歲末年初，企業都開始做次年計劃了。業績目標定的太高，下屬壓力大；定得太低，boss不同意。
在上市公司里，董事會和管理層之間為了年度經營目標設定而反復博弈的場景更是常見。如何制訂一個目標，讓博弈雙方都能欣（wu）然（hua）認（ke）可（shuo）？

曾在多家上市公司就職，掌管企業戰略、市場等關鍵業務的國美控股天津車福網絡科技有限公司執行總裁胡剛，給出建議是，工具+方法。


多算勝，少算不勝，計劃不周全好過完全沒有計劃

《孫子兵法》說，“夫未戰而廟算勝者，得算多也；未戰而廟算不勝者，得算少也。多算勝，少算不勝，而況于無算乎！吾以此觀之，勝負見矣。”在軍事戰爭中，在開始戰爭前謀劃周全的開戰之后就會取得勝利，而在戰前沒有謀劃周全的開戰后就會失敗，謀劃周全的能勝過謀劃不周全的，更不要說在戰前沒有謀劃的。

大名鼎鼎的ZARA以“快時尚”著稱于世，從時裝業的經驗看，ZARA是用科學的預測體系+科學的首單計算方法+出色的快反補單體系,實現了快時尚戰略及對庫存的良好控制。其建設快反體系的初衷是因為認識到對于時尚的預測不準才加以快反彌補，但即便如此，進行科學預測卻是無論如何形容重要性都不為過。

工善其事，先利其器，科學預測離不開好的統計和分析工具

十幾年來，科學預測方法在逐步被中國優秀企業所應用，以聯想為例，過去從其各個事業部的運作來看，銷售預測有著很大的偏差，有的事業部竟然有高達100%的偏差，好的事業部的偏差也在30%到40%的水準上。

其主要原因是市場需求變化比較大，不可能依靠人為判斷對市場需求狀況有一個合理的分析；同時缺乏一個很好的對銷售歷史數據積累的方法，缺乏一套好的銷售預測統計和分析的工具。聯想公司在加強數據統計積累并采用科學預測方法之后預測精度有較大提高，偏差可以達到20%左右。

在國美電器，先進的定量預測方法也曾得到了應用，在多元回歸等7種數學模型的比較研究基礎上，平均短期月度預測精度可以達到15％，個別年份精度甚至高達3.6％（從預測學角度屬于高精度預測，但存在有一定的偶然成分）。


中國女裝龍頭企業拉夏貝爾，在多次計算機數學建模基礎上，從六種模型中重點應用了Winters指數平滑方法和ARIMA模型。2014年中旬在55個月的歷史銷售數據基礎上，結合春節因素和季節指數進行預測，最終計算出：Winters模型的當年月度 MAPE（平均絕對百分誤差）為10.54% ，屬于良好預測；而ARIMA模型MAPE為5.10%，更屬于高精度預測，均可投入實戰應用。


定性預測VS定量預測，長期預測用定性，短期預測用定量

商務預測主要分為定性預測方法和定量預測方法。定性預測方法主要根據人的主觀判斷來做出預測。常常無法對這些主觀判斷進行精確的數字描述。定量預測方法涉及歷史數據的收集或者相關數字模型號建立。

定性預測的方法有很多，主要有頭腦風暴法、經驗判斷法、專家會議法、德爾菲法和主觀概率法、景氣預測法等。定量預測方法涉及歷史數據的收集或者相關數字模型號建立，人們利用這些數字模型通過自變量（先導性變量）做出預測。

常用的定量預測法有：移動平均法、指數平滑法、時間序列外推法、回歸及相關分析、博克斯-詹金斯法、經濟計量模型及投入產出模型法等。一般來說，定性預測更適用于長期預測，而定量預測較適用于中、短期預測。

?預測非決策唯一依據，小心“人性弱點”中的預測責任分散

通常情況下，企業往往過于看重經理人的主觀意見，優點是將管理人員的聰明才智匯集，不足之處是高管的觀點會左右其他人發表自己的意見。預測責任的分散更會導致這些經理在發表自己的意見時過于草率，存在“搭車”現象。正因為此，我們更要對商務預測有正確的理解：

預測的目的是降低決策失誤的概率，所以預測僅僅是企業決策過程中的一個必要的環節，是提高決策科學性的手段。雖然預測的結果與實際存在一定的誤差，但科學預測總是有利于產生好的結果，尤其是定量預測，往往比主觀預測準確精度得多。如果能夠在定量分析的基礎上進行定性分析，將有助于使各項決策更加科學合理，將決策失誤降至最低；

預測要基于“綠色數據”。預測應在占有詳細數據資料的基礎上進行，只有深入細致地了解事物的過去和現在，才有可能較準確地判斷它的未來。這里需要強調一個綠色數據的概念，綠色數據是指數據真實準確、統計口徑科學且前后一致，否則錯誤數據將導致錯誤判斷，不利于科學決策。

允許預測結果與事實存在誤差。預測應是在利用現代科學方法對過去和現在的資料進行詳細分析的基礎上得出的，并不是憑某些人主觀猜測的；預測的結果與實際事實之間肯定存在一定的誤差，它是決策的主要參考資料之一，并不是唯一的依據。

本文系國美控股天津車福網絡科技有限公司執行總裁胡剛授權ITValue發表。
胡剛曾任上海拉夏貝爾服飾股份有限公司執行董事、高級常務副總裁，主要負責戰略、市場、商品、電商（全渠道O2O）、IT等部門業務。