李廣良

銷售計劃分解作為企業(yè)經(jīng)營管理的一個重要環(huán)節(jié)，不僅直接關(guān)系到員工的工作熱情、企業(yè)的工作績效，也關(guān)乎企業(yè)的經(jīng)營目標能否順利實現(xiàn)。特別是在煙草行業(yè)，隨著經(jīng)濟下行壓力不斷加大，增長速度回落、工商庫存增加、結(jié)構(gòu)空間變窄、需求拐點逼近這“四大難題”更為凸顯，這對煙草企業(yè)經(jīng)營管理的科學性提出了更高的要求，合理地分解銷售計劃顯得更加重要。

所謂銷售計劃分解，是指企業(yè)根據(jù)市場預(yù)測、發(fā)展戰(zhàn)略制定出某一時期內(nèi)的銷售目標，并據(jù)此規(guī)定出各部門、各環(huán)節(jié)、各區(qū)域市場的具體任務(wù)。銷售計劃分解有橫向分解和縱向分解兩種方式。橫向分解是貫徹職能部門負責制，將銷售目標在部門之間的分解?？v向分解是貫徹直線領(lǐng)導負責制，將銷售目標在部門內(nèi)部由上級向下級的分解。本文以Z煙草公司銷售量為例，探討卷煙銷售計劃在各區(qū)域市場（分公司）的縱向分解。

一、企業(yè)銷售分解中存在的問題

從企業(yè)經(jīng)營管理的實踐來看，銷售計劃的分解普遍存在著諸多問題，主要表現(xiàn)在：

第一，片面注重各分公司歷史銷售數(shù)據(jù)，忽視了市場環(huán)境變化帶來的影響。以卷煙市場為例，近期受宏觀經(jīng)濟下行、政府控煙力度加大、煙民戒煙意向趨強等因素的影響，社會需求出現(xiàn)滯緩，而歷史銷售數(shù)據(jù)往往難以反映出這種變化。

第二，“鞭打快?！爆F(xiàn)象比較普遍。很多企業(yè)在分解銷售計劃時，主要參考各分公司往年銷售業(yè)績，很容易導致往年任務(wù)偏高的分公司其銷售任務(wù)越來越大，負擔越來越重，計劃分解難以做到公平合理。

第三，忽視了對銷量差異較大地區(qū)影響因素的深度甄別分析。高銷量地區(qū)和低銷量地區(qū)的市場影響因素往往是不同的，但在傳統(tǒng)營銷管理中很少會對不同地區(qū)的影響因素進行甄別分析，這也自然影響到銷售計劃分解的科學性。

針對計劃分解中存在的這些問題，本文根據(jù)Z公司下屬11個分公司2008～2015年度銷售數(shù)據(jù)和經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)，從“社會經(jīng)濟環(huán)境的影響”和“自身經(jīng)營能力的變化”兩個視角，分別選擇“多元線性回歸分析”和“趨勢外推模型”兩種方法對各分公司銷售量進行預(yù)測，在對兩種預(yù)測結(jié)果進行加權(quán)綜合的基礎(chǔ)上，再結(jié)合上級公司下達的銷售任務(wù)進行調(diào)整得出下年度銷售量計劃數(shù)。

二、多元線性回歸分析

（一）區(qū)域市場的分類

一般而言，銷售量差異比較大的區(qū)域市場其環(huán)境影響因素可能是不同的。為了深入了解高銷量市場和低銷量市場各自內(nèi)在的影響因素，就需要對市場按銷量進行分類。本文根據(jù)Z公司下屬各分公司2008～2015年度銷售數(shù)據(jù)，借助于統(tǒng)計分析軟件SPSS運用“系統(tǒng)聚類法”進行聚類分析。從聚類分析結(jié)果可以看出，Z公司下屬11個分公司（其中一個分公司系2014年年底成立，經(jīng)綜合分析歸入B類）可分為三大類：

第一類是高銷量區(qū)域市場，稱為A類市場，包括2個分公司；

第二類是中銷量區(qū)域市場，稱為B類市場，包括7個分公司；

第三類是低銷量區(qū)域市場，稱為C類市場，包含1個分公司。

（二）建立多元線性回歸模型

針對聚類分析的結(jié)果，對于三種不同類型的市場運用“多元線性回歸分析”的方法探討社會經(jīng)濟環(huán)境因素對卷煙銷售的不同影響。為使預(yù)測分析結(jié)果更準確、更具可行性，在建立線性回歸模型時，以Z煙草公司下屬各分公司為個體，以各分公司本年度卷煙銷售量為被解釋變量，選擇各分公司所轄市場上一年度5個經(jīng)濟指標為解釋變量，再通過統(tǒng)計年鑒搜集相關(guān)經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)。解釋變量的選擇基于如下視角：

第一，從社會、經(jīng)濟發(fā)展總量的視角。選擇兩個指標：人口總數(shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值。

第二，從城鄉(xiāng)居民收入的視角。選擇兩個指標：農(nóng)村居民人均純收入、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入。

第三，從社會消費總量的視角。選擇一個指標：社會消費品零售總額。

搜集相關(guān)經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)，并針對A、B、C三類區(qū)域市場，運用“逐步回歸法”分別建立線性回歸模型。

對于A類市場（高銷量市場）進行回歸分析的結(jié)果表明，影響卷煙銷售量的主要因素依次是：社會消費品零售總額和農(nóng)民人均純收入。模型調(diào)整決定系數(shù)為0.962，表明模型具有良好的擬合度。此外，常數(shù)項、農(nóng)民人均純收入和社會消費品零售總額的P值均小于0.05，檢驗結(jié)果顯著。

對于B類市場（中銷量市場）進行回歸分析的結(jié)果表明，影響卷煙銷售量的主要因素依次是：總?cè)丝跀?shù)、社會消費品零售總額、地區(qū)生產(chǎn)總值。模型調(diào)整決定系數(shù)為0.917，表明模型具有良好的擬合度。常數(shù)項及三個自變量的P值也均小于0.05，檢驗結(jié)果顯著。

在C類市場（低銷量市場），影響卷煙銷售量的主要因素是城鎮(zhèn)居民人均可支配收入。模型調(diào)整決定系數(shù)為0.875，表明模型具有較好的擬合度。常數(shù)項及自變量P值均小于0.05，檢驗結(jié)果顯著。

將11個分公司近年來銷售數(shù)據(jù)和相關(guān)經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)分別代入各自相對應(yīng)的回歸模型進行驗證，結(jié)果表明，模型均具有較好的代表性，可以作為卷煙銷售量預(yù)測及銷售計劃分解的參考依據(jù)。各分公司根據(jù)本類市場的回歸模型，將相應(yīng)經(jīng)濟指標的本年度數(shù)據(jù)代入各自對應(yīng)的回歸模型就可計算出下年度（即計劃期）卷煙銷售量的預(yù)測值。

三、趨勢外推預(yù)測分析

時間序列數(shù)據(jù)從一定程度上表達了企業(yè)自身經(jīng)營能力的變化，通過時間序列分析可以反映各分公司自身經(jīng)營業(yè)績的發(fā)展趨勢。本文通過對Z公司下屬各分公司2008～2015年度卷煙銷售數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，各分公司銷售量呈線性趨勢增長。

根據(jù)各分公司2008～2015年度卷煙銷售數(shù)據(jù)可計算得出其趨勢外推模型。分析結(jié)果表明，除個別分公司的趨勢外推模型擬合優(yōu)度稍低外，多數(shù)分公司的模型都具有較好的擬合度。

四、銷售計劃的確定

將“多元線性回歸”預(yù)測值和趨勢外推預(yù)測值進行簡單平均即可得到各分公司銷售量的綜合預(yù)測值。

但需要注意的是，各分公司計算出的綜合預(yù)測值是理論值，匯總后得到Z公司下年度銷售總量的預(yù)測值，該值與上級公司下達的銷售任務(wù)數(shù)不完全吻合，可以用銷售任務(wù)數(shù)除以銷售總量預(yù)測值作為修正系數(shù)，再以修正系數(shù)乘以各分公司的銷售量預(yù)測值即得各分公司下一年度（計劃期）的計劃數(shù)。

這樣確定的計劃數(shù)跟各分公司的實際情況可能會存在一定的誤差，而且也未能充分體現(xiàn)公司的經(jīng)營戰(zhàn)略（比如未考慮新建公司的成長性等）。因此，實際操作中還需要根據(jù)公司的經(jīng)營戰(zhàn)略、各分公司的特殊情況予以調(diào)整。

五、結(jié)論

通過上述分析過程及其結(jié)果可以看出：

第一，高銷量地區(qū)和低銷量地區(qū)的影響因素是不同的。在高銷量地區(qū)影響卷煙銷量的主要因素是社會消費品零售總額和農(nóng)民人均純收入；而中銷量地區(qū)的影響因素主要是人口數(shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值和社會消費品零售總額等總量指標；低銷量地區(qū)則表現(xiàn)為城鎮(zhèn)居民人均可支配收入。這充分說明，對區(qū)域市場進行分類是必要的，在對市場分類分析基礎(chǔ)上的計劃分解更具科學性、合理性。

第二，本文采取的多元線性回歸分析，是以各分公司本年度銷售量為被解釋變量，以上一年度經(jīng)濟指標為解釋變量，可以避免采用同步指標預(yù)測而出現(xiàn)的“滯后現(xiàn)象”（本年度經(jīng)濟指標的數(shù)據(jù)往往在下一年才能得到，無法滿足本年度預(yù)測的需要），使得銷售計劃的分解更具有可行性。

第三，采取多種預(yù)測方法綜合運用，可以有效避免單一預(yù)測方法而加大誤差風險的概率，使計劃分解更加準確、可靠。

Z煙草公司2013～2015年的銷售計劃都是按照上述方法分解的，實踐證明，該方法不但具有較好的可操作性，也更加精準、科學。