企業(yè)要不要做銷售預測或需求預測?答案無疑是肯定的。同時，銷售預測質(zhì)量的高低將直接決定整個供應鏈的運作效率和品質(zhì)。沒有準確的預測，就沒有準確的計劃， 一方面會導致庫存積壓或者缺貨的問題，另一方面會造成生產(chǎn)反應不及時，只能依靠加班等方法應付，大大增加成本。

但銷售預測準確一直是非常困難的。特別是對于醫(yī)藥企業(yè)來說，在銷售業(yè)績的壓力下，容易盲目地編制新品銷售計劃，使得計劃與供應鏈脫鉤，加劇供需失調(diào)。

此外，藥品的批次要求嚴格、缺貨成本高，不僅要求庫存合理，還必須對客戶響應及時，達到較高的產(chǎn)品交付率，這也加大了供應鏈管理的難度。

而中國市場規(guī)模排名前三的某國營醫(yī)藥巨頭，雖然產(chǎn)業(yè)鏈復雜，藥品品類繁多，但藥品銷售預測準確率卻達到了80%。這樣的成績是怎么做到的呢?我們總結(jié)了這三點，供大家參考。

首先，選對預測方法和模型。

過去，該國營醫(yī)藥巨頭的銷售預測主要依靠個人的歷史經(jīng)驗和手工填報。像OTC(非處方藥)藥品多達200多個品種，單純依靠人工每月進行一一預測數(shù)據(jù)填報，難度非常大。這造成小品種藥只能被忽視，主要選報一些較為重要或者關鍵的品種，導致整體預測率偏低，僅為40%。

為改變這一點，企業(yè)高層決定引入一個科學、智能的銷售預測系統(tǒng)，為銷售、供應鏈、營銷中心等部門提供系統(tǒng)化的技術(shù)支持，從而全面改善其預測質(zhì)量長期低迷的現(xiàn)狀。

該系統(tǒng)采用多版本的滾動需求預測方法，定期把前一期的歷史實際數(shù)據(jù)納入預測考量，來響應市場對于產(chǎn)品實際需求。也就是說，每月一產(chǎn)生新的銷售數(shù)據(jù)，就要根據(jù)市場實際的銷售狀況，對未來的預測數(shù)據(jù)進行調(diào)整。

這不但提升了預測準確率，可以更快地察覺市場變化，提早啟動應變機制，為生產(chǎn)、物流留出充足的前置準備時間，讓供應鏈支持更到位，也有利于企業(yè)的中長期戰(zhàn)略規(guī)劃，做出更周全的決策考量。

通過統(tǒng)計模型優(yōu)化，系統(tǒng)會自動給各銷售大區(qū)和地區(qū)生成建議值作為調(diào)整基準，針對一些非重點品種或者小品種，銷售人員可直接參考建議值進行填報。這樣，95%的用戶在2小時內(nèi)能完成預測提報，顯著降低預測數(shù)據(jù)填報的難度。

其次，數(shù)據(jù)獲取要實時、準確、便捷

以前，這家醫(yī)藥巨頭的產(chǎn)品歷史數(shù)據(jù)都散落在內(nèi)部的各個系統(tǒng)之內(nèi)，想要利用這些數(shù)據(jù)來銷售預測，需要經(jīng)過層層部門申請，從提出需求到獲取數(shù)據(jù)，至少需要2天時間，到手的信息顯然已經(jīng)過時。而且由于缺乏通暢的獲取渠道，不少人員并沒有形成利用數(shù)據(jù)來輔助決策的習慣。

為此，該企業(yè)專門打造了大數(shù)據(jù)中心，來打通各個系統(tǒng)之間的信息孤島，完成數(shù)據(jù)整合和共享，并與銷售預測系統(tǒng)進行對接，實現(xiàn)總部、大區(qū)、片區(qū)、產(chǎn)品、客戶等維度批量的銷售影響因子可視化。

“不管是前端銷售，還是營銷中心、供應鏈部門，都可以在這個銷售預測 系統(tǒng)上找到第一手的實時數(shù)據(jù)，了解銷售任務的進度、庫存周轉(zhuǎn)率、純銷同環(huán)比、訂單同環(huán)比等信息，及時補單、補貨，或者制定促銷計劃去庫存，方便地利用數(shù)據(jù)作精細化決策。”系統(tǒng)提供方聯(lián)合通商科技顧問高銘介紹。

此外，該系統(tǒng)還支持根據(jù)庫存狀況、銷售量等信息來設定系統(tǒng)的預警機制，對于異常信息進行實時追蹤和預警，一旦發(fā)現(xiàn)異常，系統(tǒng)會自動偵測并通知、處理。

第三，透徹的需求分析是基礎

系統(tǒng)再好也只是個工具，需要依靠人來實現(xiàn)。而銷售預測更是需要大量人員的支持和協(xié)同合作，涉及跨部門的溝通和協(xié)調(diào)。

以這家醫(yī)藥巨頭為例，銷售預測流程中涉及的角色是非常多的，從地區(qū)的銷售經(jīng)理到大區(qū)的商務經(jīng)理，總部的供應鏈組、營銷中心等部門人員都要參與進來。

所以，在項目正式實施之前，企業(yè)在系統(tǒng)提供商的協(xié)助下，與各個銷售大區(qū)、片區(qū)進行大量的訪談，深入了解各個部門的需求，重新梳理了整個銷售預測流程。最終，與營銷中心、大區(qū)、片區(qū)和供應鏈部門一起完成了協(xié)同銷售預測體系構(gòu)建，實現(xiàn)了自上而下、自下而上的銷售目標分解以及銷售預測編制。

該企業(yè)供應鏈管理計劃部門的相關負責人對此總結(jié)：“通過這個項目，我們建立了銷售預測協(xié)同流程，實現(xiàn)了滾動銷售預測，幫助我們增加了信息透明度，加快了市場反應效率，同時也提高了一直困擾我們的銷售預測準確率較低和沒有好的新產(chǎn)品預測模型的問題，降低了庫存和缺貨率，讓我們在銷售預測上有了新的思路和更好的預測方式。”

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2017年10月13日，國務院發(fā)布了《關于積極推進供應鏈創(chuàng)新與應用的指導意見》，第一次將供應鏈創(chuàng)新與應用上升為國家戰(zhàn)略，把供應鏈作為促進產(chǎn)業(yè)組織方式，商業(yè)模式變革和政府治理方式創(chuàng)新，特別是供給側(cè)結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)型的重要舉措之一。為此，企業(yè)網(wǎng)D1Net將攜手需求預測和供應鏈大數(shù)據(jù)分析面的知名服務商——聯(lián)合通商科技推出系列供應鏈創(chuàng)新領域的實戰(zhàn)案例，敬請期待!

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聯(lián)合通商科技是滾動式需求預測與供應鏈大數(shù)據(jù)分析專家，開創(chuàng)性地提出“未來數(shù)據(jù)”概念，并基于 “未來數(shù)據(jù)分析”這一核心競爭力， 面向大型企業(yè)，以SFS（Sales Forecast System）銷售預測系統(tǒng)，即私有云為主，提供基于協(xié)同預測和共識的”需求計劃解決方案”，為客戶打造大數(shù)據(jù)驅(qū)動的智能供應鏈。面向大企業(yè)個人、部門和進取型組織，以RollingDemand_滾需預測云平臺，即輕量彈性化模式，提供“預測數(shù)據(jù)解決方案”，為客戶提供精準與差異化的“數(shù)據(jù)決策分析”。 并陸續(xù)獲得來自康師傅、味全、嘉士伯、可口可樂、卡夫亨氏、無限極、華潤三九、安斯泰來制藥、老百姓大藥房、海爾、海信、歐普照明、飛利浦照明、富士施樂、中聯(lián)重科、圣戈班等眾多世界知名企業(yè)的肯定。