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快消行業做需求預測,到底有沒有人能做到需求預測高準確率呢?

來源:m.wzyzyouth.com???時間:2022-06-02 00:09???點擊:346??編輯:admin 手機版

一般認為,需求預測越準確越好,準確率越高越好,這其實是對需求預測的一個誤解。因為,需求預測做的好不好,需求預測的作用和價值,并不是以預測準確率為指標,而是看需求預測解決了什么樣的問題。

另外,預測準確率受很多因素的影響,是一個有條件限制的指標,不同條件不同框架下的預測準確,不存在可比性。比如預測顆粒度越大,預測就相對越準確,預測時間越長,預測就越準確等待。

打個比方,一家快消公司,預測下個月的總業績,準確率可能達到85%甚至更高,但如果預測接下來第三個月的業績,準確率可能不到70%。顯然,85%的準確率比70%的準確率更高,但是,這種情況下, 85%的準確率所起的作用不一定比70%更高。

那么,如何做好需求預測,從而讓需求預測更有價值呢?我覺得可以從以下四個方面展開(不僅是快消行業,其他行業也同樣適用)。

1、數據收集與整理。需求預測是個技術活,但需求預測不是憑空出現的,不是拍腦袋出來的,需求預測需要數據。數據從哪來?數據是我們計劃人員收集、整理和分析而來的,當然,我們可以借助一些工具,比如一些系統和軟件。擁有相對完整、真實可用的數據,是做好需求預測的前提,也是基礎。(對于數據,就算是一些定性的預測,其實也有相當的數據在支撐,只不過,這些數據存在的形式不同而已。)

2、信息收集與分析。數據是歷史的,信息是未來的,需求預測,既要歷史的數據,也需要未來的數據。與需求預測有關的主要有哪些信息呢?我列幾個最主要的如下:產品上新與下架信息、產品促銷信息、政策層面可能帶來銷量波動和物料供應異常信息、市場波動信息(比如某些區域局勢造成一些物料供應緊張)、客戶與供應商異常信息等等。

3、基準預測+修正。我們有了歷史數據,有了未來的信息,這時,我們可以按照我們的預測模型,計算得出我們的基準預測。劉寶紅老師有一個我非常認可的觀點,從數據開始,由判斷結束。我們以歷史數據和未來信息得出了基準預測,這就是從數據開始。那么,什么叫由判斷結束呢?我們需要溝通銷售、市場以及采購等相關人員,根據這些人的意見,對基準預測進行調整與修正,這就是由判斷結束。

4、預測糾偏。我在我的原創文章《需求計劃人員需要的四種能力》中,將跟蹤修正能力列為需求計劃人員的四種核心能力之一。這跟蹤修正,就是指的預測糾偏。預測根本不是談準與不準,而是談控制偏差;衡量預測不是用準確性,而是偏差率。或者這么說,需求預測大部分時間都在糾偏,需求預測是一個發現偏差、糾正偏差的過程。

快消行業做需求預測,到底有沒有人能做到需求預測高準確率呢?我的回答是,我們不要單純的考慮預測準確率,因為,預測準確率是一個場景指標。快消行業做好需求預測,我建議從四個方面進行:數據收集與整理、信息收集與整理、基準預測+修正和預測糾偏。

首先,需求預測對于快消行業的重要性毋庸置疑。

今年年初,BCG與谷歌公司攜手開展了一項研究,結果顯示,通過大規模使用人工智能和高級分析,消費品公司可以實現超過10%的營收增長。其中,需求預測對拉動企業業務增長的重要性排在了第一。

在人工智能技術介入前,預測早已隨處可見,小到個人股票投資,大到企業經營決策、國家制訂國民經濟發展規劃等。以往預測的主流分析方法是使用數據挖掘的一系列技術,而這其中被經常使用的是一種被稱為“回歸”的統計技術。多元回歸分析提供了一種處理多樣條件的有效方法,可以嘗試找到一個預測數據失誤最小化,“擬合優度”最大化的結果。但是,回歸分析中,對于歷史數據的無偏差預測的渴求,并不能保證未來預測數據的準確度。

現在,隨著計算能力的不斷提升,使用機器學習和(神經網絡)深度學習來做預測效果比其他所有方法表現得都要更好,也使得我們利用統計學進行預測的方法發生了徹底的轉變。

原先復雜的業務場景下,基于“if...then...”以及傳統的統計學方法來實現的代碼邏輯,總是無法覆蓋所有的條件組合。而“深度學習”與人類大腦有著類似的工作方式,利用“反向傳播”的方法從數據中不斷訓練、反饋、學習,獲取“知識”,隨著不斷的訓練、自我學習,預測模型會得到不斷優化,預測準確性也在隨著學習而改進,而越來越高的預測準確性為商業決策提供了可信賴的基礎。

觀遠數據作為聯合利華、百威英博等眾多500強快消企業的需求預測技術服務商,在零售數據智能領域耕耘多年,積累了大量的相關經驗。我們的需求預測技術不僅僅引入了先進的AI預測算法,更是立足具體的業務數據情況,結合使用高效的廣義累加模型和狀態空間模型,統籌考慮零售時序數據的趨勢性、周期性,并加入對節假日及促銷、天氣等可預測波動因素的分析,給出綜合預測結果,可以說這是一個專門為零售預測而生的算法模型!

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