從人類動力學視角分析銷售活動和訂單處理

　　1.引言

　　人類行為的複雜性研究，已經從最早的將人類活動簡單歸納為穩態的，或者完全隨機、可以使用泊松過程描述，轉移到以人類動力學模型為基礎的研究。通過大量實證表明人類活動是相當不均勻的，在這些行為中，普遍發現有類似的偏離泊松過程的特性。這些現象顯示出，除了受到生理週期強烈影響的部分行為外，時間間隔統計所顯示的非泊松特性，也就是重尾分佈特徵，可能是在人類行為中普遍存在的。而這種分佈具有近似冪律函式的曲線。

　　隨著複雜系統研究的深入，表明人類行為中的***處理和書面通訊活動符合典型的冪律分佈P***t***=t-a,其中a分別是1.0和1.5。從而將人類動力學劃分為兩個普適類，他們的特徵標度指數分別是1.0和1.5。本文統計了RA公司某分公司的13位銷售的專案跟蹤活動行為和銷售訂單處理情況，試圖將現有的人類動力學模型與實際情況對照。研究日常的銷售行為和年度訂單處理的規律，同時也為以後的這一方向的研究提供一點例項。

　　2.資料來源說明

　　本文資料來源於公司訂單資料和銷售的日常活動計劃。RA公司的銷售年平均任務在1.4-1.5百萬美元左右，固定客戶和跟蹤專案的數量、每個訂單的金額都要求銷售在網上記錄。每個月都要對其較準確性進行稽核。而實際的銷售業績全部都要錄入資料庫，根據資料庫內可以直接查詢訂單的數量、金額以及日期，可以客觀反應年度訂單的處理情況。

　　根據銷售的日常活動可以看到，銷售活動的客戶型別分析主要以OEM型客戶和專案型客戶為主。每個客戶的跟蹤的時間從建立專案資訊到贏得***或丟掉，延遲***之間的時間為一個專案的時間間隔。因為資料更新時間一般要求為一個月一次，所以在統計時，時間間隔單位為30天比較合理。根據一般銷售規律，OEM客戶是固定訂單產生客戶，其時間間隔一般在1-3個月，比較有規律，把握性較大。專案型客戶跟蹤時間一般在半年以上時間才有訂單產生，勝率一般在40%-60%之間。本次採用的資料為07年至10年內完成的銷售活動共計470次。

　　對銷售訂單的處理一般按照公司規定的訂貨週期4-8周來處理。當然也有一些比較有把握的訂單，客戶要求時間比較緊迫的，可以在沒有下訂單之前預先讓物流部門做備貨處理，在簽完合同後馬上可以提貨。因此在訂單處理的統計上一週***7天***為單位來統計訂單處理的時間間隔。本次採用的資料為08年內完成的訂單處理統計，共計393次。

　　3.資料統計分析

　　3.1客戶銷售活動規律統計

　　對於每個銷售工程師而言，客戶專案進度和什麼時間訂貨不可能由銷售工程師主觀願望所決定，即使是固定的OEM客戶，也存在不確定因素。在已經確定使用RA公司產品後，它包括很多不可控的具體問題：如專案什麼時間可以審批;專案資金運作情況;市場需求是否發生變化。因此，每個銷售工程師發現專案機會到收取訂單這個時間間隔完全不由個人決定，但是通過統計所有銷售工程師的每個客戶活動時間間隔的方法來分析，可以發現其一般性規律。

　　用收穫訂單時間t表示從發現專案到收取訂單的時間間隔，一個訂單在t天收取的概率可以近似為一個冪函式P***t***=t-a，其中a=1.34。其中62.55%的訂單是在12個月內收到的。超過24個月的訂單不足8%。這也符合公司對銷售任務的要求。

　　3.2銷售訂單處理規律統計

　　對於每個得到的訂單，從訂單簽訂開始，到客戶全部提貨，這個過程完全取決於客戶的資金情況和實際專案進度需求，賣方無法左右提貨情況。同樣，通過統計的方法來分析全年度的所有訂單，也可以發現其一般性規律。

　　以t表示簽訂合同到提貨之間的時間間隔，一個訂單在t天收取的概率可以近似為一個冪函式P***t***=t-a，其中a=1.62。其中80%的訂單是在8周內提貨，這也符合公司資金運轉的要求。其中24周後才提貨的訂單不足4%。這也表明了訂單的真實性和銷售人員對客戶的把握程度。

　　4.結論

　　以上兩個簡單模型的時間間隔分佈滿足本文統計了銷售活動中的客戶跟蹤和訂單發貨兩個事件的時間間隔分佈，從統計的角度可以發現銷售活動和訂單處理這兩個人類行為的動力學模型是近似冪律的時間分佈。這個研究的發現也是符合人類活動動力學的模型。銷售活動和訂單處理兩個行為的分佈指數分別為1.34和1.62。這個資料也同1.5的分佈指數比較接近。通過這個研究，希望可以為將來的定量的分析人類行為的統計特徵研究提供一點實際案例。也為科學的管理銷售活動和處理訂單帶來新的管理視角。