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  如何提高銷售預測準確率(2020-03)  
企業管理雜志 發布時間:20-06-30        
   

文/劉曉敏  鄧為民



關鍵詞:銷售預測  準確率  大數據  供應鏈計劃系統

銷售預測難題

     如果企業不是純粹地按單生產,那么都需要做銷售預測,以預測去驅動備料或者生產,因此提高銷售預測準確率對于企業運營非常重要。然而,要做出準確的銷售預測難度相當大,這主要是因為需求本身具有很大不確定性。從實踐可知,實際業務數據的波動是非常劇烈的,這使得制定準確的銷售預測難度很大。
     銷售預測的第二個難題是如何“無中生有”產生大量的數據。如果有300個品種,做滾動三個月預測,則每月需要產生或者更新900個預測數據。這是最簡單的預測業務場景。預測結果是用于指導后端采購和生產的,為更好指揮整個供應鏈運作,預測周期越短、時長越長越好,后端希望做滾動周預測,希望時長最好有6個月以上。這基本上超越了人工處理的極限,必須借助系統來解決。 表1是某個人護理電器企業需求預測結果示例,該企業針對每個品種做滾動52周需求預測,可以看到其中的數據量巨大。


    
如何破解銷售預測難題
     面對銷售預測的兩個難題,市面上有獨立的銷售預測工具軟件,也有作為供應鏈計劃套件核心功能的預測模塊。基于預測軟件,產生大量預測值不再是難題,但是如何提高預測準確率,依然是一個難點。各個預測工具軟件在預測準確率方面差別較大,因而價格也差異很大。
     某供應鏈計劃系統(以下簡稱D系統)的預測模塊配置靈活,性能領先,一般相對人工預測,其預測準確率能夠提高18%〜25%。這個系統是如何破解銷售預測難題的呢?這里做一簡要介紹。
     綜合來說,D系統的銷售預測模塊從以下三個方面破解預測難題:
1.優選預測模型
     D系統內置了26種預測模型,并且用戶可以根據需要新增預測模型。針對每一個品種的預測,系統自動對各種預測模型進行優選,按預測準確率最高確定適用的預測模型,并以適用模型的預測結果作為系統的輸出結果。圖1是D系統預測模型選擇界面。
     通常認為,預測模型是預測解決方案中神秘且最有技術含量的部分,最能體現不同預測軟件差異化的部分,但實際上并不是。一是軟件中的模型基本上都是公開驗證的通用模型,軟件商獨創預測模型很難。二是系統優選的預測模型,大多數集中在1〜2個經典的預測模型,其他模型被優選的概率很小。因此,不同的預測軟件很難通過預測模型實現預測準確率的差異。模型只是提供一個基礎手段,制定各個品種、各個周期銷量的基準預測。若要提高預測準確率,還要在基準預測基礎上進行精細化調整。
2.精細的預測調整
     系統基于預測模型輸出的預測結果,往往與實際情況差距較大,需要在基準預測基礎之上進行調整。由于業務千差萬別,所需要的調整也多種多樣。正是預測調整功能的不同,拉開了不同預測軟件性能的差距,導致不同的預測準確率。
     D系統的預測調整功能強大,這是其預測模塊提高預測準確率的關鍵。預測調整可以幫助計劃人員把基準預測調整到更符合實際業務情況的預測,從而提高預測準確率。
(1)基于業績的Top-Down預測。銷售預測不是根據歷史數據信馬由韁,而是要滿足未來的業績目標。D系統可以管理業績目標,根據業績目標進行Top-Down預測,并且確保各個品種的預測與業績目標匹配,如果不匹配,系統會對預測結果進行比例放大或者縮小。當然,在預測過程中,計劃人員可以根據管理需求對業績目標的達成率進行修正。
(2)添加人工趨勢。預測模型能夠做出預測,是基于“未來的業務走勢與歷史的業務走勢是一致的”這一前提,但是實際業務往往不是,比如受貿易戰影響、受國家政策影響導致業務趨勢呈現新特征。針對這種情況,D系統允許計劃人員為整體或者每一個品種人為設定未來各個預測周期的銷售走勢,代替歷史走勢。設定后,系統會根據人工設定的走勢進行預測,使預測結果可能更接近真實需求。
(3)反向調整。反向調整是D系統預測模塊調整功能的特色功能,也是最受預測人員歡迎的功能。系統可設定對多個數據求和或者求平均,如果對和或者平均值進行調整,原始數據也會等比例調整。
     對于銷售預測工作來說,業務人員往往能夠對總體趨勢做出預判,但是很難把這個判斷細化為各個品種各個周期的銷量明細,反向調整提供了一種高效的方式可以解決這個難題。
     表2最右列為各個品種年度銷量求和,以及A101X品種下各個品種的求和。對求和結果進行調整,系統自動對各原始數據進行等比例調整,改變過的數據用粗框標識,方便用戶辨別,保存之后變為正常字體。
(4)事件預測。系統可以將影響產品銷量的各種短期因素定義為事件,如雙11、6·18、春節促銷、圣誕促銷等。系統會自動對事件的影響進行分析,將歷史數據分解為正常銷量和事件影響銷量。在對未來銷量預測中,如果存在相同事件,系統會在正常預測值基礎上添加事件影響銷量,從而形成新的預測。
     這種事件化的處理針對一些日期不固定的促銷問題,如春節的銷售、不定期的季末促銷等。由于春節在陽歷中的時間是不確定的,因此無法簡單根據歷史數據直接預測。采用事件管理,只需要設定歷史數據中春節所在周期,未來春節所屬的周期,系統即可自動處理春節對銷售的影響。
(5)蠶食效應調整。蠶食效應是企業產品促銷的一種現象,企業對品種A進行促銷,A的銷量將會增加,但是增加的A的銷量有一部分是來自本應購買本公司其他品種的消費者,即A的促銷蠶食了其他品種銷量。利用反向調整、Top-Down預測,可以很方便地體現蠶食效應影響。
(6)產品替代。新品預測是銷售預測的難題。在企業實際業務中,大部分新品是替代性新品。對于此類新品,D系統提供了替代功能來進行預測。如果新品A與舊品B和C是替代關系,則可以建立A對B、C的替代關系,系統可以通過將B、C合并的歷史數據預測A。
(7)處理產品聚合與分解。銷售與生產對信息明細程度要求是不同的。生產需要細致到每一個SKU,才可能清晰地備料和指導具體的生產。但是銷售可能只關注一類產品的整體。比如,對于食用油,銷售可能只關注某個油種(例如花生油)的需求總量,但是生產需要知道花生油的具體規格。 銷售可能把幾個規格的產品視為一個品種,如針對汽車銷售過程中一個車型下面略有配置差異的各個型號,系統只需要建立銷售型號與生產型號對應關系,即可實現按照銷售關注的類別進行預測。同時,也可以根據比例或者歷史數據分解形成具體規格的需求數量。
     以上是D系統預測模塊中預測調整的一些關鍵功能,實際精細調整還有更多。正是這些靈活的預測調整功能,使得計劃人員可以方便地對預測數據進行加工,使得預測數據更能夠表達計劃人員的判斷和想法,從而與實際需求更吻合,提高預測準確率。
3.動態執行跟蹤
     在實際業務執行中,系統會根據每日數據動態跟蹤預測執行情況。計劃人員可以設置閾值,對預測偏差超過閾值的品種進行突出顯示,以提醒業務人員及早采取措施糾正偏差,從而“提高”預測準確率。這并不是“作弊”,也是提高預測準確率的一種有效方法。
    
應用案例
     某汽車配件企業,產品銷售分為三部分:整車廠配套業務、國內汽車后市場維修業務、出口業務(出口業務也可以分為配套與維修兩部分)。各個地區分公司負責銷售,負責管理區域倉庫庫存。
     對于整車業務,整車企業客戶會提供滾動52周需求預測,對于國內分銷業務,企業為每一個大區設置了計劃員。計劃員對區域市場進行預測,并接受預測準確率考核。該企業活躍品種有3000多種,品種多,需求波動大,預測難度大。
     由于之前沒有應用系統,該企業只能手工編制預測,每個區域編制滾動三個月的月度預測,匯總調整,形成總部滾動三月預測。預測頻率低,偏差大。實施D系統預測模塊之后,實現總部滾動52周預測,每周預測,計劃人員可結合最新市場感知對預測數據進行調整,見圖2。
     原來區域按月分品種預測準確率總體為46%左右,總部按月分品種預測準確率約為61%,采用新的預測方法之后,即使是按周預測準確率也做到了58%(由于預測周期變短,按周的預測準確率一般會比按月預測準確率低20%),預測準確率明顯提升。同時,預測頻率和時長大大增加,預測結果對于供應鏈的指導更精細具體,形成供產銷各環節的滾動聯動,促進了各環節的協同,交付水平明顯提升,成品庫存水平明顯下降。■


作者單位
劉曉敏 北京聯合大學商務學院
鄧為民 北京實派科技有限公司
 

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