什么是牛鞭效应 牛鞭效应的解决方案

一、牛鞭效应的基本情况

1.营销过程中的需求变异放大现象被通俗地称为“牛鞭效应”。(指供应链上的信息流从最终客户向原始供应商端传递时候，由于无法有效地实现信息的共享，使得信息扭曲而逐渐放大，导致了需求信息出现越来越大的波动。)

2.“牛鞭效应”是市场营销活动中普遍存在的高风险现象，它直接加重了供应商的供应和库存风险，甚至扰乱生产商的计划安排与营销管理秩序，导致生产、供应、营销的混乱，解决“牛鞭效应”难题是企业正常的营销管理和良好的顾客服务的必要前提。

3.长鞭效应,在管理学上俗称“牛鞭效应”。动力系统中常称为蝴蝶效应都是说初始条件十分微小的变化经过不断放大，对其未来状态会造成极其巨大的差别。有些小事可以糊涂，有些小事如经系统放大，则对一个组织、一个国家来说是很重要的，就不能糊涂。

二、牛鞭效应的产生原因

1.产生“牛鞭效应”的原因主要有6个方面，即需求预测修正、订货批量决策、价格波动、短缺博弈、库存责任失衡和应付环境变异。

2.需求预测修正是指当供应链的成员采用其直接的下游订货数据作为市场需求信息和依据时，就会产生需求放大。例如，在市场销售活动中，假如零售商的历史最高月销量为1000件，但下月正逢重大节日，为了保证销售不断货，他会在月最高销量基础上再追加A%，于是他向其上级批发商下订单(1+A%)1000件。

3.批发商汇总该区域的销量预计后(假设)为12000件，他为了保证零售商的需要又追加B%，于是他向生产商下订单(1+B%)12000件。生产商为了保证批发商的需货，虽然他明知其中有夸大成份，但他并不知道具体情况，于是他不得不至少按(1+B%)12000件投产，并且为了稳妥起见，在考虑毁损、漏订等情况后，他又加量生产，这样一层一层地增加预订量，导致“牛鞭效应”。

三、牛鞭效应的表现

1.“牛鞭效应”在如今的供应链管理无疑是表现得最为突出的了。1998年，在英国举办的供应链管理专题会议上，一位与会者提及，在他的欧洲日杂公司，生产、供应环节发生着这样的现象：从渔场码头得到原材料，经过加工、配送到产品的最终销售需要150天时间，虽然消费者得到这样的商品没有感觉到不好，而且所有的中间环节也都是按照他们原本的最优效率运转着，但是这位管理者做了一个数据对比后，感到非常惊愕，他的产品加工的整个过程仅仅占用了150天中的45分钟。为什么供应链条被拖得这么长，而真正最有价值的只有45分钟，大部分时效被如何浪费掉了呢?

2.在整条供应链上，各个环节：零售商、批发商、分销商和制造商等等，每一个节点企业的订单都会产生波动，需求信息都有扭曲发生(这不过是或多或少罢了)，这样下来，通过零售商、批发商、分销商、制造商，逐级而上，信息的扭曲越来越严重。美国著名的供应链管理专家HauL.Lee教授解释BullwhipEffect为：尽管特定产品的顾客需求变动不大，但是这些商品的库存和延期交货波动水平却相当大。

3.解决牛鞭效应最好的方法是将这个鞭子缩得越短越好，这样引起的变化也会很小。透过高效的供应链管理系统，可以减少牛鞭效应，直接降低企业的营运成本，实现实时响应客户需求的理想境界。”高效的整合供应链被认为是解决方法的最有效*。但是一些传统的模式必须改变才能达到真正的高效运转。因为通过分析，管理学家认为，问题不在于是否对供应链进行了管理，而在于没有通过新的管理模式，尤其是在分销与库存管理方法上。

四、牛鞭效应的解决方法

1.订货分级管理

从供应商的角度看，并不是所有销售商(批发商、零售商)的地位和作用都是相同的。按照帕累托定律，他们有的是一般销售商，有的是重要销售商，有的是关键销售商，而且关键销售商的比例大约占20%，却实现了80%的销量。因此供应商应根据一定标准将销售商进行分类，对于不同的销售商划分不同的等级，对他们的订货实行分级管理，如对于一般销售商的订货实行满足管理，对于重要销售商的订货进行充分管理，对于关键销售商的订货实现完美管理，这样就可以通过管住关键销售商和重要销售商来减少变异概率;在供应短缺时，可以优先确保关键销售商的订货;供应商还可以通过分级管理策略，在合适时机剔除不合格销售商，维护销售商的统一性和渠道管理的规范性。

　2.加强出入库管理

避免人为处理供应链上的有关数据的一个方法是使上游企业可以获得其下游企业的真实需求信息，这样，上下游企业都可以根据相同的原始资料来制定供需计划。例如，IBM、惠普和苹果等公司在合作协议中明确要求分销商将零售商中央仓库里产品的出库情况反馈回去，虽然这些数据没有零售商销售点的数据那么全面，但这总比把货物发送出去以后就失去对货物的信息要好得多。

　3.实行外包服务

一般来说，订货提前期越短，订量越准确，因此鼓励缩短订货期是*“牛鞭效应”的一个好办法。

根据Wal-Mart的调查，如果提前26周进货，需求预测误差为40%，如果提前16周进货，则需求预测的误差为20%，如果在销售时节开始时进货，则需求预测的误差为10%。并且通过应用现代信息系统可以及时获得销售信息和货物流动情况，同时通过多频度小数量联合送货方式，实现实需型订货，从而使需求预测的误差进一步降低。

　4.避短缺情况下博弈行为

面临供应不足时，供应商可以根据顾客以前的销售记录来进行限额供应，而不是根据订购的数量，这样就可以防止销售商为了获得更多的供应而夸大订购量。通用汽车公司长期以来都是这样做的，很多大公司，如惠普等也开始采用这种方法。