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。

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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
LSTM (长短期记忆网络)是一种特殊的循环神经网络(RNN),能够学习长期依赖信息,特别适合处理时间序列数据。因此,在销售预测这类需要考虑历史趋势的问题上非常有用。 ### LSTM 模型用于销售预测的基本流程: 1. **数据预处理**: - 对数值属性进行标准化或归一化处理; 2. **构建特征矩阵X与标签向量y**: - 根据业务需求选择合适的窗口大小w(例如过去7天的日销售额作为输入特征); - X由若干连续的时间步组成的历史销量构成; - y则对应于下一个时间段的预期销售值; 3. **设计LSTM架构**: - 输入层接收形状为(batch_size, timesteps, input_dim) 的三维张量; - 添加一层或多层LSTM单元,并设置适当的隐藏节点数hidden_units; - 输出层通常采用Dense全连接层回归出未来一天甚至多日的具体销售金额; 4. **训练模型**: - 使用均方误差(MSE)或其他损失函数衡量预测结果同实际观测间的差距; - 应用优化算法如Adam最小化上述差异直至收敛; 5. **评估与调整超参数**: - 测试集验证泛化能力,必要时通过交叉验证寻找最佳配置; 6. **部署上线** - 将经过充分测试后的最优模型集成到企业级应用系统中定期更新权重保持竞争力; ### 相关技术点及注意事项: - 需要注意的是季节性和周期性变化对销售的影响很大,所以在建模前应该尝试去除这些已知模式或将它们纳入额外的输入变量当中。 - 可以结合其他机器学习方法比如ARIMA来做混合预报提高精度。 - 还可以引入外部因子(如天气情况),使得模型更贴近实际情况。
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