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快消行业做需求预测,到底有没有人能做到需求预测高准确率呢?

啤酒之家 2022-06-02 00:09 点击:204

一般认为,需求预测越准确越好,准确率越高越好,这其实是对需求预测的一个误解。因为,需求预测做的好不好,需求预测的作用和价值,并不是以预测准确率为指标,而是看需求预测解决了什么样的问题。

另外,预测准确率受很多因素的影响,是一个有条件限制的指标,不同条件不同框架下的预测准确,不存在可比性。比如预测颗粒度越大,预测就相对越准确,预测时间越长,预测就越准确等待。

打个比方,一家快消公司,预测下个月的总业绩,准确率可能达到85%甚至更高,但如果预测接下来第三个月的业绩,准确率可能不到70%。显然,85%的准确率比70%的准确率更高,但是,这种情况下, 85%的准确率所起的作用不一定比70%更高。

那么,如何做好需求预测,从而让需求预测更有价值呢?我觉得可以从以下四个方面展开(不仅是快消行业,其他行业也同样适用)。

1、数据收集与整理。需求预测是个技术活,但需求预测不是凭空出现的,不是拍脑袋出来的,需求预测需要数据。数据从哪来?数据是我们计划人员收集、整理和分析而来的,当然,我们可以借助一些工具,比如一些系统和软件。拥有相对完整、真实可用的数据,是做好需求预测的前提,也是基础。(对于数据,就算是一些定性的预测,其实也有相当的数据在支撑,只不过,这些数据存在的形式不同而已。)

2、信息收集与分析。数据是历史的,信息是未来的,需求预测,既要历史的数据,也需要未来的数据。与需求预测有关的主要有哪些信息呢?我列几个最主要的如下:产品上新与下架信息、产品促销信息、政策层面可能带来销量波动和物料供应异常信息、市场波动信息(比如某些区域局势造成一些物料供应紧张)、客户与供应商异常信息等等。

3、基准预测+修正。我们有了历史数据,有了未来的信息,这时,我们可以按照我们的预测模型,计算得出我们的基准预测。刘宝红老师有一个我非常认可的观点,从数据开始,由判断结束。我们以历史数据和未来信息得出了基准预测,这就是从数据开始。那么,什么叫由判断结束呢?我们需要沟通销售、市场以及采购等相关人员,根据这些人的意见,对基准预测进行调整与修正,这就是由判断结束。

4、预测纠偏。我在我的原创文章《需求计划人员需要的四种能力》中,将跟踪修正能力列为需求计划人员的四种核心能力之一。这跟踪修正,就是指的预测纠偏。预测根本不是谈准与不准,而是谈控制偏差;衡量预测不是用准确性,而是偏差率。或者这么说,需求预测大部分时间都在纠偏,需求预测是一个发现偏差、纠正偏差的过程。

快消行业做需求预测,到底有没有人能做到需求预测高准确率呢?我的回答是,我们不要单纯的考虑预测准确率,因为,预测准确率是一个场景指标。快消行业做好需求预测,我建议从四个方面进行:数据收集与整理、信息收集与整理、基准预测+修正和预测纠偏。

首先,需求预测对于快消行业的重要性毋庸置疑。

今年年初,BCG与谷歌公司携手开展了一项研究,结果显示,通过大规模使用人工智能和高级分析,消费品公司可以实现超过10%的营收增长。其中,需求预测对拉动企业业务增长的重要性排在了第一。

在人工智能技术介入前,预测早已随处可见,小到个人股票投资,大到企业经营决策、国家制订国民经济发展规划等。以往预测的主流分析方法是使用数据挖掘的一系列技术,而这其中被经常使用的是一种被称为“回归”的统计技术。多元回归分析提供了一种处理多样条件的有效方法,可以尝试找到一个预测数据失误最小化,“拟合优度”最大化的结果。但是,回归分析中,对于历史数据的无偏差预测的渴求,并不能保证未来预测数据的准确度。

现在,随着计算能力的不断提升,使用机器学习和(神经网络)深度学习来做预测效果比其他所有方法表现得都要更好,也使得我们利用统计学进行预测的方法发生了彻底的转变。

原先复杂的业务场景下,基于“if...then...”以及传统的统计学方法来实现的代码逻辑,总是无法覆盖所有的条件组合。而“深度学习”与人类大脑有着类似的工作方式,利用“反向传播”的方法从数据中不断训练、反馈、学习,获取“知识”,随着不断的训练、自我学习,预测模型会得到不断优化,预测准确性也在随着学习而改进,而越来越高的预测准确性为商业决策提供了可信赖的基础。

观远数据作为联合利华、百威英博等众多500强快消企业的需求预测技术服务商,在零售数据智能领域耕耘多年,积累了大量的相关经验。我们的需求预测技术不仅仅引入了先进的AI预测算法,更是立足具体的业务数据情况,结合使用高效的广义累加模型和状态空间模型,统筹考虑零售时序数据的趋势性、周期性,并加入对节假日及促销、天气等可预测波动因素的分析,给出综合预测结果,可以说这是一个专门为零售预测而生的算法模型!

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