幾種常見(jiàn)的需求預(yù)測(cè)方式：自上而下的優(yōu)勢(shì)在于在高層次所做的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高，適合用在銷(xiāo)售趨勢(shì)在高層和底層都很平穩(wěn)的產(chǎn)品中，缺陷在于對(duì)于有特殊銷(xiāo)售模式的產(chǎn)品如新品，銷(xiāo)售數(shù)據(jù)斷斷續(xù)續(xù)的產(chǎn)品等則就有可能無(wú)法覆蓋。
需求預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率（FA-Forecast Accuracy）直接影響著公司的固定資本，庫(kù)存周轉(zhuǎn)率，庫(kù)存供應(yīng)總天數(shù)，準(zhǔn)時(shí)交付率，物流成本等重要財(cái)務(wù)指標(biāo)。盡管這一概念已經(jīng)深入人心，但是如何能夠提升需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率則是很多公司所困惑的，因?yàn)樗_實(shí)從來(lái)都不容易。
這項(xiàng)本來(lái)就帶有神秘感的工作的目的，就是要在紛繁復(fù)雜的歷史數(shù)據(jù)中找出發(fā)展規(guī)律，同時(shí)還要考慮到現(xiàn)實(shí)環(huán)境中紛至沓來(lái)，幾乎難以想象的各種宏觀(guān)和微觀(guān)影響因素，最后制定出最符合市場(chǎng)實(shí)際而又能被所有人接受的未來(lái)需求預(yù)測(cè)計(jì)劃。
這不僅需要強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析和處理能力，更是一個(gè)公司各部門(mén)相互挑戰(zhàn)，協(xié)調(diào)，影響，說(shuō)服，平衡，配合，妥協(xié)和協(xié)作的一個(gè)流程。
下面則是從數(shù)據(jù)分析，流程優(yōu)化，借助工具等角度闡述如何提升需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的十大方法，相信借助這些方法需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率會(huì)有顯著的提升并最終影響著公司的top-line銷(xiāo)售額和bottom-line利潤(rùn)率。
一、歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的清洗
需求預(yù)測(cè)的本質(zhì)之一，便是對(duì)歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)分析從而判斷出趨勢(shì)，季節(jié)性等規(guī)律，并認(rèn)為歷史將會(huì)重演（history repeats）。因而高質(zhì)量的歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)則成為確保高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)之一。而在實(shí)務(wù)中，各種各樣的客觀(guān)原因如銷(xiāo)售促銷(xiāo)，競(jìng)爭(zhēng)活動(dòng)，天災(zāi)人禍，新產(chǎn)品的推出，國(guó)家政策的突然變化等都會(huì)給銷(xiāo)售數(shù)據(jù)帶來(lái)巨大的影響，并且這些客觀(guān)因素將來(lái)可能是不會(huì)再重復(fù)或者重復(fù)的時(shí)間地點(diǎn)和方式不同，從而銷(xiāo)售歷史數(shù)據(jù)的清洗（data cleansing）成為需求預(yù)測(cè)工作的一個(gè)必要條件。
下面的一些問(wèn)題的回答則可以為data cleaning指引出清晰的方向：
1、數(shù)據(jù)是否有缺失現(xiàn)象？數(shù)據(jù)的連貫性是有效預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)之一，不連貫的數(shù)據(jù)往往會(huì)導(dǎo)致預(yù)測(cè)模型不能發(fā)揮出*的功效。
2、數(shù)據(jù)是否能保持統(tǒng)一？例如當(dāng)進(jìn)行發(fā)貨預(yù)測(cè)（shipment forecasting）時(shí)，能否保證所使用的數(shù)據(jù)都是發(fā)貨數(shù)據(jù)而不是客戶(hù)需求的數(shù)據(jù)。
3、數(shù)據(jù)是否有異常值（outliers）？異常值就是由于不尋常的事件所造成的異常高值和低值，如5.12地震導(dǎo)致速食產(chǎn)品作為賑災(zāi)物資在特定區(qū)域銷(xiāo)量激增，而相似地震在同一地點(diǎn)同一時(shí)間再次發(fā)生的可能性非常低，該銷(xiāo)售增量就可以被視為一個(gè)異常值。而雙11的促銷(xiāo)活動(dòng)在聯(lián)系幾年的常態(tài)化和固定化后，其所帶來(lái)的銷(xiāo)售增值則就不是異常值。
4、數(shù)據(jù)是否有結(jié)構(gòu)性的變化？數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)性的變化的兩大特點(diǎn)是突然性和*性。例如競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手由于某種突然撤出中國(guó)市場(chǎng)，其所留下的市場(chǎng)份額真空被自己填補(bǔ)，由此所帶來(lái)的銷(xiāo)售增長(zhǎng)就是結(jié)構(gòu)性的變化。
5、數(shù)據(jù)是否有季節(jié)性（seasonality）？季節(jié)性意味著銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的變化呈現(xiàn)出固定性和周期性。如圣誕節(jié)前夕的種種促銷(xiāo)活動(dòng)導(dǎo)致銷(xiāo)售數(shù)額的大幅上升；春節(jié)前的銷(xiāo)售高峰也是典型季節(jié)性的表現(xiàn)，只不過(guò)農(nóng)歷春節(jié)未必每年都在同一公歷月份從而增加了預(yù)測(cè)難度。
6、數(shù)據(jù)是否產(chǎn)品生命周期有聯(lián)系？產(chǎn)品處在生命周期不同階段（引入，增長(zhǎng)，成熟，下降，退市）中其銷(xiāo)售數(shù)據(jù)是截然不同的。
在回答完以上問(wèn)題后則就可以開(kāi)始對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，如使用平均法對(duì)遺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)；確定異常值和找到其成因，并判斷是否要人為的進(jìn)行刪減和增加；對(duì)有結(jié)構(gòu)性變化數(shù)據(jù)的人工修正等等。
二、在數(shù)據(jù)聚集的高層次上做預(yù)測(cè)然后分解
需求預(yù)測(cè)的另一個(gè)原則，就是所謂的“大數(shù)原則（law of large number ）”即在數(shù)據(jù)聚集的高層次上去做預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率要比在數(shù)據(jù)的最底層上所做的準(zhǔn)確率要高。例如，比較容易預(yù)測(cè)出明年中國(guó)的GDP的增幅是多少，即使不準(zhǔn)確誤差也不會(huì)很大，然而假如要預(yù)測(cè)具體某一個(gè)行業(yè)在某一個(gè)特定的區(qū)域增長(zhǎng)或者減少的額度是多少偏差就可能很大，更不要說(shuō)多個(gè)行業(yè)和多個(gè)區(qū)域的任意組合。
以一家快消品公司為例，其銷(xiāo)售數(shù)據(jù)可以整體匯集到公司層面，然后再可以分解到種類(lèi)，品牌，包裝尺寸，SKU，事業(yè)部，銷(xiāo)售區(qū)域，客戶(hù)，總倉(cāng)，分倉(cāng)等。根據(jù)“大數(shù)原則”，在公司層面的銷(xiāo)售預(yù)測(cè)的整體準(zhǔn)確率相對(duì)要高，然后再可以分解到所需要的層級(jí)中去以達(dá)到最好準(zhǔn)確率，這也就是所說(shuō)的“top down”分解法。在分解的時(shí)候可以采取同比，環(huán)比，自定義等比例進(jìn)行分配，但如果沒(méi)有很好工具支持的話(huà)，分解的過(guò)程還是相當(dāng)痛苦的。
三、使用終端銷(xiāo)售數(shù)據(jù)做預(yù)測(cè)
需求管理實(shí)務(wù)中，不同的公司使用不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)如發(fā)貨數(shù)據(jù)（shipment），客戶(hù)訂單數(shù)據(jù)(customer orders)，和終端銷(xiāo)售數(shù)據(jù)（POS-Point of Sale）來(lái)做預(yù)測(cè)。而在這些數(shù)據(jù)中，用終端銷(xiāo)售數(shù)據(jù)來(lái)做需求預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率最高因?yàn)樗沓鱿M(fèi)者的實(shí)際需求，并且能夠真實(shí)的反映的市場(chǎng)的波動(dòng)和變化。
由于終端消費(fèi)者的消費(fèi)行為有著“頻次高，連貫強(qiáng)，總量大”的特點(diǎn)，使終端銷(xiāo)售數(shù)據(jù)更加穩(wěn)定和連貫，這是高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的基礎(chǔ)之一。然而發(fā)貨數(shù)據(jù)則由于庫(kù)存短缺，訂單積壓，物流能力的限制等因素則不能真實(shí)等同于客戶(hù)的需求。
在“牛鞭效應(yīng)”中，零售商訂單的變動(dòng)性明顯大于終端消費(fèi)者需求的變動(dòng)性，為了滿(mǎn)足于零售商同樣的服務(wù)水平，經(jīng)銷(xiāo)商和代理商不得不被迫持有比零售商更多的安全庫(kù)存，需求信息的不真實(shí)性會(huì)沿著供應(yīng)鏈逆流而上，產(chǎn)生逐級(jí)放大的現(xiàn)象。
當(dāng)信息達(dá)到源頭的供應(yīng)商時(shí)，其所獲得的需求信息和終端消費(fèi)者的需求信息已經(jīng)發(fā)生了很大的偏差，所以來(lái)自客戶(hù)訂單的數(shù)據(jù)也不能代表真實(shí)的市場(chǎng)需求。在一個(gè)案例中，終端消費(fèi)持續(xù)低迷，零售商決定減少訂單量，供應(yīng)商的發(fā)貨數(shù)量隨之開(kāi)始減少，但終端消費(fèi)者的需求還可能在相當(dāng)一段時(shí)間內(nèi)繼續(xù)保持低迷不變。
同理在新產(chǎn)品上市的前期，零售商往往持有大量的庫(kù)存以保持貨源充足，但終端消費(fèi)者的實(shí)際需求達(dá)不到預(yù)期時(shí)，他們的訂單量則開(kāi)始減少，而源頭供應(yīng)商的發(fā)貨數(shù)量則也隨之減少。
然而在中國(guó)的需求管理現(xiàn)實(shí)中，一些規(guī)模較大管理水平高的終端零售商。如超市連鎖集團(tuán)愿意將其終端銷(xiāo)售數(shù)據(jù)有償分享給供應(yīng)商，以讓其對(duì)終端銷(xiāo)售狀況有清楚的把握。然而在幅員遼闊的中國(guó)，此類(lèi)的終端零售商只能覆蓋市場(chǎng)的一部分并且主要集中在大中型城市中，很多區(qū)域特別是三四線(xiàn)城市的銷(xiāo)售則是由不同層級(jí)的經(jīng)銷(xiāo)商網(wǎng)絡(luò)來(lái)覆蓋。
在通過(guò)經(jīng)銷(xiāo)商渠道的銷(xiāo)售中，經(jīng)銷(xiāo)商往往由于稅務(wù)隱私，同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，利潤(rùn)機(jī)密，爭(zhēng)取更好的銷(xiāo)售政策等因素而不將自己的庫(kù)存和銷(xiāo)售數(shù)據(jù)（sell-though）開(kāi)放給上游供應(yīng)商；而經(jīng)銷(xiāo)商的終端客戶(hù)往往由于管理意識(shí)和數(shù)據(jù)搜集能力的參差不齊，更是難以將自己終端銷(xiāo)售數(shù)據(jù)有效利用。
國(guó)內(nèi)曾經(jīng)有一個(gè)知名日用品企業(yè)為自己的需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，試圖對(duì)自己的核心經(jīng)銷(xiāo)商的進(jìn)銷(xiāo)存進(jìn)行管控并找了四個(gè)經(jīng)銷(xiāo)商來(lái)試點(diǎn)，結(jié)果兩個(gè)經(jīng)銷(xiāo)商明確拒絕，一個(gè)經(jīng)銷(xiāo)商雖然同意但實(shí)際提供的數(shù)據(jù)卻有很大的虛假成分，該企業(yè)最后不得不繼續(xù)使用自己的出貨數(shù)據(jù)（sell-in）來(lái)預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)效果就可想而知。
雖然使用終端銷(xiāo)售數(shù)據(jù)目前還有很大的障礙，但是這個(gè)方向還是要堅(jiān)持的。在發(fā)達(dá)國(guó)家如澳大利亞由于超過(guò)99%終端銷(xiāo)售數(shù)據(jù)都能夠采集到并且能和供應(yīng)商分享，所以一些公司的需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率超過(guò)90%（1-MAPE）也是常見(jiàn)的。
四、正確選擇自上而下，自下而上和中間開(kāi)花的預(yù)測(cè)方式
幾種常見(jiàn)的需求預(yù)測(cè)方式，如自上而下（top-down），自下而上（bottom-up），和中間開(kāi)花（middle-out）在使用中往往出現(xiàn)混淆的情況，即不知道那種方式在哪種情況下能發(fā)揮*的效用。在自上而下方式中，首先在產(chǎn)品，市場(chǎng)，區(qū)域，年/季/月等因素的最高層次做需求預(yù)測(cè)，然后根據(jù)同比，環(huán)比，自定義比例等分解原則進(jìn)行往下分解到種類(lèi)，品牌，SKU，周/天，顧客，DC等。
在自下而上方式中，往往先從SKU層級(jí)的需求預(yù)測(cè)開(kāi)始做起再逐步往上匯集。而在快消品行業(yè)中目前比較流行的方式則是中間開(kāi)花，即在中間層級(jí)如產(chǎn)品種類(lèi)（category）開(kāi)始做預(yù)測(cè)，上可以匯集到品牌，大類(lèi)，總公司層面，下可以分解到SKU層面，這樣既可以利用的高層次預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，同時(shí)又不至于在最底層SKU層面做預(yù)測(cè)耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力。
自上而下的優(yōu)勢(shì)在于在高層次所做的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高，適合用在銷(xiāo)售趨勢(shì)在高層和底層都很平穩(wěn)的產(chǎn)品中，缺陷在于對(duì)于有特殊銷(xiāo)售模式的產(chǎn)品如新品，銷(xiāo)售數(shù)據(jù)斷斷續(xù)續(xù)的產(chǎn)品等則就有可能無(wú)法覆蓋。對(duì)于高度定制化，生命周期短，銷(xiāo)售相互抵消，每個(gè)SKU的銷(xiāo)售趨勢(shì)都不一樣的產(chǎn)品，自下而上的方式則能發(fā)揮*的效用。一些公司也在使用自上而下和自下而上的混合方式來(lái)更好的確保高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
五、發(fā)現(xiàn)并剝離有特殊需求模式的SKU
不同的SKU即使是屬于同一種類(lèi)，其銷(xiāo)售數(shù)據(jù)也會(huì)呈現(xiàn)出不同的模式。在將這些SKU的需求預(yù)測(cè)匯集到種類(lèi)層面時(shí)，則會(huì)導(dǎo)致種類(lèi)預(yù)測(cè)的趨勢(shì)季度不穩(wěn)定，所以在預(yù)測(cè)時(shí)要將有特殊需求模式的SKU，暫時(shí)從該種類(lèi)中剝離掉并單獨(dú)做預(yù)測(cè)。例如一個(gè)醫(yī)藥公司，在做整體需求預(yù)測(cè)時(shí)發(fā)現(xiàn)自己的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)極端不穩(wěn)定，很難找到規(guī)律可循。
在將其數(shù)據(jù)分析后發(fā)現(xiàn)，該公司將自己所有的大類(lèi)產(chǎn)品，如政府招投標(biāo)類(lèi)產(chǎn)品，經(jīng)銷(xiāo)商渠道銷(xiāo)售產(chǎn)品，處方類(lèi)和非處方類(lèi)產(chǎn)品完全混在一起。政府招投標(biāo)類(lèi)產(chǎn)品的銷(xiāo)售額占到總銷(xiāo)售額的近三分之一，而其銷(xiāo)售的時(shí)間和數(shù)量幾乎沒(méi)有任何規(guī)律可言；但是其通過(guò)經(jīng)銷(xiāo)商渠道銷(xiāo)售產(chǎn)品則銷(xiāo)售態(tài)勢(shì)穩(wěn)定，有明顯的規(guī)律和季節(jié)性，將這兩類(lèi)產(chǎn)品放在一起預(yù)測(cè)的結(jié)果肯定是有問(wèn)題的。而當(dāng)同一種類(lèi)中的不同SKU的銷(xiāo)售有“相互蠶食（cannibalization）”的現(xiàn)象時(shí)，將他們進(jìn)行剝離并分別作預(yù)測(cè)也是有必要的。
六、建立完善的需求預(yù)測(cè)管理流程
數(shù)學(xué)模型的選擇對(duì)需求預(yù)測(cè)非常重要，但要明白需求預(yù)測(cè)管理不是有具體哪一個(gè)部門(mén)來(lái)完全負(fù)責(zé)，它是一個(gè)有計(jì)劃，銷(xiāo)售，市場(chǎng)，供應(yīng)鏈，管理層等全部門(mén)參與的一項(xiàng)工作，因?yàn)楦鞑块T(mén)都是本領(lǐng)域的專(zhuān)家，在需求預(yù)測(cè)管理的過(guò)程中能夠提供獨(dú)特的，專(zhuān)業(yè)的和不可或缺的信息和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，這就要求要有一個(gè)完善的需求預(yù)測(cè)管理流程來(lái)支持各個(gè)職能各司其責(zé)。
在一個(gè)有效的需求預(yù)測(cè)管理流程建立起來(lái)之前，一系列的準(zhǔn)備工作要開(kāi)始做起來(lái)，如需求預(yù)測(cè)的周期和頻次，預(yù)測(cè)的產(chǎn)品/銷(xiāo)售組織層級(jí)，需求預(yù)測(cè)提前期，需求預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)來(lái)源，需求預(yù)測(cè)的職能的設(shè)置，需求預(yù)測(cè)所使用的工具如軟件，模板等，需求預(yù)測(cè)的方式-自上而下，自下而上或者中間開(kāi)花，以及企業(yè)中哪些部門(mén)要參與到需求預(yù)測(cè)流程中來(lái)和他們的角色，職責(zé)，考核指標(biāo)。
例如，在快消品企業(yè)中需求預(yù)測(cè)部門(mén)一般負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的搜集，清洗和整合，并對(duì)銷(xiāo)售預(yù)測(cè)的baseline，在此基礎(chǔ)上銷(xiāo)售部門(mén)要考慮短期（3個(gè)月之內(nèi)）由于銷(xiāo)售活動(dòng)如新客戶(hù)的開(kāi)發(fā)，現(xiàn)有客戶(hù)重大的銷(xiāo)售行動(dòng)，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的主要行為，打折促銷(xiāo)等銷(xiāo)售活動(dòng)所帶來(lái)的銷(xiāo)售增減，而市場(chǎng)部門(mén)則通過(guò)對(duì)消費(fèi)者行為，產(chǎn)品生命周期，品牌形象，宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)政策等研究來(lái)對(duì)長(zhǎng)期的銷(xiāo)售預(yù)測(cè)提供自己的專(zhuān)業(yè)判斷，而財(cái)務(wù)部門(mén)則從投資回報(bào)率等角度對(duì)銷(xiāo)售預(yù)測(cè)進(jìn)行支持；而在工業(yè)品企業(yè)中，產(chǎn)品經(jīng)理則是需求預(yù)測(cè)流程的一個(gè)重要參與方。在以上流程明確以后各個(gè)職能才能真正的協(xié)同起來(lái)做出最為精準(zhǔn)的需求預(yù)測(cè)。
七、正確使用最適合的預(yù)測(cè)模型
在需求預(yù)測(cè)中，預(yù)測(cè)模型的選擇是至關(guān)重要的，模型會(huì)根據(jù)歷史銷(xiāo)售數(shù)據(jù)的各種特征模擬出未來(lái)的走勢(shì)，這是需求預(yù)測(cè)工作的中技術(shù)性的一個(gè)重要體現(xiàn)，因?yàn)樯婕暗浇y(tǒng)計(jì)學(xué)的一些專(zhuān)業(yè)知識(shí)，模型也是比較具有神秘感的同時(shí)也是最容易被誤解的部分。
實(shí)務(wù)中總是看到一些公司在苦苦追尋所謂最*的預(yù)測(cè)模型，仿佛這些模型一旦用上自己的預(yù)測(cè)就立刻能夠100%準(zhǔn)確一樣，成了改善需求管理的一個(gè)必勝絕技。而模型選擇的一個(gè)重要原則就是沒(méi)有奇跡模型，即預(yù)測(cè)模型在預(yù)測(cè)中僅僅起到輔助作用，沒(méi)有任何一個(gè)模型能夠做到完全正確，最好的預(yù)測(cè)模型其實(shí)就是能夠抓取歷史數(shù)據(jù)中大部分的規(guī)則和模式，抓取的越多，預(yù)測(cè)錯(cuò)誤就會(huì)越少，預(yù)測(cè)效果越好。
而歷史數(shù)據(jù)的不規(guī)則性越強(qiáng)，甚至出現(xiàn)缺失和噪音，則預(yù)測(cè)模型所起到的作用就越為局限。同時(shí)在模型的選擇中，不要抱有“一招鮮吃遍天”的錯(cuò)誤思想，某些模型當(dāng)前的預(yù)測(cè)結(jié)果還不錯(cuò)，但一旦上個(gè)月的銷(xiāo)售出現(xiàn)異常，這些模型有可能就會(huì)失靈，所以定期對(duì)現(xiàn)有的模型進(jìn)行重新測(cè)試還是非常有必要的。而復(fù)雜模型的預(yù)測(cè)效果一定好于簡(jiǎn)單模型，組合模型的預(yù)測(cè)效果一定好于單一模型等說(shuō)法其實(shí)也未必正確，在模型選擇中只有最適合的沒(méi)有最復(fù)雜的。
八、正確理解需求預(yù)測(cè)沖突的成因，建立激勵(lì)性而非懲罰性的考核機(jī)制
評(píng)估需求預(yù)測(cè)的兩個(gè)重要指標(biāo)分別為需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性（1-MAPE）和偏差率（BIAS），前者用于評(píng)估誤差幅度，后者用于確定系統(tǒng)誤差。他們不僅用于在SKU層次衡量，還要在其他層次上如品牌，品類(lèi)，事業(yè)部，總公司等層面來(lái)衡量。因?yàn)樾枨箢A(yù)測(cè)工作并不是由單一部門(mén)獨(dú)立完成，它需要各個(gè)部門(mén)如銷(xiāo)售，市場(chǎng)等職能強(qiáng)力的參與和配合，沒(méi)有這些部門(mén)的話(huà)，需求預(yù)測(cè)則成了無(wú)水之源。
然而需求預(yù)測(cè)對(duì)于以上部門(mén)來(lái)說(shuō)只能是職責(zé)之一，并不完全是其主業(yè)，所以從各部門(mén)協(xié)同的角度來(lái)講，需求預(yù)測(cè)的考核機(jī)制應(yīng)以激勵(lì)性而非懲罰性為主，否則將打消各部門(mén)參加的積極性。某一知名快消類(lèi)企業(yè)在建立需求預(yù)測(cè)考核機(jī)制的時(shí)候，采取了建立大區(qū)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性排名機(jī)制，在內(nèi)部樹(shù)立正面典型并進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分享，還給予精神和物資獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)實(shí)施正面激勵(lì)。
同時(shí)要清楚需求預(yù)測(cè)的偏差本身并不可怕，關(guān)鍵它要在可以接受的范圍之內(nèi)，而且要能找出形成偏差的根本原因以找到下次改進(jìn)的辦法，這就是為什么需求預(yù)測(cè)的表面數(shù)字并不是最重要的，最重要的則是這些數(shù)字之后的assumption，只有理解這些假設(shè)條件對(duì)預(yù)測(cè)的影響之后，才能真正掌握預(yù)測(cè)的精髓。
九、專(zhuān)業(yè)需求預(yù)測(cè)職能的配備
需求預(yù)測(cè)是一個(gè)專(zhuān)業(yè)的職能，而且是各種技能的綜合體。他/她們需要有總經(jīng)理把控全局的戰(zhàn)略觀(guān)，市場(chǎng)人員敏銳的洞察力，銷(xiāo)售人員過(guò)人的溝通能力，供應(yīng)鏈人員謹(jǐn)慎全面的運(yùn)營(yíng)意識(shí)，以及財(cái)務(wù)人員細(xì)致入微的分析能力。從文科和理科劃分角度來(lái)說(shuō)，這個(gè)職務(wù)其實(shí)是個(gè)文理科的結(jié)合。
需求預(yù)測(cè)人員不僅要搜集數(shù)據(jù)更要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和決策，從一個(gè)單向信息接收轉(zhuǎn)變?yōu)殡p向的信息互動(dòng)和控制者，他們既是數(shù)據(jù)的負(fù)責(zé)人，又要對(duì)產(chǎn)品的非常熟悉，同時(shí)又是需求管理流程的總協(xié)調(diào)人，這就要求此職能在企業(yè)中的地位不僅僅局限在支持和后勤的意義，而是要在需求預(yù)測(cè)的流程中扮演協(xié)調(diào)者和決策者的角色，這就要求對(duì)于他們的培養(yǎng)和招聘以及薪酬待遇等都要不同于普通的崗位。
在實(shí)務(wù)中，越來(lái)越多的企業(yè)高度重視計(jì)劃職能，將該職能放在一個(gè)相對(duì)中立的部門(mén)如供應(yīng)鏈，甚至把該職能完全獨(dú)立出來(lái)直接向總經(jīng)理匯報(bào)使之完全成為一個(gè)指揮中樞。而反觀(guān)一些企業(yè)，根本就沒(méi)有負(fù)責(zé)此業(yè)務(wù)的職能崗位，或者只是由客服，銷(xiāo)售支持等人員兼職的在應(yīng)付此事，并且在企業(yè)中的地位低的也慘不忍睹，有的甚至向物流或者客服部門(mén)匯報(bào)，最終只是淪為數(shù)據(jù)的搜集者和搬運(yùn)工。
十、爭(zhēng)取高層支持
爭(zhēng)取高層支持好似一個(gè)老生常談的話(huà)題，如同“正確的廢話(huà)”。高層一旦支持很多問(wèn)題都會(huì)迎刃而解，但如何獲取高層的支持則就成了一個(gè)比較有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。沒(méi)有一個(gè)公司的董事會(huì)會(huì)對(duì)管理高層進(jìn)行需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性進(jìn)行考核，既然他們不肩負(fù)這個(gè)指標(biāo)，爭(zhēng)取到他們的支持是否就聽(tīng)天由命了。
如何爭(zhēng)取到高層的支持，則就要將FA和他們關(guān)心的指標(biāo)如公司固定資本，供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)消耗成本，以及運(yùn)營(yíng)資本管理的有效性，以及最終的top-line銷(xiāo)售額和bottom-line利潤(rùn)率等聯(lián)系起來(lái)，尤其是需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性對(duì)這些的指標(biāo)的影響，并且以數(shù)據(jù)的形式展示出來(lái)，這才能夠給高層帶來(lái)巨大的影響。
例如，國(guó)際商業(yè)預(yù)測(cè)計(jì)劃協(xié)會(huì)（IBF-Institute of Business Forecasting and Planning）通過(guò)對(duì)不同產(chǎn)業(yè)和公司真實(shí)數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)一旦FA降至80%以下時(shí)，超過(guò)60天的庫(kù)存開(kāi)始積壓；而FA在50%左右，超過(guò)60天庫(kù)存占總庫(kù)存的比例則達(dá)到驚人的60%，這是任何一個(gè)CEO和CFO都不想看到的。
通過(guò)這個(gè)方式，想爭(zhēng)取到高層對(duì)需求預(yù)測(cè)管理的支持也不是一件很困難的事情了。
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