成本因素对库存的影响有哪些？
牛鞭效应是营销活动中常见的高风险现象，直接加剧供应商的供应和库存风险，甚至扰乱制造商的计划和营销管理秩序，导致产、供、销混乱。解决牛鞭效应问题是企业正常营销管理和良好客户服务的必要前提。
一，“牛鞭效应”产生的原因
宝洁公司(P & amp；g)在研究“纸尿裤”的市场需求时，发现该产品的零售量相当稳定，波动不大。但在调查配送中心到她的订单时，我惊讶地发现波动明显增大。配送中心说，他们是根据汇总的卖家订单需求向她订购的。她进一步研究后发现，零售商往往会根据对历史销量和实际销售情况的预测，设定一个较为客观的订货量。但为了保证这个订货量能够及时到位，能够适应客户需求的增量变化，他们通常会放大预测订货量，从批发商处订货。同理，批发商也会在汇总零售商的订货量后，从销售中心订货。这样，虽然客户需求没有大的波动，但是零售商和批发商的订单放大后，订单量是一步步放大的。在调查来自其供应商，如3M公司的订单时，她也惊讶地发现，订单变化更大，越是供应链上游，订单偏差越大。这就是营销活动中的需求变异放大现象，通俗地说就是“牛鞭效应”。
牛鞭效应是市场营销活动中的一种普遍现象，因为当供应链中的各级供应商仅根据来自其相邻的较低层次销售商的需求信息做出供应决策时，需求信息的不真实性会沿着供应链向上游传递，从而产生逐步放大的现象。当到达最原始的供应商(如一般销售商或产品的制造商)时，他们获得的需求信息与实际消费市场的客户需求信息有较大差异，需求变异系数高于分销商和零售商。由于这种需求放大变异效应的影响，上游供应商往往维持高于其下游需求的库存水平，以应对卖方订单的不确定性，从而人为增加供应链中上游供应商的生产、供应、库存管理和营销风险，甚至导致产供销混乱。
“牛鞭效应”产生的原因主要有六个，即需求预测修正、订单批量决策、价格波动、短缺博弈、库存责任失衡和应对环境变异。
需求预测修正是指供应链成员利用其直接下游订单数据作为市场需求信息和依据时的需求放大。例如，在营销活动中，如果零售商的历史最高月销量为65，438+0，000件，但下个月恰逢重大节日，为了保证持续销售，他会在最高月销量的基础上增加一个%,于是他向他的上级批发商(65，438+0+A%)下单65，438+0，000件。批发商汇总这一地区的预计销量(假设)为12000件后，加上B%保证零售商的需求，于是向厂家下单(1+B %)12000件。厂家为了保证批发商的需求，明知有夸大成分，却不知道具体情况，所以至少要投产(1+B%)12000件，而且为了安全起见，在考虑到损坏和漏单后，层层增加订单数量，这就产生了“牛鞭效应”。
在供应链中，每个企业都会从上游订货。一般情况下，卖家不会在一次订单后就向上级供应商订购一次，而是在考虑库存和运输成本的基础上，在一段时间或一定数量后再向供应商订购。为了减少订货频率，降低成本，规避缺货风险，销售商往往按照最佳经济规模增加订单。同时，频繁的订货也会增加供应商的工作量和成本，供应商往往会要求卖方在一定的数量或期限内订货。此时，卖家为了尽快或足额拿到货，或未雨绸缪，往往会人为增加订货量，由于订货策略导致“牛鞭效应”。
价格波动是由于一些促销手段或经济环境的突然变化引起的，如价格折扣、数量折扣、赠票、与竞争对手的恶性竞争和供不应求、通货膨胀、自然灾害和社会动荡等。这一因素使得许多零售商和销售人员提前购买的订单多于实际需求，因为如果库存成本小于价格折扣获得的收益，销售人员当然愿意提前购买更多，因此订单没有真实反映需求的变化，从而产生了“牛鞭效应”。
当需求超过供给时，理性的决策是按照订购数量的比例分配现有的供给。比如总供应量只有订货量的40%，合理的分配方式是供应订货量的40%。此时，卖家为了获得更大份额的配给，就难免故意夸大自己的订单需求。当需求降温后，订单突然消失。