淡季指标这样设计，才不会给竞争对手任何机会

淡旺季的销售指标如何分解是一个非常关键的问题，这不仅影响到指标的公平合理性，也会影响到每个人的切身利益。比如，公司提出全年的销售额增长20%，这个销售额如何分解到每个月，大多数的企业都会按照淡旺季，将20%的增长分配到各月上去，即旺季任务会多一些，淡季会少一些或者是没有，这样的指标分解过程可能会带来以下问题。

 

一、强化淡季没有销量的自我设限，放弃市场深度开发的机会。

 

淡旺季是一个市场自然沉淀的产物，没有考虑人的创造性，如果将淡旺季作为业绩指标的分配依据，将会使淡季没有业绩成为一个理所当然的行为，使得所有人放弃努力，成为靠天吃饭的蛀虫。淡季绝对不能没有销量，淡季也绝对不能放弃销售，而恰恰相反，淡季可能是未来销量最具创新增长的季节，也是销售变革最大的机会，这一点我们已经在上一篇文章里反复说过了，这里就不再赘述了。

 

二、简单按照淡旺季进行指标分解，极容易造成销售投机。

 

如果将所有的业绩增长指标都放在旺季，淡季没有增长或者很小，那么也就意味着旺季虽然市场业绩良好，但是高起的业绩指标，使销售人员有可能很难完成任务，因此可能很难挣到钱。为了挣到钱，他们就会采取错峰销售或者错峰回款的方式，这有点像我们的炒股票的操作，即在旺季压低销量，在淡季释放销量，这样虽然他们可能在旺季的收益不理想，但是会在淡季可以获得更多的回报，综合来看会得到更高个人收益，这就是销售投机，而实际上公司的整体收益并没有增加。如果这时的销售过程有经销商参与，将进一步加剧经销商参与投机。淡季指标很低，旺季指标很高，这个定式持续滚动下去，最终会抹杀销售的积极性，并鼓励所有人投机。

 

全年业绩指标如何分解到月度上去才更合理，这是一个非常关键的问题，很多企业在这方面已经做了非常有益的尝试，下面我们就来介绍一下。

 

一、一刀切的平均主义能够给我们深刻的启示。

 

所谓的一刀切，就是将全年的销售额除以十二个月的平均数作为每月的业绩指标。这听起来可能非常荒谬，可能是所有人都无法接受的状态，但却是最公平的、最简单的、最有效的一个模式。市场虽然有淡旺季，但是因为业绩指标是一个平均数，旺季超出与淡季亏损顺其自然旗鼓相当，旺季业绩完成超出平均值的部分，你就拿超出部分的钱，淡季没有完成，你就不拿钱或少拿钱，这是一个绝对平均、各安天命的粗暴指标分解方式，但却是最公平的方式。这种方式的关键在于处理好提成的比例，这时的提成比例一定比以前的低，低多少要进行测算。这样做的最大好处就是打通所有销售周期，铲除了淡旺季思想，抑制销售投机。这个指标分解方式在很多企业中有过尝试，特别是在波动幅度较小的行业有过应用，一开始都非常艰难，但得到的最后结果让人满意。

 

二、以平均值对传统淡旺季业绩分配进行改良，降低淡旺季的振幅。

 

这是折中的思路，也是一个相对温和的方式。月度平均值仍然是出发点，这个平均值是没有任何市场波动，没有任何业绩变化的平静状态，像海平面一样风平浪静。去年每月平均1000万销售额，今年增长20%，海平面就上升了200万，就是每月1200万，它是非常平静的，没有任何波动，这就是平均值的概念。

 

市场会有波动，这个波动就是淡旺季，你需要在平静的海平面上挖一个坑，这就是淡季，你还要堆起一个山包，这就是旺季，你在淡季挖多深，旺季就要堆多高，淡季欠的增长一定会在旺季补回来，反之是一样的。波峰堆的多高合适呢？参考值来源于前几年的波峰波谷的变化。需要注意一点，如果一个公司的波峰波谷在持续拉大，证明经营风险加大，有潜在危机。如果波大峰波谷驱缓，并且越来越平滑，证明经营状况很好。旺季市场都会有溢出效应，都会向淡季市场渗透，这是必然规律。

 

三、用复合业绩考核的手段，提升淡旺季的综合挖掘能力。

 

除了业绩指标的分解之外，绩效杠杆也是非常重要的。为了应对淡旺季的波动，很多企业将销售提成分成两部分，一部分是按照每个月的业绩完成情况进行兑现，一部分是按照年底的业绩总完成情况进行兑现，月度与年度的比例关系与淡旺季的变化幅度密切有关。变化幅度越大，年底的比例越高，幅度越小年底的比例月低。这样的设计可以有效的缓解淡旺季的不良冲击。

 

对此研究更加深入的企业，会采用年度复合激励法，即以年度为最终核算单位，月度考核，年底算总账。一个销售每月可以获得月度业绩奖励，年底对一年的收入进行汇总，完成年度任务的，可以补足月度、季度激励的差额部分。这样的措施最大化的激励年度总体目标的完成，也照顾到了月度的激励，可以实现收益最大化。比如一个人可能一年11个月都没有收入，但是他可能在最后一个月超额完成了全年的任务，按照公司月度的奖励政策，他可能得不到很多的奖励，如果采用复合奖励的方式他将获得更加公平的待遇。

 

以上所有业绩指标的分配与激励方式，是应对淡旺季业绩波动的手段，它的核心目的就是淡季不淡，旺季更旺，实现销售价值的最大化。