能力,面向客户订单应答(GATP)。毋庸置疑,当订单应答效率越高,越准确,客户感知也会越好,同时也反应了后端组织能力。
那么,如何做好订单应答呢?本文从流程和业务实践两方面进行归纳:
其一:流程,对于LTC全流程而言,订单应答有3个位置,不同的位置有不同的价值和意义,依次分别是:
1、排产应答:准确率最高,但是流程滞后,此处对客户订单应答意义不大(更多企业是趋向内部的,面向销售计划的应答),且客户感知很不好(已下单多日,才回复出货期);
2、下单应答:准确率次之,销售下单后即应答,需要借助信息IT化手段,后端能力及时、准确基于下单平台,重点包括剩余产能、标采、标交等信息。此处只是对客户需求与后端能力的匹配,当后端能力无法满足客户需求时,会导致客户不满意;
3、接单应答(商机、投标):准确率较低,但是前置到市场端,业务接单既可对订单交货日期进行应答。客户感知最好(为什么?客户可据此安排项目进度,实现为客户价值创造的终极目的),可支撑业务取单,是组织能力和企业竞争力的体现。
其二:业务实践,怎样做好订单应答,一方面要业务数据集成,数据实时同步;另一方面,结合不同的业务场景,要有不同的交付计算模型。
首先,有这么一个原则,即客户下的所有订单都要无条件应答。就像我们点外卖一样,只要一提交订单,系统就会自动推送预计到货时间,且这个时间90%以上是准确的。
其次,分场景。对不同的订单分类,比如首单、返单,返单可以按之前交付周期+标交,自动应答;首单,则需要再对订单场景进行切割,如果没有客指、客供,可按SKU标交自动评审,如果有客指、客供,则考虑我方是否有资源(是否已前置引入资源)进行应答。
最后,是算法模型。订单应答是否质快,核心在算法,算法离不开两个东西,一是基础数据的完善和准确,二是算法逻辑的缜密性。结合不同的场景有不同的算法模型,业务需重点评估,严格把关(按场景进行数据模拟)。
其三:管理配套。我们要认识到订单应答的目的不是输出一个交付日期,而是要确保能在承诺的交付日期前准时交付,这里同样也有三个点的变革:
1、即触升级:当各节点系统按规则评审后不满足客户要货时,要紧急触发升级流程,驱动线下决策;
2、树立刚性:对决策后的任务,需系统监控落地,执行情况(任务检索由系统按规则,通过算法计算,不能靠人工干预,输入非结构化字段,提交任务就视为闭环。算法就是刚性,就是基准);
3、建绩效评价体系:对评审效率,准确率,DDP达率等监控,并植入对应职业经理人KPI,系统一键取数可视,让价链目标一致。