無論是工作，還是學(xué)習(xí)供應(yīng)鏈的過程中，我們都很難繞開一個(gè)喜憂參半的詞：需求預(yù)測(cè)。喜的是如果我們已經(jīng)開始接觸到這個(gè)層面的事務(wù)時(shí)，說明我們開始關(guān)注業(yè)務(wù)的過去和將來以及企業(yè)內(nèi)部供應(yīng)鏈上下游了，而不再停留在基礎(chǔ)操作和日常事務(wù)處理層面了，這是供應(yīng)鏈的認(rèn)知層面很大的提升。憂的是這是一個(gè)極其復(fù)雜而富有挑戰(zhàn)的工作，深不可測(cè)，而且想做好，并不是某一個(gè)人能完成的事情，而是企業(yè)文化、流程、系統(tǒng)、算法模型等多個(gè)緯度夾雜到一起的一個(gè)高難度課題，任何一方面不健全都很難達(dá)到理想效果。

對(duì)于需求預(yù)測(cè)，木筆也是一知半解，看過很多資料，也在之前的公司有涉足嘗試過，但結(jié)果總是差強(qiáng)人意，后來也就不了了之了，所以一直想系統(tǒng)的學(xué)習(xí)一下。機(jī)緣巧合，人民郵電出版社的陳楷荷編輯贈(zèng)送了三本供應(yīng)鏈書籍，其中的一本《供應(yīng)鏈需求管理》正是系統(tǒng)講解需求預(yù)測(cè)的，而且比較通俗易懂，經(jīng)過近兩個(gè)月的學(xué)習(xí)（兩個(gè)月是因?yàn)楣ぷ魈Γτ邢蓿瑫€是很精簡(jiǎn)的），并按自己的理解將書中部分內(nèi)容整理成文，希望對(duì)于和我一樣想要了解需求預(yù)測(cè)知識(shí)的朋友們有所幫助。

01 什么是需求預(yù)測(cè)

需求預(yù)測(cè)是一家公司在一系列假設(shè)條件下，對(duì)未來需求進(jìn)行精準(zhǔn)的測(cè)算。通過定義，我們可以提三個(gè)問題：

一、什么是需求？答：需求是假設(shè)產(chǎn)能充足，沒有其它限制條件，客戶能夠在公司購(gòu)買的商品和服務(wù)數(shù)量。

二、有哪些假設(shè)條件？答：包含公司內(nèi)部假設(shè)和外部假設(shè)。內(nèi)部假設(shè)主要指一些刺激需求變動(dòng)的公司活動(dòng)，比如投放廣告、宣傳活動(dòng)、增加分銷渠道、招聘銷售員、調(diào)整商品價(jià)格等；外部假設(shè)主要對(duì)未來經(jīng)濟(jì)水平的預(yù)期，如利率、失業(yè)率、通脹、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手動(dòng)向等。

三、何為測(cè)算？答：測(cè)算是一種對(duì)未來的猜測(cè)，所以它并不是準(zhǔn)確的，根據(jù)Gartner的調(diào)查，消費(fèi)品公司的平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度只在50%到60%之間，由此我們得出結(jié)論：所有的預(yù)測(cè)都是錯(cuò)的，我們所有的工作都是在盡可能利用現(xiàn)有已知的條件使其盡量準(zhǔn)確，錯(cuò)的不那么離譜。

那么既然預(yù)測(cè)的都是錯(cuò)誤的，我們?yōu)槭裁催€要做需求預(yù)測(cè)呢？

首先，需求預(yù)測(cè)是基于歷史數(shù)據(jù)和未來的預(yù)判得出的有理論依據(jù)的結(jié)論，有利于高層對(duì)未來的銷售及運(yùn)營(yíng)計(jì)劃、目標(biāo)，資金預(yù)算做決策參考；其次，需求預(yù)測(cè)能為采購(gòu)計(jì)劃、倉(cāng)庫(kù)作業(yè)資源調(diào)配起推薦作用，有助于采購(gòu)部門做采購(gòu)計(jì)劃，倉(cāng)庫(kù)提前做排產(chǎn)計(jì)劃，減少受業(yè)務(wù)的波動(dòng)影響。

如果沒有需求預(yù)測(cè)，公司內(nèi)部很多關(guān)于銷售、采購(gòu)、財(cái)務(wù)預(yù)算的決策都只能根據(jù)經(jīng)驗(yàn)拍腦袋而來了，會(huì)導(dǎo)致對(duì)市場(chǎng)預(yù)測(cè)不足，產(chǎn)生庫(kù)存和資金的積壓或不足等問題。

當(dāng)然，需求預(yù)測(cè)雖然很重要，但它并不能被當(dāng)做需求計(jì)劃，也不能被當(dāng)做銷售目標(biāo)。所謂預(yù)測(cè)，是對(duì)未來可能發(fā)生的情況的一種假設(shè)，本質(zhì)上還是一種推測(cè)，只能作為參考，而需求計(jì)劃則是保證目標(biāo)能達(dá)成而做的決策，更具有權(quán)威性和可執(zhí)行性，銷售目標(biāo)則是希望達(dá)到的結(jié)果，三者不能混為一談。

02  需求預(yù)測(cè)關(guān)鍵維度

要做需求預(yù)測(cè)，先了解預(yù)測(cè)的5個(gè)基本維度：

（1）預(yù)測(cè)維度。預(yù)測(cè)的顆粒度，是按包還是按箱，按單品還是按品牌。通常顆粒度越細(xì)，變量更多，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性會(huì)越低。

（2）預(yù)測(cè)跨度。目前預(yù)測(cè)的是未來多長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)的需求數(shù)據(jù)，比如未來2個(gè)月或半年。一般來說，預(yù)測(cè)區(qū)間跨度越大，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性越低。

（3）預(yù)測(cè)間隔。需求預(yù)測(cè)更新的頻率，比如一個(gè)月更新一次，或一周更新一次。

（4）預(yù)測(cè)單位。需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的物理衡量標(biāo)準(zhǔn)，如盒、箱、克、米等。

（5）預(yù)測(cè)機(jī)制。描述不同維度的顆粒度之間的連接情況及不同維度之間的關(guān)系。

預(yù)測(cè)機(jī)制可以分別從產(chǎn)品、客戶和地域三個(gè)層面來展開，也叫三面金字塔模型，如下圖所示：

▲預(yù)測(cè)機(jī)制-三面金字塔模型

在預(yù)測(cè)機(jī)制里，金字塔上面的高粒度預(yù)測(cè)都是由底部低粒度的預(yù)測(cè)上升而來，以產(chǎn)品層面舉例，最低粒度是單品的預(yù)測(cè)，即我們所說的SKU，例如在某可樂公司，需要預(yù)測(cè)8月份2升裝的可口可樂這個(gè)SKU的需求量；當(dāng)單品往上一級(jí)，便上升到品牌維度（SPU）的預(yù)測(cè)，則變成了“8月份可口可樂品牌的需求量”；而再往上一級(jí)就不光只考慮可口可樂品類，而是預(yù)測(cè)“8月份所有可樂的整體需求”了，包含百事可樂、零度可樂、幸福可樂、少林可樂等等；最后把可樂的預(yù)測(cè)量與果汁、礦泉水以及其它產(chǎn)品進(jìn)行組合，便得到了公司層面的整體預(yù)測(cè)情況，到這個(gè)層面用件數(shù)來統(tǒng)計(jì)的意義就不大了，一般以金額來計(jì)算。

了解了需求預(yù)測(cè)的基本屬性以后，我們便具備了預(yù)測(cè)需求的基本功底，可以進(jìn)一步學(xué)習(xí)需求預(yù)測(cè)方法了。

03  需求預(yù)測(cè)方法：定性預(yù)測(cè)與定量預(yù)測(cè)

需求預(yù)測(cè)方法主要分為定量預(yù)測(cè)和定性預(yù)測(cè)兩種。

 一、定量預(yù)測(cè) 

定量預(yù)測(cè)法是通過歷史數(shù)據(jù)的分析進(jìn)而探索需求模式，通俗點(diǎn)解釋，就是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)來尋找規(guī)律。主要有兩種可預(yù)見的需求模式：

第一種是時(shí)間類型的需求模式，此模式可以被識(shí)別是因?yàn)樗鼈冊(cè)谀承r(shí)候進(jìn)行著可預(yù)見的重復(fù)，例如游船在春夏季節(jié)需求比在冬天需要要高，每逢情人節(jié)玫瑰和巧克力銷量比較好。想要發(fā)現(xiàn)并預(yù)見這種需求模式，推薦時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)法。

第二種是除了時(shí)間之外能夠?qū)π枨笤斐捎绊懙钠渌蛩亍＿@種模式被識(shí)別出是因?yàn)槟承┛闪炕淖兞繉?duì)于需求有著可預(yù)見的影響，例如可口可樂公司的產(chǎn)品對(duì)于促銷反應(yīng)比較敏感，如果打折，顧客就會(huì)多買。針對(duì)這類模式的最佳解決方案是進(jìn)行回歸分析。

1.時(shí)間序列預(yù)測(cè)法

用于探索以往隨著時(shí)間重復(fù)的需求變化中蘊(yùn)含的需求模式，包含趨勢(shì)型、季節(jié)型和噪聲模式。三種模式的解釋請(qǐng)看下圖：

▲時(shí)間序列法的三種需求模式

常見的時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法主要有如下幾種：

（1)樸素預(yù)測(cè)法：將最鄰近的一段時(shí)間的數(shù)據(jù)作為未來同等時(shí)間段的預(yù)測(cè)結(jié)果。例如1月實(shí)際需求量為50，則2、3、4、5月預(yù)測(cè)均為50；等到2月過后，2月實(shí)際需求為60，則3、4、5月預(yù)測(cè)均與2月相同，為80。此種方法因?yàn)闆]有考慮趨勢(shì)、季節(jié)和噪聲，誤差很大，很少采用。

（2）簡(jiǎn)單平均法：(t+1)月預(yù)測(cè)量 =  1到t月實(shí)際需求的平均數(shù)。只有在隨機(jī)噪聲模式下，適合用此預(yù)測(cè)方法，因?yàn)榉逯岛凸戎低ㄟ^平均后剛好相抵。而一旦有了趨勢(shì)型和季節(jié)型模式，此預(yù)測(cè)方法與實(shí)際需求誤差就會(huì)很大了。

（3）移動(dòng)平均法：(t+1)月預(yù)測(cè)量 =t月往前N個(gè)月的實(shí)際需求的平均數(shù)，如5月預(yù)測(cè)需求取2、3、4月的實(shí)際需求平均數(shù)，6月則取3、4、5月實(shí)際需求平均，7月取4、5、6月實(shí)際需求平均，以此類推。

移動(dòng)平均法能夠有效解決實(shí)際需求發(fā)生巨變導(dǎo)致預(yù)測(cè)偏差，但同樣不適用于季節(jié)型模式，因?yàn)樗鼘?duì)取值時(shí)間之外的歷史數(shù)據(jù)完全不予以參考。

（4）指數(shù)平滑法：實(shí)際上是一種特殊的加權(quán)移動(dòng)平均法，指兼容了簡(jiǎn)單平均和移動(dòng)平均所長(zhǎng)，不舍棄過去的數(shù)據(jù)，將近期數(shù)據(jù)和遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)均納入預(yù)測(cè)參考，但不一視同仁，而是設(shè)定一定的權(quán)重，這樣就能更加靈活的運(yùn)用歷史數(shù)據(jù)，算法如下：

以上公式為一次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法，適用于水平型歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)；若呈斜坡型線性趨勢(shì)歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)，則適合二次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法；若呈現(xiàn)拋物線趨勢(shì)，則應(yīng)該選用三次指數(shù)平滑法或更多次指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法。同時(shí)，如果再加入趨勢(shì)型和季節(jié)型的混合模式i，則平滑指數(shù)算法中除了常數(shù)α 外，還要加上趨勢(shì)常數(shù)β，以及季節(jié)常數(shù) λ一起平滑，算法比較復(fù)雜，已經(jīng)超出了木筆的數(shù)學(xué)功底范疇，有興趣的朋友可以找相關(guān)資料繼續(xù)學(xué)習(xí)研究。

2.回歸分析預(yù)測(cè)法

 時(shí)間序列預(yù)測(cè)適合于隨著時(shí)間變化周期性重復(fù)的需求模式，但如果還有除時(shí)間之外的因素度對(duì)需求數(shù)據(jù)造成影響時(shí)，一般會(huì)采用回歸分析預(yù)測(cè)法進(jìn)行預(yù)測(cè)，將假設(shè)的影響因素作為自變量，把需求作為因變量，從中找到需求發(fā)展趨勢(shì)。通俗的說，就是我們上學(xué)時(shí)求解的一元一次、二元一次、多元多次這些方程式（做需求預(yù)測(cè)，學(xué)好數(shù)學(xué)真的很重要）。

▲回歸分析

回歸分析方法有很多種，如線性回歸、邏輯回歸、多項(xiàng)式回歸、逐步回歸、嶺回歸、套索回歸、ElasticNet回歸，最簡(jiǎn)單且容易理解的是線性回歸，即認(rèn)為自變量和因變量是直線關(guān)系，通過求解，找到回歸線的斜率，然后根據(jù)斜率預(yù)測(cè)未來的需求。

線性回歸分為簡(jiǎn)單線性回歸和多元線性回歸。

（1）簡(jiǎn)單線性回歸：每次只分析一種自變量。

（2）多元線性回歸：每次對(duì)一個(gè)以上的自變量進(jìn)行分析。

▲簡(jiǎn)單線性回歸

做定量預(yù)測(cè)分析時(shí)，雖然有很多系統(tǒng)和數(shù)學(xué)算法撐腰，但也不能盲目的依賴預(yù)測(cè)系統(tǒng)和算法，更不能完全依賴歷史銷售數(shù)據(jù)，因?yàn)橛械臅r(shí)候數(shù)據(jù)是會(huì)欺騙人的，比如某用戶1月份和2月份各采購(gòu)了100件，但1月份采購(gòu)時(shí)剛好沒有庫(kù)存，延遲到2月份和2月份的采購(gòu)訂單一起發(fā)貨，我們通過數(shù)據(jù)只能得到2月份銷售200件的結(jié)論，很明顯是不對(duì)的。所以我們還要納入延期未交貨訂貨量、自認(rèn)定需求（用戶的跑單數(shù)據(jù)）等其它因素綜合分析，這是一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的過程。

同時(shí)，我們也不能只關(guān)注于預(yù)測(cè)結(jié)果表面，還要深入分析出需求變化背后的原因，并要謹(jǐn)記過去發(fā)生的事情未來不一定會(huì)再發(fā)生。

另外，還有些單品層面的數(shù)據(jù)毫無模式可言，只有合并為產(chǎn)品層，才能看出需求模式，也需要我們?nèi)ネ诰蚍治觥?/p>

在定量分析方法里，無論是時(shí)間序列預(yù)測(cè)，還是回歸預(yù)測(cè)，都是建立在未來與過去的情況相同的情況下做的統(tǒng)計(jì)分析，但這是理想狀況，因?yàn)楣驹诎l(fā)展，未來必然與過去不同，要弄懂未來，我們就需要知道“未來與過去會(huì)有什么不同”，而要回到這個(gè)問題，就需要用到定性預(yù)測(cè)。

   二、定性預(yù)測(cè) 

定性預(yù)測(cè)法也叫主觀預(yù)測(cè)法或判斷預(yù)測(cè)法，就是對(duì)經(jīng)驗(yàn)人士的意見、知識(shí)及直覺進(jìn)行收集整理并轉(zhuǎn)化為預(yù)測(cè)結(jié)果的方法。

哪些情況下適合定性分析呢？主要有三種：

（1）新品上市，沒有歷史數(shù)據(jù)可參考；

（2）一些新情況的出現(xiàn)改變了現(xiàn)有的需求模式。例如因?yàn)橐咔椤⒄叩仍颍瑖?yán)重影響了某些產(chǎn)品的銷量，就不能只通過定量分析看歷史數(shù)據(jù)了；

（3）歷史需求數(shù)據(jù)與未來預(yù)測(cè)相關(guān)性不大的產(chǎn)品。例如項(xiàng)目型或定制型的產(chǎn)品。

常用的定性預(yù)測(cè)方法有三種：

（1）管理人員群體意見法：不同部門的管理者一起開會(huì)預(yù)測(cè)。這種預(yù)測(cè)效率高，但有風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)轭A(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)受最有權(quán)力的部門成員影響，且管理人員各有業(yè)務(wù)指標(biāo)，很容易演變?yōu)橛捎?jì)劃驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)，導(dǎo)致預(yù)測(cè)結(jié)果偏高。

（2）德爾菲法：詢問并收集公司內(nèi)外部專家意見，為避免相互干擾，這些專家相互不見面，由預(yù)測(cè)員組織他們進(jìn)行匿名預(yù)測(cè)，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估分析，如果有差異再進(jìn)一步預(yù)測(cè)，則直到所有專家得出相同結(jié)論。德爾菲法得出的結(jié)果比較客觀可信，但過程較為復(fù)雜，周期較長(zhǎng)。

（3）銷售人員意見匯集法：利用公司銷售人員的知識(shí)儲(chǔ)備、經(jīng)驗(yàn)及銷售管理方法來產(chǎn)生需求預(yù)測(cè)結(jié)果。由于銷售人員最了解市場(chǎng)和客戶，預(yù)測(cè)可靠性大，但銷售人員因?yàn)橛袖N售壓力，可能會(huì)故意壓低預(yù)測(cè)值。

在定性預(yù)測(cè)中，由于人為主觀因素較多，所以有利也有弊，利弊分析見下圖：

▲定性預(yù)測(cè)優(yōu)劣勢(shì)

04  其它預(yù)測(cè)補(bǔ)充信息

學(xué)會(huì)了定量預(yù)測(cè)和定性預(yù)測(cè)，就能很精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)出未來了嗎？很遺憾的告訴你，并不是。因?yàn)槎款A(yù)測(cè)和定性預(yù)測(cè)并不能解釋未來會(huì)發(fā)生怎樣的變化以及為什么會(huì)發(fā)生變化。如果要讓預(yù)測(cè)進(jìn)一步準(zhǔn)確，我們還需要借助市場(chǎng)信息來補(bǔ)充預(yù)測(cè)結(jié)論，最好的預(yù)測(cè)方法是對(duì)歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ)上做定量預(yù)測(cè)，再以定性判斷進(jìn)行補(bǔ)充加成，同時(shí)在預(yù)測(cè)過程中注入市場(chǎng)信息。

市場(chǎng)信息的預(yù)測(cè)分為自下而上預(yù)測(cè)和自上而下預(yù)測(cè)兩種，如下圖：

▲市場(chǎng)信息預(yù)測(cè)

企業(yè)想要做好需求預(yù)測(cè)，除補(bǔ)充市場(chǎng)信息之外，還有兩個(gè)關(guān)鍵因素：

（1）企業(yè)應(yīng)該提供預(yù)測(cè)績(jī)效評(píng)估機(jī)制，重視預(yù)測(cè)，有獎(jiǎng)有罰，獎(jiǎng)罰分明，及時(shí)診斷績(jī)效評(píng)估問題并鼓勵(lì)不斷精進(jìn)。沒有客戶會(huì)因?yàn)轭A(yù)測(cè)做的好而多購(gòu)買產(chǎn)品，但需求預(yù)測(cè)可以轉(zhuǎn)換為優(yōu)質(zhì)的商業(yè)決策，從而提升庫(kù)存周轉(zhuǎn)率、服務(wù)質(zhì)量，降低供應(yīng)成本，這些方面的提升就會(huì)促使用戶多購(gòu)買公司產(chǎn)品了。

可以通過誤差率來做績(jī)效評(píng)估，識(shí)別需求預(yù)測(cè)的偏差并評(píng)估準(zhǔn)確性，計(jì)算公式為：

     誤差率=（預(yù)測(cè)需求-實(shí)際需求）*100%/實(shí)際需求

（2）執(zhí)行好企業(yè)供需關(guān)系集成。優(yōu)秀的預(yù)測(cè)=預(yù)測(cè)算法及建模 + 供需關(guān)系集成，所謂供需關(guān)系集成是指調(diào)動(dòng)負(fù)責(zé)供應(yīng)的生產(chǎn)部門、物流部門、采購(gòu)部門，以及負(fù)責(zé)需求的銷售部門、財(cái)務(wù)部門、公司高管一起協(xié)同制定出統(tǒng)一且有遠(yuǎn)瞻性的計(jì)劃，做出資源最優(yōu)及一系列組織目標(biāo)平衡的決策。

高效的供需關(guān)系集成體現(xiàn)在3個(gè)方面：

①文化方面：需要公開透明、團(tuán)結(jié)協(xié)作、目標(biāo)一致；

②流程方面：各環(huán)節(jié)緊密銜接、暢通無阻、全程可視；

③工具方面：使用正確的系統(tǒng)，將對(duì)的信息傳達(dá)給對(duì)的人。

如果要建立優(yōu)質(zhì)的供需關(guān)系集成，企業(yè)文化因素占60%，流程因素占30%，系統(tǒng)因素只占10%（當(dāng)然，系統(tǒng)同樣重要）。

05  需求預(yù)測(cè)方法評(píng)估

根據(jù)企業(yè)的需求預(yù)測(cè)水準(zhǔn)，我們可以從預(yù)測(cè)觀點(diǎn)、預(yù)測(cè)依據(jù)、預(yù)測(cè)機(jī)制、統(tǒng)計(jì)分析和融合定性預(yù)測(cè)信息5個(gè)層面分別對(duì)企業(yè)現(xiàn)狀進(jìn)行評(píng)估打分，以便及時(shí)發(fā)現(xiàn)自身不足，如下表所示（1階最低，4階最高）：

▲需求預(yù)測(cè)方法評(píng)估

06  總結(jié)

需求預(yù)測(cè)是個(gè)非常復(fù)雜的事情，文化、流程、工具缺一不可，想要做好需求預(yù)測(cè)時(shí)，我們要銘記如下幾點(diǎn)：

 (1)由于預(yù)測(cè)是對(duì)未來的猜測(cè),所以預(yù)測(cè)永遠(yuǎn)都是錯(cuò)誤的，預(yù)測(cè)本身并不難，難的是怎樣讓錯(cuò)誤的程度達(dá)到最小。

(2)沒有人會(huì)因?yàn)橐患夜旧瞄L(zhǎng)預(yù)測(cè)就購(gòu)買他們的產(chǎn)品。只有當(dāng)預(yù)測(cè)可以幫助公司做出優(yōu)質(zhì)決策,進(jìn)而達(dá)到服務(wù)客戶、增加收益以及降低成本的效果時(shí),預(yù)測(cè)才是重要的、能夠引起關(guān)注的,或者說是值得投入的。

(3)定量預(yù)測(cè)是優(yōu)質(zhì)的需求預(yù)測(cè)流程中十分必要的一步,但是只有這一步是不夠的。要記住,如果只看后視鏡,很可能會(huì)發(fā)生車禍。所以我們還需要加入定性預(yù)測(cè)、市場(chǎng)信息預(yù)測(cè)、預(yù)測(cè)績(jī)效評(píng)估。

 (4)預(yù)測(cè)并不是某一個(gè)部門的事，銷售和市場(chǎng)部門、銷售規(guī)劃部門、財(cái)務(wù)部門、企業(yè)高管都必須參與預(yù)測(cè)流程。

(5)高管必須認(rèn)可供需關(guān)系集成是公司運(yùn)行的一種方式,并將錢花在真正需要的地方。如果沒有高管的支持,供需關(guān)系集成在財(cái)務(wù)和員工情緒方面,都舉步維艱。

 (6)對(duì)于供需關(guān)系集成和需求預(yù)測(cè)來說,公司文化比任何流程圖或者技術(shù)手段都重要。