销售预测该怎么做?

销售预测在供应链优化中至关重要,涉及收集历史数据、预测需求、产能平衡等多个步骤。预测准确性影响库存成本、订单交付率等。常见问题包括数据质量差、市场变化快。解决方案包括提高预测频率、定制模型、引入外部影响因素。建立多维预测评价系统可自动优化模型。有效的产销协调系统需满足流程管理、数据分析等需求,避免Excel手工操作或定制软件的局限,采用支持多场景、灵活拓展的平台。

产销协调计划(Sales&OperationsPlaning),是供应链的优化的核心,现在大多数企业采用的是S&OP概念创始人OliverWight提出的执行模式以及其升级模式——IBP(IntegratedBusiness Planning),该模式核心在于将需求和供应分别计划然后统一协调,基于需求预测,需求计划与供应计划进行协调指导采购、备料与生产。

 

按照传统计划模式,企业通过五个步骤来解决销售的需求供应之间的关系,在S&OP标准的解决方案里面分为五个步骤,即企业的供应链生产部门他一个月会开5次会议来解决产销问题。

 

  • 第一步,了解历史数据,整理细化销售数据,到品类的、到区域的、到经销商的、到终端的、到pos的;
  • 第二步,做需求计划,基于历史数据做预测,预测到底未来的一段时间,会收到什么样的需求;
  • 第三步,后台要求,如何供应,如何匹配;
  • 第四步,S&OP的预备会议,进行方案设计;
  • 第五步,高层会议,做出决策。

 

一般情况下,现在的国内外企业,是按照这个标准模式去执行我们的产销协调,绝大部分的IBP系统解决工具,也是基于这五步来进行产销协调的。遭遇的问题也是明显的:过分依赖预测准确性、变化越来越快越来越大的市场情况下实际的需求永远是波动的,背后生产模式与市场反馈的对接效率、管理能力都存在很多问题。

 

销售预测的重要性

 

从数据角度来看,从需求预测到原材料供应的产销协调的数据逻辑基本分为5个步骤。

 

  • 第一,收集长周期的销售数据。至少会收集5到6个月的数据,并且从不同角度:渠道、品类、SKU、数量、金额以及缺货数量。尤其缺货量,这一点很重要,很多企业的销售人员先看库存,在跟客户协调的过程当中会隐没客户的真实需求,比如,客户的实际需求是想买A买5000,销售告诉客户的是我只能卖给你B卖3000,这些信息对未来供应链计划就会有影响。
  • 第二,销售预测。掌握历史数据后,按照总量、渠道、品类、SKU去预测。在预测的过程当中有一些技术性的处理,比如要考虑外部因素,像是促销、节日,甚至是竞争对手的促销,外部事件对销售本身预测的准确度有非常大的影响。销售预测的重要之处在于,它是外部实际需求和背后产能之间的一个衔接点。
  • 第三,产能平衡。必须将波动放平缓,不能让背后的
### 使用AI和机器学习进行销售预测的方法 #### 方法概述 为了提高销售预测的准确性,企业越来越多地采用基于人工智能(AI)和机器学习(ML)的技术。这类方法不仅依赖于历史销售数据,还综合考虑多种因素如季节变化、促销活动、经济指标等,以构建更加精准的预测模型。 #### 常见建模流程 1. **数据收集** 收集尽可能多的相关变量作为特征输入,包括但不限于时间序列的历史销售额度、节假日安排、天气情况以及其他可能影响销量的因素[^3]。 2. **预处理** 对原始数据进行清洗、缺失值填补、异常点检测等工作,并根据业务需求选择合适的编码方式转换类别型字段为数值形式以便后续计算使用。 3. **探索性数据分析(EDA)** 利用统计图表直观展示各维度间关系,帮助发现潜在模式或趋势,辅助确定重要特性及其组合策略。 4. **特征工程** 结合领域专业知识选取最具代表性的属性参与训练过程;同时可尝试创造新的衍生量级进一步增强表达力。 5. **模型选择与评估** 针对具体场景挑选适用性强的学习器种类,比如线性回归适合简单线性关联较强的案例,随机森林则擅长捕捉复杂的非线性映射结构。此外还需划分样本集用于交叉验证性能优劣程度。 6. **调参优化** 运用网格搜索法(Grid Search CV)或者贝叶斯优化(Bayesian Optimization)寻找最佳参数配置方案,在保证泛化能力的前提下追求更高的拟合精度。 7. **部署上线** 将经过充分测试后的成品封装成服务接口供其他系统调用查询结果,实时反馈最新预期值指导实际运营决策制定。 8. **持续迭代改进** 定期回顾已有成果表现,及时补充新近发生的事件记录至数据库内重新训练调整权重系数,确保长期稳定可靠运行状态。 ```python from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error import pandas as pd # 加载并查看前几行数据 data = pd.read_csv('sales_data.csv') print(data.head()) # 特征与标签分离 X = data.drop(['Sales'], axis=1) y = data['Sales'] # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 训练集/测试集分割 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42) # 初始化线性回归模型实例 model = LinearRegression() # 调整超参数范围 param_grid = {'fit_intercept': [True, False], 'normalize': [False], 'copy_X': [True]} grid_search = GridSearchCV(model,param_grid,cv=5) grid_result = grid_search.fit(X_train,y_train) best_params = grid_result.best_params_ final_model = LinearRegression(**best_params).fit(X_train,y_train) predictions = final_model.predict(X_test) mse = mean_squared_error(y_test,predictions) rmse = mse**(0.5) print(f'Root Mean Squared Error: {round(rmse, 2)}') ``` #### 工具推荐 - Scikit-Learn:提供了一系列经典的监督式无监督式的分类聚类降维等功能模块; - TensorFlow/Keras:支持搭建深层神经网络架构完成端到端的任务求解; - PyTorch:具备动态图机制易于调试修改实验原型快速上手操作便捷灵活高效等特点; - Prophet by Facebook:专攻周期性和趋势成分显著的时间序列表现特别出色。
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