销售预测:以“数”撬动企业运营管理的利器

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彼得德鲁克说:“未来很难预测,但你可以用系统的方法来确定足以孕育未来的重大变化。”虽然“预测需求”和“实际需求”之间通常存在一些差距,但提高销售预测的准确性几乎是所有公司都希望改进的。

据有关统计:销售预测与企业其他运行指标的关系是1:5,即销售预测增加1%,库存可减少5%,生产和采购成本可节省5%,客户的准时交货率可以增加5%,资本使用效率提高5%.这是销售预测在企业管理中的杠杆效应。销售预测的准确性与我们的数据采集和处理方法直接相关。

销售预测方法有哪些?

预测分为定量预测和定性预测:定性预测是对事物发展性质的预测。预测结果主要受人类经验和主观判断的约束和约束。通常使用“德尔菲法”和“头脑风暴法”。定量预测是一种数学模型,它使用历史数据或因子变量来预测需求量。 “回归分析”和“时间序列方法”更常用。预测建模主要基于统计理论,使用定量方法建立预测模型。

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模型销售预测步骤

销售预测通常可分为两个部分,对历史数据挖掘和未来需求预测,可归纳如下:

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销售预测是怎样得到预测结果的?

让我们用一个案例来演示销售预测的整个过程。以下是对未来6个月的特定类别和市场需求使用5年历史数据的过程。

n引入历史数据:当历史数据未被数据清除时,它包含大量信息,季节性,周期性和噪声。 n

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n数据清洗:消除噪音,仅留下数据趋势和周期性。 n

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n关键因素分离:分别去掉周期和趋势 n

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n [n季节性 n

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n未来趋势预测:使用函数拟合方法表示趋势。 n

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n关键因素影响未来预测:结合季节性和趋势来预测未来,橙色部分。 n

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排程易APS销售预测

调度APS销售预测集成了多个预测模型,可以同时为同一组历史数据预测多个模型,并且模型拟合者对多个模型预测的结果进行整合,并输出最终预测。

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排程易APS预测模型具有以下主要特点

n自定义预测维度,支持不同行业,不同预测粒度要求,根据历史数据质量,产品维护和区域维度的任意组合; n

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n数据自清洁,自动检测历史数据的“噪音”效应,消除不利影响,避免未来预测; n

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n同时预测多个模型,根据历史数据自学习每个模型的比例,并将最终预测结果进行整合和输出; n

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调度APS多模型拟合应用比单模型预测更广泛适用。它可以支持不同的行业使用不同的预测模型并执行最佳匹配。多个模型配件的结果更准确。

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计划的APS预测数据建模的使用,用历史数据完全预测未来需求,帮助公司提高预测准确性,并允许整个需求计划从“数据开始,判断结束”开始,降低业务运营成本和运营风险!