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喜憂參半的詞：需求預(yù)測。喜的是如果我們已經(jīng)開始接觸到這個層面的事務(wù)時，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。憂的是這是一個極其復(fù)雜而富有挑戰(zhàn)的工作，深不可測，而且想做好，并不是某一個人能完成的事情，而是企業(yè)文化、流程、系統(tǒng)、算法模型等多個緯度夾雜到一起的一個高難度課題，任何一方面不健全都很難達(dá)到理想效果。

對于需求預(yù)測，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。機緣巧合，人民郵電出版社的陳楷荷編輯贈送了三本供應(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)測的，而且比較通俗易懂，經(jīng)過近兩個月的學(xué)習(xí)（兩個月是因為工作太忙，精力有限，書還是很精簡的），并按自己的理解將書中部分內(nèi)容整理成文，希望對于和我一樣想要了解需求預(yù)測知識的朋友們有所幫助。

01 什么是需求預(yù)測

需求預(yù)測是一家公司在一系列假設(shè)條件下，對未來需求進行精準(zhǔn)的測算。通過定義，我們可以提三個問題：

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的公司活動，比如投放廣告、宣傳活動、增加分銷渠道、招聘銷售員、調(diào)整商品價格等；外部假設(shè)主要對未來經(jīng)濟水平的預(yù)期，如利率、失業(yè)率、通脹、競爭對手動向等。

三、何為測算？答：測算是一種對未來的猜測，所以它并不是準(zhǔn)確的，根據(jù)Gartner的調(diào)查，消費品公司的平均預(yù)測準(zhǔn)確度只在50%到60%之間，由此我們得出結(jié)論：所有的預(yù)測都是錯的，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，錯的不那么離譜。

那么既然預(yù)測的都是錯誤的，我們?yōu)槭裁催€要做需求預(yù)測呢？

首先，需求預(yù)測是基于歷史數(shù)據(jù)和未來的預(yù)判得出的有理論依據(jù)的結(jié)論，有利于高層對未來的銷售及運營計劃、目標(biāo)，資金預(yù)算做決策參考；其次，需求預(yù)測能為采購計劃、倉庫作業(yè)資源調(diào)配起推薦作用，有助于采購部門做采購計劃，倉庫提前做排產(chǎn)計劃，減少受業(yè)務(wù)的波動影響。

如果沒有需求預(yù)測，公司內(nèi)部很多關(guān)于銷售、采購、財務(wù)預(yù)算的決策都只能根據(jù)經(jīng)驗拍腦袋而來了，會導(dǎo)致對市場預(yù)測不足，產(chǎn)生庫存和資金的積壓或不足等問題。

當(dāng)然，需求預(yù)測雖然很重要，但它并不能被當(dāng)做需求計劃，也不能被當(dāng)做銷售目標(biāo)。所謂預(yù)測，是對未來可能發(fā)生的情況的一種假設(shè)，本質(zhì)上還是一種推測，只能作為參考，而需求計劃則是保證目標(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)測關(guān)鍵維度

要做需求預(yù)測，先了解預(yù)測的5個基本維度：

（1）預(yù)測維度。預(yù)測的顆粒度，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)測準(zhǔn)確性會越低。

（2）預(yù)測跨度。目前預(yù)測的是未來多長時間內(nèi)的需求數(shù)據(jù)，比如未來2個月或半年。一般來說，預(yù)測區(qū)間跨度越大，預(yù)測準(zhǔn)確性越低。

（3）預(yù)測間隔。需求預(yù)測更新的頻率，比如一個月更新一次，或一周更新一次。

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

（5）預(yù)測機制。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)測機制可以分別從產(chǎn)品、客戶和地域三個層面來展開，也叫三面金字塔模型，如下圖所示：

▲預(yù)測機制-三面金字塔模型

在預(yù)測機制里，金字塔上面的高粒度預(yù)測都是由底部低粒度的預(yù)測上升而來，以產(chǎn)品層面舉例，最低粒度是單品的預(yù)測，即我們所說的SKU，例如在某可樂公司，需要預(yù)測8月份2升裝的可口可樂這個SKU的需求量；當(dāng)單品往上一級，便上升到品牌維度（SPU）的預(yù)測，則變成了“8月份可口可樂品牌的需求量”；而再往上一級就不光只考慮可口可樂品類，而是預(yù)測“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)測量與果汁、礦泉水以及其它產(chǎn)品進行組合，便得到了公司層面的整體預(yù)測情況，到這個層面用件數(shù)來統(tǒng)計的意義就不大了，一般以金額來計算。

了解了需求預(yù)測的基本屬性以后，我們便具備了預(yù)測需求的基本功底，可以進一步學(xué)習(xí)需求預(yù)測方法了。

03  需求預(yù)測方法：定性預(yù)測與定量預(yù)測

需求預(yù)測方法主要分為定量預(yù)測和定性預(yù)測兩種。

 一、定量預(yù)測 

定量預(yù)測法是通過歷史數(shù)據(jù)的分析進而探索需求模式，通俗點解釋，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：

第一種是時間類型的需求模式，此模式可以被識別是因為它們在某些時候進行著可預(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，推薦時間序列統(tǒng)計法。

第二種是除了時間之外能夠?qū)π枨笤斐捎绊懙钠渌蛩?。這種模式被識別出是因為某些可量化的變量對于需求有著可預(yù)見的影響，例如可口可樂公司的產(chǎn)品對于促銷反應(yīng)比較敏感，如果打折，顧客就會多買。針對這類模式的最佳解決方案是進行回歸分析。

1.時間序列預(yù)測法

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

▲時間序列法的三種需求模式

常見的時間序列預(yù)測方法主要有如下幾種：

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

（2）簡單平均法：(t+1)月預(yù)測量 =  1到t月實際需求的平均數(shù)。只有在隨機噪聲模式下，適合用此預(yù)測方法，因為峰值和谷值通過平均后剛好相抵。而一旦有了趨勢型和季節(jié)型模式，此預(yù)測方法與實際需求誤差就會很大了。

（3）移動平均法：(t+1)月預(yù)測量 =t月往前N個月的實際需求的平均數(shù)，如5月預(yù)測需求取2、3、4月的實際需求平均數(shù)，6月則取3、4、5月實際需求平均，7月取4、5、6月實際需求平均，以此類推。

移動平均法能夠有效解決實際需求發(fā)生巨變導(dǎo)致預(yù)測偏差，但同樣不適用于季節(jié)型模式，因為它對取值時間之外的歷史數(shù)據(jù)完全不予以參考。

（4）指數(shù)平滑法：實際上是一種特殊的加權(quán)移動平均法，指兼容了簡單平均和移動平均所長，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)測法，適用于水平型歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測；若呈斜坡型線性趨勢歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測，則適合二次指數(shù)平滑預(yù)測法；若呈現(xiàn)拋物線趨勢，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)測法。同時，如果再加入趨勢型和季節(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)測法

 時間序列預(yù)測適合于隨著時間變化周期性重復(fù)的需求模式，但如果還有除時間之外的因素度對需求數(shù)據(jù)造成影響時，一般會采用回歸分析預(yù)測法進行預(yù)測，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。通俗的說，就是我們上學(xué)時求解的一元一次、二元一次、多元多次這些方程式（做需求預(yù)測，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、多項式回歸、逐步回歸、嶺回歸、套索回歸、ElasticNet回歸，最簡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)測未來的需求。

線性回歸分為簡單線性回歸和多元線性回歸。

（1）簡單線性回歸：每次只分析一種自變量。

（2）多元線性回歸：每次對一個以上的自變量進行分析。

▲簡單線性回歸

做定量預(yù)測分析時，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)測系統(tǒng)和算法，更不能完全依賴歷史銷售數(shù)據(jù)，因為有的時候數(shù)據(jù)是會欺騙人的，比如某用戶1月份和2月份各采購了100件，但1月份采購時剛好沒有庫存，延遲到2月份和2月份的采購訂單一起發(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，這是一個相當(dāng)復(fù)雜的過程。

同時，我們也不能只關(guān)注于預(yù)測結(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，無論是時間序列預(yù)測，還是回歸預(yù)測，都是建立在未來與過去的情況相同的情況下做的統(tǒng)計分析，但這是理想狀況，因為公司在發(fā)展，未來必然與過去不同，要弄懂未來，我們就需要知道“未來與過去會有什么不同”，而要回到這個問題，就需要用到定性預(yù)測。

   二、定性預(yù)測 

定性預(yù)測法也叫主觀預(yù)測法或判斷預(yù)測法，就是對經(jīng)驗人士的意見、知識及直覺進行收集整理并轉(zhuǎn)化為預(yù)測結(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。例如因為疫情、政策等原因，嚴(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)測相關(guān)性不大的產(chǎn)品。例如項目型或定制型的產(chǎn)品。

常用的定性預(yù)測方法有三種：

（1）管理人員群體意見法：不同部門的管理者一起開會預(yù)測。這種預(yù)測效率高，但有風(fēng)險，因為預(yù)測結(jié)果會受最有權(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)橛捎媱濖?qū)動預(yù)測，導(dǎo)致預(yù)測結(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)測員組織他們進行匿名預(yù)測，并對結(jié)果進行評估分析，如果有差異再進一步預(yù)測，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。

（3）銷售人員意見匯集法：利用公司銷售人員的知識儲備、經(jīng)驗及銷售管理方法來產(chǎn)生需求預(yù)測結(jié)果。由于銷售人員最了解市場和客戶，預(yù)測可靠性大，但銷售人員因為有銷售壓力，可能會故意壓低預(yù)測值。

在定性預(yù)測中，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)測優(yōu)劣勢

04  其它預(yù)測補充信息

學(xué)會了定量預(yù)測和定性預(yù)測，就能很精準(zhǔn)的預(yù)測出未來了嗎？很遺憾的告訴你，并不是。因為定量預(yù)測和定性預(yù)測并不能解釋未來會發(fā)生怎樣的變化以及為什么會發(fā)生變化。如果要讓預(yù)測進一步準(zhǔn)確，我們還需要借助市場信息來補充預(yù)測結(jié)論，最好的預(yù)測方法是對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析基礎(chǔ)上做定量預(yù)測，再以定性判斷進行補充加成，同時在預(yù)測過程中注入市場信息。

市場信息的預(yù)測分為自下而上預(yù)測和自上而下預(yù)測兩種，如下圖：

▲市場信息預(yù)測

企業(yè)想要做好需求預(yù)測，除補充市場信息之外，還有兩個關(guān)鍵因素：

（1）企業(yè)應(yīng)該提供預(yù)測績效評估機制，重視預(yù)測，有獎有罰，獎罰分明，及時診斷績效評估問題并鼓勵不斷精進。沒有客戶會因為預(yù)測做的好而多購買產(chǎn)品，但需求預(yù)測可以轉(zhuǎn)換為優(yōu)質(zhì)的商業(yè)決策，從而提升庫存周轉(zhuǎn)率、服務(wù)質(zhì)量，降低供應(yīng)成本，這些方面的提升就會促使用戶多購買公司產(chǎn)品了。

可以通過誤差率來做績效評估，識別需求預(yù)測的偏差并評估準(zhǔn)確性，計算公式為：

     誤差率=（預(yù)測需求-實際需求）*100%/實際需求

（2）執(zhí)行好企業(yè)供需關(guān)系集成。優(yōu)秀的預(yù)測=預(yù)測算法及建模 + 供需關(guān)系集成，所謂供需關(guān)系集成是指調(diào)動負(fù)責(zé)供應(yīng)的生產(chǎn)部門、物流部門、采購部門，以及負(fù)責(zé)需求的銷售部門、財務(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個方面：

①文化方面：需要公開透明、團結(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)，將對的信息傳達(dá)給對的人。

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)測方法評估

根據(jù)企業(yè)的需求預(yù)測水準(zhǔn)，我們可以從預(yù)測觀點、預(yù)測依據(jù)、預(yù)測機制、統(tǒng)計分析和融合定性預(yù)測信息5個層面分別對企業(yè)現(xiàn)狀進行評估打分，以便及時發(fā)現(xiàn)自身不足，如下表所示（1階最低，4階最高）：

▲需求預(yù)測方法評估

06  總結(jié)

需求預(yù)測是個非常復(fù)雜的事情，文化、流程、工具缺一不可，想要做好需求預(yù)測時，我們要銘記如下幾點：

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

(2)沒有人會因為一家公司擅長預(yù)測就購買他們的產(chǎn)品。只有當(dāng)預(yù)測可以幫助公司做出優(yōu)質(zhì)決策,進而達(dá)到服務(wù)客戶、增加收益以及降低成本的效果時,預(yù)測才是重要的、能夠引起關(guān)注的,或者說是值得投入的。

(3)定量預(yù)測是優(yōu)質(zhì)的需求預(yù)測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,很可能會發(fā)生車禍。所以我們還需要加入定性預(yù)測、市場信息預(yù)測、預(yù)測績效評估。

 (4)預(yù)測并不是某一個部門的事，銷售和市場部門、銷售規(guī)劃部門、財務(wù)部門、企業(yè)高管都必須參與預(yù)測流程。

(5)高管必須認(rèn)可供需關(guān)系集成是公司運行的一種方式,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)系集成在財務(wù)和員工情緒方面,都舉步維艱。

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