10、需求预测评估与产品优先级分类方法

需求预测评估与产品优先级分类方法

1. 避免使用行业基准进行预测评估

行业基准往往仅适用于特定的预测周期（滞后），且存在诸多问题。它们价格昂贵，并非随时可用；可靠性低，因为我们不清楚其预测准确性的计算方式；而且不同企业的情况差异大，行业基准难以做到有效对比。所以，不应使用行业基准，而应通过与内部基准（如移动平均线）对比来评估预测质量。

2. 追踪预测附加值（FVA）

2.1 需求规划的核心问题

需求规划是一个资源密集型的多步骤过程，存在两个基本问题：一是过程中的每个阶段是否都提高了整体准确性；二是额外的准确性是否值得付出相应的负担。由于涉及众多参与者输入数据，很难判断谁真正增加了价值，预测的所有权和问责制也容易在过程中被稀释。

2.2 预测附加值框架（FVA）的引入

FVA旨在追踪预测过程中每个步骤（模型、规划人员、销售团队、共识）的准确性。通过为每个团队分配FVA分数，基于他们相对于上一步所实现的额外准确性，来评估其贡献。以下是一个FVA仪表盘的示例：
| Step | MAE | FVA | Bias | FVA |
| — | — | — | — | — |
| Benchmark | 52% | -1% | | |
| Forecasting Model | 45% | +7 | -3% | -2 |
| Demand Planners | 43% | +2 | 1% | +2 |
| Sales team | 45% | -2 | 5% | -4 |
| Consensus | 45% | +0 | 4% | +1 |