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那么要确保这一目标的实现,他需要做哪些事情?
首先,他必须对未来12个月的总销售量做出一个保守的预测。
但是有一些店主从来没做过这种预测。
还有更多的店主尽管做过,却非常草率,就好比往帽子里放入十张写有数字的卡片,然后随便抽出一张一样。
不用说,肯定还有更好的办法。
这个方法就是利用所有的历史数据和其他可用的信息来确定今年可能的销售金额范围。
我们假定有一个商人使用了这种预测方法进行测算,其预测的销售额在95万美元到115万美元之间。
这个预算的意思是,即便这一年发生了各种不可预见和不利的事件,只要没有真正的大灾难,低于95万美元的销售额对他来说都是不可想象的。
而另一方面,如果这一年十分顺遂,他认为如果运气好的话,可能会达到115万美元的销售额。
作为利润控制的第一步,他保守地预测销售额为100万美元。
在筹划利润控制时,他的下一个问题是预测要达到100万美元的销售额所需的商品成本。
他需要再次构建一个数值范围。
让我们设想他的保守估计是65%,也就是说他需要投入65万美元的货物成本。
这样算下来,在支付了货物成本后,只有35万美元可以用来支付其他一切开支。
他事先已经决定必须要赚3万美元的利润,或者说100万美元销售额的3%。
由此,他可以得知,如果所有预测都能够得以实现,他需要有32万美元用来支付一整年中可能发生的每一笔开销。
现在他已经掌握了全年的目标数据,但是要使这些数据变得可用,必须将其细分为两种:短期的和功能性的数据。
如果他的生意是典型的业务,他会把数据分成两个6个月的周期:春季销售期和秋季销售期,再分别把这两个销售期分成26个星期。
然后每周再分配适当比例的销售额、毛利、成本和损益。
由于零售分销的季节性特征,许多周都将会出现净亏损。
即使设定了目标数字,这个商人在整个春季销售期的6个月中损失的金额也不太可能会很小。
当然他的周计划也会显示出销售额和毛利润的波动。
接下来,细分销售额、毛利和支出这三组数据时,他应该这样做:
销售总额将被按部门划分,毛利总额将分为加价、减价、现金折扣和存货短缺补贴等因素。
他的支出首先分为工资和非工资,然后将工资支出分为采购和运营,非工资支出分为房租、税金和杂项开支。
我描述这些细节是为了向你说明我们假想的那个商人可以将大量的技术数据整理成模式——这些我们一致地称为“逻辑”
——同时也会不可避免地促使我们举出另外一个例子,也就是一个人在不知道任何规则和思考工具的情况下冒着高风险来玩一个游戏。
然而,让我们假设这个商人知道规则,且看他是如何经营业务的。
到目前为止,我们已经看到他完成了一年的目标设定,并细化到周数据和功能数据。
那么他接下来必须做什么?他必须找到一本有52张大表格纸的笔记本,还必须将这些纸从1到52进行编号,然后将每张纸平均分成上下两半。
在下半部分,他会在每张表的一侧写入特定周的目标数额以及从年初到下一周的累积目标数额。
之后他会隔开下半部分表格上的其他栏,在那些栏里填入去年的实际数额和来年需要实现的数额,以此来对照他设定的目标数额。
他必须专门留出一个空白栏,这一专栏不仅要体现今年和去年的差异,还要体现今年实际数额和目标数额的差异。
然后他必须设立必要的机制,以确保他不仅能非常精确地得到下一年的周预测金额,而且还能在每周刚结束的时候就迅速得到数据。
现在所有这些技术机制能帮他做什么呢?首先能使他做到的就是每周结束后立刻知道自己处在什么位置,而据我所知,在美国这个国家没有哪个大型百货商店能做到这一点。
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