给团队做奖金政策？你，做试算模型了没？

文 | Nemo @教堂石匠（公众号）

想象几个场景：

1.你把下季度的销售佣金制度做出来给老板，老板问，如果季度任务完成的话，需要发多少提成？

2.你给业务团队做绩效奖金政策宣讲，其中一个销售站起来说，这样考核我们累死累活也拿不到多少钱！

3.月底快结束了，销售经理一副无所谓的态度跟你说，估计这个月没戏了，不如把订单放到下个月冲一冲。

以上的情景，相信有业务运营管理经验的同学多少有点似曾熟悉。涉及奖金提成类的制度，相关方都会很关注，制定者经常要应对以上的场景，如果感到心中没底，压力很大，大家要检查下，是否在制定政策时忽略了一个关键环节：模拟试算。

模拟试算是把业务政策模型化，检核执行结果和预期范围是否保持一致。而业务模型往往存在多个不确定值，只通过手动代入几个参数值进行试算，往往不能覆盖到真正暴露问题的可能情况，还易出错。在这里，介绍用Excel实现模拟试算的便利方法。

我们用个特别简单的例子来说明模拟试算具体步骤。

假定：业务部门现在对销售考核新签门店，根据新签门店数对应不同的提成单价，但存在两个影响系数，一个是新签品牌数（门店是属于品牌下一级），再一个是任务完成率，两者完成的情况都会对提成单价有加成影响。

相应数据如图。

1. 业务模型转化

1）确定参数

根据业务政策，列举所有的相关项，确定哪些是已知的固定项，哪些是参数项。

根据是直接赋值，还是会根据其他项的变化而自动“被赋值”，参数项再分为自变量和因变量。

每一个参数单独放置在一个单元格，可以通过单元格色块区分自变量和因变量，用色上建议简单清爽。

下图中我们把”门店数“，”品牌数“，和”任务门店数“三者确定为自变量参数，其他”门店提成单价“、”品牌系数“、”任务达成比例“、”任务达成系数“、”提成”全部是因变量参数，自变量发生变化，它们是随之变化的。

这里，制度中的提成分档的上下限，我们也视为可调整参数。对于＞M或＜N之类，M/N作为参数要直接放到一个单元格，便于关联公式时能够直接选择。

2）建立参数关系

这一步是根据业务政策，创建模型参数间彼此关联关系，基本是通过Excel公式体现，需要特别注意公式的正确性，这是模型关键的关键；

建议把每个必要的过程性参数都独立展示，简化参数间关联关系，方便检查公式；

图中“提成”计算前，把两个系数分别展示（而不是直接得出两个系数相乘后的值），也是基于这种考量。

3）设定参数的合理及限定范围

有些参数存在限制条件，比如销售的最大产能，产品的价格底线，售卖量与库存量对应大小关系，计算工时天数是否要排除节假日，还有一些整数/非零/非负限制等等。

本例虽然简单，其实也存在限制，比如销售签约的品牌数不可能大于门店数，因为门店是在品牌下一级，一个商户品牌至少有一个门店对应，这种逻辑限制可以用IF判断或者条件格式提醒实现，在此略过。

重要的是要能从具体业务场景中发现实际限制关系。

提醒一点，类似“任务完成率”过高（比如900%）的情况，不建议设限制，因为这是人为认定的不合理，而理论上可能性是存在的，比如设定的任务值极不合理。

有时，恰恰是因为我们潜意识回避主观判断的“不可能”，和与之对应的结果，才体现出试算模型的价值之一：极限假设。

2. 设置模拟运算区域

1）选择两个关键参数（双变量）

观察这两个参数发生不同的变化时，交叉作用会给模型里第三个参数（试算目标结果）带来什么样的结果。

本例选择“任务门店数”和“门店数”，看我们在下达不同目标的情况下，对应不同的完成结果，销售会有怎样不同的提成结果，这里“门店数”业务含义是“完成新签的门店数”。

2）设置最小赋值和调整步长

同一个参数不同赋值可以手动填入，也可以设置等步长做公式更新。所谓“步长”可以理解为某个参数不同赋值的差值，比如按10，20，30赋值，步长就是10。例子中“任务门店数”我们选步长为100，最小赋值400，“门店数”步长100，最小赋值100。

不同的变量可能需要不同的步长值，这取决于参数的现实取值范围。调整步长值可以手动更改，也可以用到Excel“控件”的功能，插入“滚动条”/“微调框”来实现快速实现，这里不详述。

3）选定结果项

模拟运算区域形式上是一个二维表，可以显示双变量分别替换不同值时，依据某个直接/间接公式关系得出的不同结果。本例中我们要看的是在任务值和完成量均改变时销售提成的试算结果。

两个参数按照不同的赋值分别放在二维表的行与列中，结果项参数放在行列交叉的最左上单元格，用“=”关联到前面转化的模型区域中对应参数值单元格。

3. 模拟运算

1）选定二维表区域

注意关键点：从左上角的结果变量单元格开始选择区域。

2）关联参数单元格

从工具栏中【数据】选择【模拟分析】，点进去后再选择【模拟运算表】。

出现参数填选框后，注意”输入引用行的单元格“选择的是首行代表变量（即”任务门店数“）在左侧模型参数区中对应的单元格，选中后系统默认绝对引用。同理，对”输入引用列的单元格“，我们发现首列代表的是”门店数“，那么就选择其在模型参数区对应的单元格。此处顺序容易出错，需要留意。

点击确定后，可以发现表格中空白的单元格全部补充完整，每个单元格的值对应的就是根据其所在行列对应两个参数指标赋值的试算结果。

4. 条件格式辅助显示

如果觉得二维表透露的信息重点不够明显，可以借助Excel条件格式的辅助，把模型试算需要关注的信息凸显出来，比如最大值，最小值，临界点等等。比如我们用字体红色条件格式设置本例试算模型中提成结果大于10000的情况如下。

但这并不是试算的必要步骤，大家视需要选择应用。

本例我们是以双变量进行试算，而单变量模拟运算和双变量本质是一样的，大家可以思考下单变量模拟运算的步骤，此处略去。

做到这里，基本的模型示意已经出来了，为了应对更具体的现实场景，再看四个在现实职场中可能给你加分的操作。

一、单变量反向试算

一般而言，模型通过赋值参数，查看关联变化结果，比如做了多少业绩，能获得多少提成；付出多少成本，就带来多少收益，而实际工作场景中，还有另一类情况，比如你制定出提成制度后，老板有时会问：

1.销售需要做XX单，才能拿1万元提成？

2.产品价格定在多少，我们预计能有100万元的利润值？

这些问题，可以视为逆向推导或反向求解，本质都是

根据期望的限定值，去找与之关联的一个变量值结果。

回到例子，我们假定希望知道：在完成品牌数5，任务门店数400的已知情况下，门店数需要完成多少，业务人员提成能够达到9900元？

试算二维表中对应9900提成值的门店数为600，我们用单变量反向试算验证下。

在模拟试算区把品牌数设置为5，任务门店设置400，这是假定的已知条件，再从工具栏【数据】选择【模拟分析】，点进去后再选择【单变量求解】。

“设置单元格”指的就是设定目标值存放的单元格，例子中就是“提成值”（J14），“目标值”就是9900，容易理解。

“可变单元格”指的就是待求解值存放的单元格，例子中要得出“门店数”，所以对应”门店数“值（J4），我们最后也是看这个单元格的内容。

图中可以看出反向试算结果和二维表试算的是一致的，都是600。

单变量反向试算在模型中可以不依赖试算二维表独立使用。另外，感兴趣的同学可以尝试用它来求解类似 2X³-2X²+5X=12 这种数学非线性方程，应用思路是一样的。

提醒一点：并非在每个模型中做反向试算都有解，注意现实业务和数学逻辑上的限制。

二、展示辅助决策信息

试算模型的意义不仅仅在于评估不同参数条件下的业务结果，更重要的是，模型信息量丰富立体，可以更直观方便地查看多个关联影响的指标，尤其是在制定制度阶段时可能不会想到的一些经营管理指标。

比如业务变动成本，盈亏平衡线，佣金支出占比，岗位配置调整，设备资源投入等等，具体业务上可能会有差异，不过关注这一类经营决策辅助信息，是运营管理和执行的思维角度的差别展现，会有加分。

严格意义上说这不是模拟试算技巧，但是经营思维在模拟试算嵌入两者相得益彰。

三、多变量方案对照

对于变量较多的情况下，管理者关注的往往是部分关键指标，而不需了解太多细节。模型结果在呈现决策者时，就要提取简明的关键信息（此时往往需要包含以上提到的经营决策辅助信息），但仅仅这样还不够，建议在模拟试算基础上，用结果对照的形式，更利于决策者做出选择，也是很好的加分行为。

这里Excel把作为对照的试算，称为不同的”方案“。

1）从工具栏中【数据】选择【模拟分析】，点进去后再选择【模拟运算表】。

2）定义方案名称和选择对照的变量

“方案名称”自定义，用以区别方案。“可变单元格”可以选择多个单元格，我们是通过对其赋值不同，对照展示方案的差别。

例子中我们做两个方案，一个叫“乐观情况”，一个叫“保守情况”，分别对“门店数”“品牌数”以及“任务门店数”赋不同数值。

3）选择结果呈现指标

点击【摘要】，会出现“结果单元格”的选择框，也就是我们通过前面“可变单元格”赋值，最后要查看方案的关键结果是什么。这里”结果单元格“可以选择多个。

4）方案结果呈现

我们得出的方案摘要如下图，可以根据需要做一定的格式化修改，补充其他需要汇报的内容。重要的是我们要理解展示的内容和意义，便于演示说明。

这里非常需要一提的是，无论是“可变单元格”，还是“结果单元格”，建议提前对单元格进行命名（具体通过工具栏【公式】-【定义名称】/【根据所选内容创建】实现，实现步骤略），比如和单元格对应的指标名一致，这样的好处是，方案摘要呈现出来表意清晰的文字名称，否则会以类似$S$12这种Excel标识单元格的形式展示，不容易对应指标。

四、动态绩效目标日报呈现

业务运营中常涉及到向销售部门提供日周报表，其中业绩达成内容是主要部分，而绩效，提成，奖金的预计结果往往会被忽略，有时是认为不适合在日报中体现，有时是因为制度复杂，预期结果不方便每天计算，经常被放到销售周期结束后一次性算出来。

而事实上，模型中参数会随着业务进展每天变化，逐步接近最终值，各项指标结果随之明确，这对销售的目标激励是很有意义的。

如果公司倡导业务部门政策透明一致，完全可以呈现给业务同学预期的收益方案看板，让大家及时知道下一个“跳一跳够得着”的目标是什么，实现后的回报又是如何。

模拟运算改动起来很方便，并不耗费运营同学大量时间，如果模型本身正确，参数修改也不会带来错误风险。业务同学就不用等到工资单到手才知道奖金会是多少，公司也能最大程度激发销售的产能潜力，让动态的目标引导业务行为。 思路分享给大家，不具体举例了。

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