生产预测：如何更好地满足客户需求

生产预测对于您的直接面向消费者 (DTC) 品牌的成功不可或缺。

有效的生产预测可以简化您的库存管理并简化您的生产计划，同时还能提高客户满意度。

继续阅读以了解有关生产预测重要性的更多信息，并熟悉您的品牌可以选择的所有不同预测方法。

什么是产量预测？

生产预测是估计未来零售产品需求以及制造这些产品所需资源的过程。

通常，这些资源包括体力劳动、金钱、机械和原材料。

生产预测有助于以产品为基础的品牌保持最佳库存水平。 这样，他们可以让客户满意并提高他们的整体盈利能力。

具体如何？ 如果做得好，生产预测可以帮助您更准确地估计未来需求。 这样，您就可以放心地提交采购订单 (PO) 来满足需求，从而避免库存不足或库存过剩。

正确的预测可以：

• 提高供应链每个阶段的效率
• 防止缺货情况和随后的销售损失
• 实现最佳订单数量，为您的品牌节省资金
• 以一致的产品选择取悦客户
• 使现金流保持一致的上升轨迹

这些好处中的每一个都在您公司的成功中发挥作用。 但最大的好处是什么？ 生产预测使您的品牌对整个电子商务供应链的不确定性更具弹性。

产量预测比以往任何时候都更重要

如今，生产预测比以往任何时候都更加重要——尤其是考虑到当前的供应链挑战和不断提高的客户期望。

以 2022 年婴儿配方奶粉短缺为例。 大多数公式已被广泛使用数月之久。 但这并不意味着对这些缺货产品没有需求（有）。

随着美国第四个 FDA 批准的婴儿配方奶粉 ByHeart 的推出，短缺有望接近尾声。 精确的预测将使受影响的零售商能够绕过由短缺引起的供应链问题，例如交货时间长和库存过剩。

但要做到这一点，零售商的预测需要考虑除了他们销售的婴儿配方奶粉之外他们无法满足的需求。

在 COVID-19 大流行之后，这种全国性的短缺并非异常。 许多行业都面临着类似的供应链挑战（还记得没有卫生纸的时候吗？）。

幸运的是，正确的生产预测可以帮助品牌克服这些挑战（不会在安全库存上积压），同时使品牌对未来的中断更具弹性。

生产预测的三种主要类型

生产预测的 3 种主要类型是定性预测、因果建模和时间序列分析。

定性预测

当历史数据稀缺或不存在时（例如，推出新品牌或产品时）使用定性预测。

如果没有这些数据，生产经理必须做出最佳判断。 或者，他们可以依靠通过调查、民意调查和其他类似方法获得的客户和内部销售团队的定性数据。

通过调查您的客户，您可以获得静态销售数据无法获得的洞察力，例如评估对您的品牌的满意度或衡量对新版本的兴趣的洞察力。

调查您的销售团队还可以帮助您预测新产品的销售情况。 这样，您可以创建生产预测以充分满足这一需求。

收集定性信息后，您可以将其转化为成品和原材料的定量估计。 这使得定性预测相对准确，即使它最初是基于主观意见和判断。

因果建模

因果模型是品牌试图预测零售市场中的未来事件。

这些预测考虑了经常影响产品流动和市场趋势的变量，例如库存可用性和消费者偏好。

因果模型背后的想法是确定这些变量对实际需求和您履行订单的能力的影响。

例如，缺乏库存是否会导致零售履行延迟？ 还是某种产品会在社交媒体上走红，导致需求激增？

一般来说，因果建模始于对当前市场的评估，包括与竞争对手相比贵公司所处的位置。

从那里，您必须确定所有可能影响市场可能移动方向的变量。 同样，这包括以下内容：

• 买家行为和偏好
• 您的供应链流程
• 产品和材料是否容易获得

一旦你对更大的市场会发生什么有了一个很好的了解，你就可以将这些变量应用到你的预测估计中。

通常，因果模型关注管道考虑因素、市场调查信息和时间序列分析的结果。

时间序列分析

时间序列分析是一种基于时间戳数据进行预测的策略。 更具体地说，商家在指定时间段内以一致的时间间隔收集这些数据，而不是随机记录。

然后，您的团队负责分析这些数据，这可以阐明不同库存结果背后的“原因”，例如为什么企业的销售额在第三季度停滞不前。

时间序列分析还可以揭示变量如何随时间变化——例如，您的变量数据如何在几周、几个月、几个季度甚至一年的销售额中波动。

但是，时间序列分析需要大量数据点。

数据太少会在分析中留下漏洞，从而导致库存预测不准确或不可靠。 另一方面，广泛的数据集将使您能够发现销售趋势并清除异常值，例如需求的季节性变化。

如何使用顶级预测方法预测产量

对于零售商来说，生产预测远非万能的过程。

相反，您的品牌可以选择多种预测方法，具体取决于其需求、能力、产品类型和可用数据。

例如，一家推出其第一个产品的公司无疑需要与已经经营了几年的公司不同的预测方法。

同样，因季节性而经历需求波动的品牌与全年销售数字一致的品牌的预测方式不同。

因此，在选择预测方法或预测未来需求之前，您应该始终定义品牌的需求。

以下是一些最常见的预测方法。

德尔菲法

德尔菲法是一种定性预测。 使用德尔福模型，零售商咨询库存专家以告知他们的生产预测。 这些意见是通过发送给每位专家的几轮问卷收集的。

在每个周期之后，第 3 方协调员收集答案，生成总结报告，并将该报告分发给所有参与者。

从那里，专家们通读报告并同意或不同意彼此的答案（并可能对预测过程提出其他建议）。

直到整个小组达成共识，德尔菲法是不完整的。

尽管此策略有些耗时，但它允许零售商从几个知识渊博的人那里获得见解——而且由于它不涉及任何面对面的讨论，因此您的专家可以位于世界任何地方。

话虽如此，调查问卷需要在同一时间范围内填写，因此如果您选择尝试 Delphi 方法，请记住这一点。

历史类比法

历史类比法是一种定量预测方法，其中类似产品的过去销售有助于预测新 SKU 的可能销售。 其核心是对类似库存项目的引入和增长进行比较分析。

通过历史类比进行预测假设两种不同的产品有足够的共同点来遵循关于客户销售和需求的相同基线行为。

零售商分析产品生命周期和过去库存的需求，假设相同或相似产品类别中的新商品也将遵循该轨迹。

例如，假设您的品牌正在推出一种新尺寸、颜色或风味的产品。 使用历史类比法，您可以使用“原始”产品的历史销售数据来指导您的生产估算。

用历史类比法注意产品蚕食的风险也很重要。 当一种新产品取代现有产品时，就会发生自相残杀。 这意味着，您的最新版本会影响旧商品的销售（并可能会损害您的现金流）。

除非您引入一个全新的类别，否则新产品可能会在一定程度上影响您现有的项目。 当您为新 SKU 和旧库存创建生产预测时，需要考虑这一点。

移动平均法

移动平均法有时被称为“滚动平均”或“运行平均”。

无论您喜欢哪个术语，此方法都会通过从完整数据集中创建一系列平均值来分析一系列数据点。 对于 DTC 品牌，此数据集来自您的历史信息，用于识别可能影响您的估计的购买模式。

移动平均线是一种统计预测方法，通常用于预测短期趋势和长期需求。 它通常与时间序列数据一起使用，以帮助消除短期波动（例如季节性）并突出长期销售周期。

此策略从一组带时间戳的数据中找到平均值，然后将该平均值应用于您的产品的未来需求。

但是这种方法是如何“动”的呢？ 从某种意义上说，您可以根据需要移动数据范围。 这使得该策略比依赖刚性数据集或静态电子表格模型更加灵活。

趋势预测法

趋势预测是估计产量预测的最直接的方法。 此方法使用贵公司过去的销售数据来预测未来的生产。

这个想法是，导致过去趋势和需求激增的因素将以大致相同的速度继续存在。 换句话说，假设需求预测将遵循历史模式。

通过这种方式，您可以快速估算生产计划，因为您预计事情会像过去几个月、几年等那样。

趋势预测是一种定量的预测方式，它依赖于您之前销售的有形、具体的数据。 要使用这种方法，您的品牌必须积累大约 2 年的数据并准备好进行分析。

回归模型法

销售回归预测用于了解销售过程中的某些因素如何影响产品性能，以及这些因素如何预测销售预测随时间的变化。

尽管自变量和因变量都在回归模型中起作用，但因变量——销售业绩——始终保持不变。 销售业绩可以扩展到从总收入到总销售产品的任何方面。

相比之下，您的自变量是您正在检查的影响销售业绩的任何因素。 常见的自变量包括您的营销策略、社交媒体活动或您销售的市场数量。

通过销售回归预测，零售商可以根据之前的销售和生产业绩深入了解未来的情况。

分析这种表现有助于预测未来的需求，并可以揭示需要做出的改变，比如扩大你的销售地点或在营销上花费更多的钱。

生命周期分析法

生命周期分析法通过观察产品的生命周期来预测其潜在增长。 此方法基于 S 曲线分析描述产品在给定时间范围内的性能。 它通常用于预测购买趋势和确定零售需求。

产品的生命周期通常分为五个阶段：

1. 实验与开发
2. 市场介绍
3. 产品销售增长
4. 产品成熟度和饱和度
5. 产品市场下滑

在此周期的不同阶段，对您的产品和生产的需求可能会迅速增加、趋于平稳或稳步下降。 分析这种潮起潮落可以指导您的库存补货、重新订购等决策。

用这种方法来预测新产品的需求？ 检查类似项目的发布以提高估计的准确性。

一般来说，需求开始缓慢，然后随着您的促销活动和产品获得更多知名度而加速。

困难在于预测产品生命周期的进展速度，这就是为什么尽可能参考类似产品列表的原因。

准确的预测需要准确的数据

准确的预测始于准确的库存数据。 时期。

幸运的是，Cogsy 和 ShipBob 可以帮助您消除库存准确性的障碍，因此您可以清晰而自信地预测需求。

拥有准确数据的重要性

准确的数据是 DTC 品牌的命脉，这已不是什么秘密。 毕竟，您的数据越不准确，您可能遇到的问题就越多。

准确的数据可确保您避免缺货和库存积压，同时支持更牢固的供应商关系。

这是因为当您的采购订单经常不正确或需要大量编辑时，供应商会感到沮丧。 毕竟，这会给他们带来更多的工作和头痛。

同时，准确的数据实际上是准确的库存预测的代名词。 当您的库存记录可靠时，您的生产预测也是如此——您的库存记录越好，您对供应商和订购团队的工作就越少。

为什么拥有准确的数据对零售商来说如此具有挑战性

承认准确数据的重要性并不能减轻与收集和保存数据相关的挑战。

对于现代 DTC 品牌来说，保持产品和销售数据的完整性并不容易，尤其是不准确的库存计数是最大的诱因之一。

各种因素都可能导致库存计数不准确，包括未记录的库存损失、履行错误、杂乱无章的仓库和管理不善的退货。

虽然这些因素中的任何一个都会抵消准确性，但同时处理多个因素会使您的问题更加复杂。

幸运的是，实施正确的流程和技术可以支持准确性 - 并且轻松！ — 在您的零售业务中。

Cogsy 和 ShipBob 如何帮助解决这些挑战

当零售商同时使用 Cogsy 和 ShipBob 时，他们可以应对大量不同的电子商务挑战——尤其是与数据准确性相关的挑战。

通过 Cogsy x ShipBob 集成，您可以：

• 自动同步您的销售历史、采购订单和产品信息。
• 深入了解您的库存趋势。
• 根据历史销售和库存趋势生成准确的生产预测。
• 轻松创建具有适量库存的采购订单以满足未来需求。

准备好借助先进的软件解决方案优化您的生产预测了吗？ 与 ShipBob 联系以开始并了解有关 Cogsy 集成的更多信息。

生产预测常见问题解答

以下是有关产量预测的常见问题的解答。

为什么生产预测很重要？

生产预测比以往任何时候都更加重要——尤其是考虑到当前的供应链挑战和不断提高的客户期望。

仔细的生产预测可帮助您准确估计未来需求。 通过这种方式，您可以自信地提交采购订单并准确订购满足需求所需的产品，而不会出现库存过多的情况。

最常用的预测方法有哪些？

基于多种因素，有多种预测方法可供选择。 最常见的有德尔菲法、历史类比法、移动平均法、生命周期分析法、趋势投影法等。

Cogsy 和 ShipBob 如何实现生产预测工作？

通过将 ShipBob 与 Cogsy 集成，您的品牌可以访问您的库存和在线商店的实时数据。 实时库存数据点全天候更新，因此您可以更准确、更高效地预测生产。