如何基於歷史銷售數據，做出較為精確的需求預測？

01-15

眼鏡行業。中國和東南亞市場的批發業務預測。手上所擁有的數據只有2014,2015年的銷售數據。當前的做法是，依據往年的銷售數據，給每個月分配固定百分比的全年預算數量。然後到每個月，又分不同品牌進行Seasonality的對比，結合暢銷款和最近三個月的銷售數據，來預測未來三個月的需求走勢。基本的邏輯很明顯，但是預測精確度不高。請高手指教，如果提供需求預測的精確度。

謝邀，希望我下面的文章對您有所幫助：

不要逼（銷售）人太甚

程曉華

2013-3-18

一提到預測，大多數都會抱怨，銷售預測從來就沒有準過，你讓我們怎麼控制庫存、提高及時交付率？

但我的問題是，如果銷售預測很準確的話，譬如說百分之八九十以上的準確性，還要我們這些搞供應鏈管理的人幹嗎？

很多人的回答就是，那就逼著銷售人員認真點啊，總不能隨便抓個數據就是預測吧？他們也太不負責任了嘛！

但我告訴你，銷售人員是不能「逼」的，理由如下：

第一，
客觀上，預測永遠都是不準確的，誰能搞定預測，誰就是「天才」了，而天才只有天上有，這是富士康的郭總說的話；

第二，
主觀上，銷售人員也想給你個「準確的」預測，但他做不到，因為他的任務或者KPI是銷售額而不是銷售預測的準確性；

第三，
儘管提高預測數據的準確性可以提高（供應鏈）的及時交付率從而有助於提高銷售額及客戶滿意度，但提高及時交付率不僅僅是銷售人員的責任；

第四，
在IT技術越來越發達的今天，無論是通過提高供應鏈的透明度（與客戶、供應商的協同）還是提高預測技術的準確性，這都不能從根本上解決有效需求的波動與交付、庫存之間的矛盾，因為道高一尺，魔高一丈，客戶的需求個性化、定製化已經成為一個必然的趨勢。

那到底應該怎麼辦呢？

中國人有句話，叫「該幹嘛兒幹嘛兒去」！

這句話用在這裡是再恰當不過了。

銷售人員的責任就是：

-
跟客戶簽訂一個「儘可能合理」的銷售合同或者長期供貨協議，並明確規定價格、交付周期、交付率、庫存、獃滯責任；

-
確保客戶的需求被雙方有效地執行；

-
在完成銷售額的基礎上，如何儘可能的收集客戶可能的潛在需求、市場信息並與供應鏈管理團隊及時溝通；

-
與供應鏈管理團隊分析數據，並共同做出管理決定。

那麼，供應鏈管理的職責又是什麼呢？

-
跟供應商簽訂儘可能合理的合同或者長期供貨協議；

-
確保供應商及時交付並幫助供應商提高交付靈活度；

-
優化庫存結構，提高生產、交付靈活度,並儘可能地實現均衡補貨、均衡生產；

-
與客戶、供應商協同計劃、預測、補貨，控制需求與供應鏈整體庫存（全面庫存管理）。

總之一句話，預測永遠是不準確的，但這不妨礙你（供應鏈管理）可以做出一個正確的判斷！

作者程曉華先生，《製造業庫存控制技巧》（中國財富出版社）第1、2、3版著作者；《製造業庫存控制技術與策略》課程創始人、講師，全面庫存管理諮詢獨立顧問。

預測的原理：過去發生的將來必然發生。

先別馬上懷疑，聽我說，過去和將來的介面是現在（時刻），故你掌據著剛剛發生的數據，預測將要發生的結果，應該說是準確的。

數據分析不是萬能。況且，數據分析，通常是「大」數據分析。

什麼是「大」數據呢？可以大概地說一下。例如淘寶、騰訊，它不需要知道你這個人是誰，但它可以從你過去的購買行為、說話的模式、和周圍的人的交互中，給你打一大堆Tag。

例如，碼農、喜歡喝茶、近視600度、養貓，過去xxx時候，買過xxxxx，搜過xxxx。

對於全國活躍用戶，就說1億吧，連續紀錄10年。利用行為分析和特徵關聯分析，它能做很多很精準的判斷。例如，你養貓，它就不會給你推薦狗糧。傳統電視媒體（不是優酷、愛奇藝這種），是通殺的，它不知道觀眾的性別、年齡、最近關注的東西等等。但大數據知道，所以對廣告行業，尤其是廣告方案策劃和渠道投放，很有用。

數據分析用的好，是可以提高銷售額，控制庫存。但核心原因是，更準確地做消費人群目標定位，從而幫助制定推廣、銷售的策略，「提高轉化率」。以前，可能100個客戶裡頭有1個可以成交，經過精準的數據定位之後，5個客戶有1個成交，這樣的效率可以大大的提高。

回到你的情況。我不知道你手上的數據怎麼樣，但直覺上，應該是不足夠的。

如果只是記錄著每年每天每個地區的銷售額，而且只紀錄了2年。要作出所謂的預測，肯定是痴人說夢話。

希望對你有幫助。

你玩股票嗎？你要能精準預測，就不用上班了！所以，玩股票的高手都是基於當下行情判斷，覺得行情差不多就行了！