一提到新品计划，很多人的第一反应就是可计划性太低，自然而然地把它推给销售、产品、市场等职能，变成拍脑袋为主了。其实不然，就如我们前文讲过的，即便是用德尔菲法做新品的初始预测，也得严格遵守“从数据开始，由判断结束”的计划流程，数据分析至始至终贯穿其间。
初始预测做好了，新品的滚动计划就涉及到更多的数据分析：温故而知新，新品的需求也是有很大的延续性，对已有的数据分析到位了，就能更靠谱地更新预测，至少可以避免灾难性的损失。那么多的数据分析工作，再加上一系列的预测模型（比如线性回归），数据分析能力不足者很难胜任，我们不能期望销售、市场、产品等职能来完成。
要知道，新品计划首先是计划，然后才是新品。“计划”以数据分析为特点，“新品”以职业判断为特点，数据和判断相结合，新品滚动计划才能做好。主导这个流程的，应该是计划职能，而销售、市场、产品、市场等职能呢，则是辅助判断为主。计划职能得建立和维护新产品的预测流程，制定滚动预测关键决策点，确定每个决策点的责任人等。
注意，这里说计划来主导，并不是说计划职能就得干所有的活，做所有的决策。这就如集成产品开发中，产品经理主导产品的开发和导入，并不意味着产品经理要做所有的事一样——研发在帮产品经理设计产品，营销在帮产品经理制定上市计划，供应链在制定供应计划。
就新品计划来说，上新前的各个节点，决策很可能是由计划外的职能在做；上新后，计划要着力快速、有计划地滚动计划，把最新的销售信息纳入计划，但决策很可能还是归前端的用户职能做；到了正常销售阶段，则变成计划职能驱动，滚动预测的频次也可适当降低。不管是哪种情况，我们都不能忽视新品计划背后的数据分析，而数据分析是计划职能的核心任务。
【小贴士】新品计划本身要有计划性
新品开发和导入期间的滚动计划，你说神秘吗？一点也不神秘，凡是个企业都或多或少在做。但问题是，我们是不是在有计划地做计划，为新品的滚动预测机制注入更多的可预见性？
缺乏正式的流程驱动，比如没有把这些决策点正式纳入新产品开发、集成供应链流程，新品的滚动计划就不得不依赖组织的能动性，而组织能力良莠不齐，就注定新品的滚动计划在调整时间、调整频次、调整幅度上充满随意性。
比如在一个电商企业，以前是销售经理兼职新品预测，虽说是上新2周后调整一次预测，但一忙常常拖到3周、4周后，进一步压缩了供应链的响应时间。要么就是疯狂调整，昨天给供应商补单，今天又在补，供应商看到的是一张又一张的小订单，增加了执行难度和运营成本。
计划行为本身要有计划性。在众多职能中，谁最有计划性？计划职能（财务也是，不过财务不大介入产品的需求预测）。在建制完善的企业，计划一般会有固定的日历，比如哪一天做什么，由谁做，什么时候到期，都有明确的规定。
对于新品计划，这就是让计划人员来主导，包括新品开发和导入期。
比如在一个案例企业，计划主导的新品滚动计划机制下，专职计划人员每周一汇总、分析上周的销售情况，调整基准预测，发送给销售、产品管理帮助判断；周二得到销售、产品经理的回复，更新需求预测，发送给采购执行；周三供应商已经拿到订单，开始执行。这改善了预测的时效性，增加了计划行为的可预见性，是有计划地做计划的关键。
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这也要求采购成为一个战略职能，从订单操作层面的“小采购”，上升到战略寻源和供应商管理为主的“大采购”。本培训会详细探讨“大采购”的职责定位、组织建设和绩效考核，兼顾采购的集中与分散，帮助企业顺利实现采购职能的战略转型。
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随着经济增速的放缓，成本压力大、库存水平高、投资回报低的问题就更加严峻。
从供应链的全局观角度，本培训提出系统的解决方案：（1）控制产品复杂度，提高规模效益来降低产品成本；（2）改善计划，有效地匹配需求和供应来降低库存和运营成本；（3）管好专业供应商，外包非核心业务，走轻资产之路来降低固定成本。
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