如何才能提高销售预测准确度

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时间:2018-08-25

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1、如何才能提高销售预测准确度预测是供应链管理中需求管理的内容,是供应链运作的源头,也是供应链优化的起点。如果销售预测与实际的需求差别太大,将会对供应链运作带来巨大的影响,增加供应链运作成本,同时降低客户满意度,如图1所示。图1预测对供应链运作的影响另一方面,提升销售预测准确度,则可以大大降低供应链运作成本。对于一般的快速消费品行业来说,预测如果能够做到70%的准确,就已经是非常不错的水准了。但是对于一些国际知名的快速消费品企业来说,预测准确度超90%。显然,销售预测准确度是可以提高的。我们来分析一下,如何提高对市场需求预测的准确度呢?预测一定要做

2、这实在是一条提高预测准确度的最基本的原理。很多企业因为预测与实际销量误差太大,就放弃了做预测,或者没有人关心预测,结果是销售部门每月把预测当成一项家庭作业,生产部门根据自己长期做生产的经验来生产,预测没有在供应链运作中发挥任何作用。提高预测准确度根本无从谈起。预测一定要做,哪怕是最初预测与实际误差很大,也要坚持执行预测流程,通过预测这个流程,可以在采购部门、生产部门以及销售部门之间建立定期沟通机制,可以把各方面的人的意见通过预测这个信息载体聚集在一起,相对于供应链各环节分头制定决策,减少了风险。企业刚开始编制销售预测的时候,总是预测误差太大,而

3、经过一段时间的不断改进,预测的精度会不断提高。如果不做预测或者对预测放任不管,则预测准确度是永远也不能提高的。在预测出现较大误差时有应对策略既然是预测,就可能不准确。如果实际的需求与预测相差较大,企业各个环节要能够快速调整,适应变化,减少损失。曾经有如下一个案例:2000年3月,广州某超市,某品牌新上市的洗发香波缺货了,专程前来购买的顾客不得不购买其他品牌的产品。该公司立即召开紧急会议:这个新品上市一周,全国销售40000箱,已经超过两个月市场预测总和,市场严重缺货;公司会议计划把下周的预测从5000箱提高到50000箱,增加到10倍,这个数量

4、工厂虽然不可能立刻生产出来,但是立即生产,可以减少缺货的时间,比长期缺货好。theprovisionsofelectricpowerconstructionengineeringqualitysupervisionandquality...2.4.1.1theunitworksacceptancerateof100%,thequalityevaluationofatotalscoreof95orabove;2.4.1.2regulatedWeldingNDTinspection100%,regulatedweldingapassingrateo

5、f>99%,andweldbeadappearance;2.4.1.3boilerhydraulic工厂计划部经理看到新的预测量,目瞪口呆:生产要增加10倍,而原材料库存最多只能支持1.5倍的生产量;原材料大多是进口的,就算立刻下单,就算供应商仓库有能够支持10倍产量的库存,按照正常情况,运输清关需要2个月才能完成;并且,下周生产计划已经排满了。但是,工厂的职责就是保证预测的需求,无论如何,也要尽力生产出来;Jake通知采购部门紧急给供应商下单,所有海外材料一律空运,这样运输和清关时间可以缩短到2星期,同时调整2周之后的生产计划,优先保证该新品

6、种的生产。然后计划部经理告诉总部,三星期之后能够完成新的计划,建议先制定给现有客户的销售配额。一个月后,产品陆续摆上各个商店货架,公司上下都等着喜讯,但是市场却出奇的平静,新产品无人问津,甚至还不如其他产品卖得好。最有利的商机转瞬即逝,预测不准确以及过长的供应链给公司带来大量的损失:巨额的材料空运成本,囤积在仓库里面的大量库存,还有失去的消费者。这是某著名快速消费品公司的一个悲壮的例子,这个例子一方面说明了要实现准确预测是多么的困难,市场的变换可能受到天气、受到竞品影响、可能受到自己推出新品的影响,甚至毫无原因的变化。另一方面:我们也看到案例中

7、的企业,在面临实际需求远大于预测的情况下的快速响应能,从整个公司层面进行快速响应,适应了市场需求的变化。如果案例中市场仍然保持旺盛的需求,则可以大大减少销售损失,减少一半的缺货时间。同时,在案例中还采用了一种给经销商的配额机制,以减少缺货的区域,这也是一种应对实际需求大于预测的应对措施。对于快速消费品行业来说,一般不会采取提高价格的策略,其他行业企业面对突然增加的需求也可以采用这个策略。案例中的企业按周制定需求预测,每次连续滚动制定未来13周各个SKU的需求计划,从总体上保证了预测精度,上面的例子时一个例外。可以通过滚动预测提高预测准确度图2滚

8、动预测提高准确度预测的时间越远,预测的准确度越差。为提升预测准确度,可以通过滚动预测的方式。如图2所示:滚动预测可以实现对一个时间间隔的多次预测,比如

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