生產預測：如何更好地滿足客戶需求

生產預測對於您的直接面向消費者 (DTC) 品牌的成功不可或缺。

有效的生產預測可以簡化您的庫存管理並簡化您的生產計劃，同時還能提高客戶滿意度。

繼續閱讀以了解有關生產預測重要性的更多信息，並熟悉您的品牌可以選擇的所有不同預測方法。

什麼是產量預測？

生產預測是估計未來零售產品需求以及製造這些產品所需資源的過程。

通常，這些資源包括體力勞動、金錢、機械和原材料。

生產預測有助於以產品為基礎的品牌保持最佳庫存水平。 這樣，他們可以讓客戶滿意並提高他們的整體盈利能力。

具體如何？ 如果做得好，生產預測可以幫助您更準確地估計未來需求。 這樣，您就可以放心地提交採購訂單 (PO) 來滿足需求，從而避免庫存不足或庫存過剩。

正確的預測可以：

• 提高供應鏈每個階段的效率
• 防止缺貨情況和隨後的銷售損失
• 實現最佳訂單數量，為您的品牌節省資金
• 以一致的產品選擇取悅客戶
• 使現金流保持一致的上升軌跡

這些好處中的每一個都在您公司的成功中發揮作用。 但最大的好處是什麼？ 生產預測使您的品牌對整個電子商務供應鏈的不確定性更具彈性。

產量預測比以往任何時候都更重要

如今，生產預測比以往任何時候都更加重要——尤其是考慮到當前的供應鏈挑戰和不斷提高的客戶期望。

以 2022 年嬰兒配方奶粉短缺為例。 大多數公式已被廣泛使用數月之久。 但這並不意味著對這些缺貨產品沒有需求（有）。

隨著美國第四個 FDA 批准的嬰兒配方奶粉 ByHeart 的推出，短缺有望接近尾聲。 精確的預測將使受影響的零售商能夠繞過由短缺引起的供應鏈問題，例如交貨時間長和庫存過剩。

但要做到這一點，零售商的預測需要考慮除了他們銷售的嬰兒配方奶粉之外他們無法滿足的需求。

在 COVID-19 大流行之後，這種全國性的短缺並非異常。 許多行業都面臨著類似的供應鏈挑戰（還記得沒有衛生紙的時候嗎？）。

幸運的是，正確的生產預測可以幫助品牌克服這些挑戰（不會在安全庫存上積壓），同時使品牌對未來的中斷更具彈性。

生產預測的三種主要類型

生產預測的 3 種主要類型是定性預測、因果建模和時間序列分析。

定性預測

當歷史數據稀缺或不存在時（例如，推出新品牌或產品時）使用定性預測。

如果沒有這些數據，生產經理必須做出最佳判斷。 或者，他們可以依靠通過調查、民意調查和其他類似方法獲得的客戶和內部銷售團隊的定性數據。

通過調查您的客戶，您可以獲得靜態銷售數據無法獲得的洞察力，例如評估對您的品牌的滿意度或衡量對新版本的興趣的洞察力。

調查您的銷售團隊還可以幫助您預測新產品的銷售情況。 這樣，您可以創建生產預測以充分滿足這一需求。

收集定性信息後，您可以將其轉化為成品和原材料的定量估計。 這使得定性預測相對準確，即使它最初是基於主觀意見和判斷。

因果建模

因果模型是品牌試圖預測零售市場中的未來事件。

這些預測考慮了經常影響產品流動和市場趨勢的變量，例如庫存可用性和消費者偏好。

因果模型背後的想法是確定這些變量對實際需求和您履行訂單的能力的影響。

例如，缺乏庫存是否會導致零售履行延遲？ 還是某種產品會在社交媒體上走紅，導致需求激增？

一般來說，因果建模始於對當前市場的評估，包括與競爭對手相比貴公司所處的位置。

從那裡，您必須確定所有可能影響市場可能移動方向的變量。 同樣，這包括以下內容：

• 買家行為和偏好
• 您的供應鏈流程
• 產品和材料是否容易獲得

一旦你對更大的市場會發生什麼有了一個很好的了解，你就可以將這些變量應用到你的預測估計中。

通常，因果模型關注管道考慮因素、市場調查信息和時間序列分析的結果。

時間序列分析

時間序列分析是一種基於時間戳數據進行預測的策略。 更具體地說，商家在指定時間段內以一致的時間間隔收集這些數據，而不是隨機記錄。

然後，您的團隊負責分析這些數據，這可以闡明不同庫存結果背後的“原因”，例如為什麼企業的銷售額在第三季度停滯不前。

時間序列分析還可以揭示變量如何隨時間變化——例如，您的變量數據如何在幾週、幾個月、幾個季度甚至一年的銷售額中波動。

但是，時間序列分析需要大量數據點。

數據太少會在分析中留下漏洞，從而導致庫存預測不准確或不可靠。 另一方面，廣泛的數據集將使您能夠發現銷售趨勢並清除異常值，例如需求的季節性變化。

如何使用頂級預測方法預測產量

對於零售商來說，生產預測遠非萬能的過程。

相反，您的品牌可以選擇多種預測方法，具體取決於其需求、能力、產品類型和可用數據。

例如，一家推出其第一個產品的公司無疑需要與已經經營了幾年的公司不同的預測方法。

同樣，因季節性而經歷需求波動的品牌與全年銷售數字一致的品牌的預測方式不同。

因此，在選擇預測方法或預測未來需求之前，您應該始終定義品牌的需求。

以下是一些最常見的預測方法。

德爾菲法

德爾菲法是一種定性預測。 使用德爾福模型，零售商諮詢庫存專家以告知他們的生產預測。 這些意見是通過發送給每位專家的幾輪問卷收集的。

在每個週期之後，第 3 方協調員收集答案，生成總結報告，並將該報告分發給所有參與者。

從那裡，專家們通讀報告並同意或不同意彼此的答案（並可能對預測過程提出其他建議）。

直到整個小組達成共識，德爾菲法是不完整的。

儘管此策略有些耗時，但它允許零售商從幾個知識淵博的人那裡獲得見解——而且由於它不涉及任何面對面的討論，您的專家可以位於世界任何地方。

話雖如此，調查問卷需要在同一時間範圍內填寫，因此如果您選擇嘗試 Delphi 方法，請記住這一點。

歷史類比法

歷史類比法是一種定量預測方法，其中類似產品的過去銷售有助於預測新 SKU 的可能銷售。 其核心是對類似庫存項目的引入和增長進行比較分析。

通過歷史類比進行預測假設兩種不同的產品有足夠的共同點來遵循關於客戶銷售和需求的相同基線行為。

零售商分析產品生命週期和過去庫存的需求，假設相同或相似產品類別中的新商品也將遵循該軌跡。

例如，假設您的品牌正在推出一種新尺寸、顏色或風味的產品。 使用歷史類比法，您可以使用“原始”產品的歷史銷售數據來指導您的生產估算。

用歷史類比法注意產品蠶食的風險也很重要。 當一種新產品取代現有產品時，就會發生自相殘殺。 這意味著，您的最新版本會影響舊商品的銷售（並可能會損害您的現金流）。

除非您引入一個全新的類別，否則新產品可能會在一定程度上影響您現有的項目。 當您為新 SKU 和舊庫存創建生產預測時，需要考慮這一點。

移動平均法

移動平均法有時被稱為“滾動平均”或“運行平均”。

無論您喜歡哪個術語，此方法都會通過從完整數據集中創建一系列平均值來分析一系列數據點。 對於 DTC 品牌，此數據集來自您的歷史信息，用於識別可能影響您的估計的購買模式。

移動平均線是一種統計預測方法，通常用於預測短期趨勢和長期需求。 它通常與時間序列數據一起使用，以幫助消除短期波動（例如季節性）並突出長期銷售週期。

此策略從一組帶時間戳的數據中找到平均值，然後將該平均值應用於您的產品的未來需求。

但是這種方法是如何“動”的呢？ 從某種意義上說，您可以根據需要移動數據范圍。 這使得該策略比依賴剛性數據集或靜態電子表格模型更加靈活。

趨勢預測法

趨勢預測是估計產量預測的最直接的方法。 此方法使用貴公司過去的銷售數據來預測未來的生產。

這個想法是，導致過去趨勢和需求激增的因素將以大致相同的速度繼續存在。 換句話說，假設需求預測將遵循歷史模式。

通過這種方式，您可以快速估算生產計劃，因為您預計事情會像過去幾個月、幾年等那樣。

趨勢預測是一種定量的預測方式，它依賴於您之前銷售的有形、具體的數據。 要使用這種方法，您的品牌必須積累大約 2 年的數據並準備好進行分析。

回歸模型法

銷售回歸預測用於了解銷售過程中的某些因素如何影響產品性能，以及這些因素如何預測銷售預測隨時間的變化。

儘管自變量和因變量都在回歸模型中起作用，但因變量——銷售業績——始終保持不變。 銷售業績可以擴展到從總收入到總銷售產品的任何方面。

相比之下，您的自變量是您正在檢查的影響銷售業績的任何因素。 常見的自變量包括您的營銷策略、社交媒體活動或您銷售的市場數量。

通過銷售回歸預測，零售商可以根據之前的銷售和生產業績深入了解未來的情況。

分析這種表現有助於預測未來的需求，並可以揭示需要做出的改變，比如擴大你的銷售地點或在營銷上花費更多的錢。

生命週期分析法

生命週期分析法通過觀察產品的生命週期來預測其潛在增長。 此方法基於 S 曲線分析描述產品在給定時間範圍內的性能。 它通常用於預測購買趨勢和確定零售需求。

產品的生命週期通常分為五個階段：

1. 實驗與開發
2. 市場介紹
3. 產品銷售增長
4. 產品成熟度和飽和度
5. 產品市場下滑

在此週期的不同階段，對您的產品和生產的需求可能會迅速增加、趨於平穩或穩步下降。 分析這種潮起潮落可以指導您的庫存補貨、重新訂購等決策。

用這種方法來預測新產品的需求？ 檢查類似項目的發布以提高估計的準確性。

一般來說，需求開始緩慢，然後隨著您的促銷活動和產品獲得更多知名度而加速。

困難在於預測產品生命週期的進展速度，這就是為什麼盡可能參考類似產品列表的原因。

準確的預測需要準確的數據

準確的預測始於準確的庫存數據。 時期。

幸運的是，Cogsy 和 ShipBob 可以幫助您消除庫存準確性的障礙，因此您可以清晰而自信地預測需求。

擁有準確數據的重要性

準確的數據是 DTC 品牌的命脈，這已不是什麼秘密。 畢竟，您的數據越不准確，您可能遇到的問題就越多。

準確的數據可確保您避免缺貨和庫存積壓，同時支持更牢固的供應商關係。

這是因為當您的採購訂單經常不正確或需要大量編輯時，供應商會感到沮喪。 畢竟，這會給他們帶來更多的工作和頭痛。

同時，準確的數據實際上是準確的庫存預測的代名詞。 當您的庫存記錄可靠時，您的生產預測也是如此——您的庫存記錄越好，您對供應商和訂購團隊的工作就越少。

為什麼擁有準確的數據對零售商來說如此具有挑戰性

承認准確數據的重要性並不能減輕與收集和保存數據相關的挑戰。

對於現代 DTC 品牌來說，保持產品和銷售數據的完整性並不容易，尤其是不准確的庫存計數是最大的誘因之一。

各種因素都可能導致庫存計數不准確，包括未記錄的庫存損失、履行錯誤、雜亂無章的倉庫和管理不善的退貨。

雖然這些因素中的任何一個都會抵消準確性，但同時處理多個因素會使您的問題更加複雜。

幸運的是，實施正確的流程和技術可以支持準確性 - 並且輕鬆！ — 在您的零售業務中。

Cogsy 和 ShipBob 如何幫助解決這些挑戰

當零售商同時使用 Cogsy 和 ShipBob 時，他們可以應對大量不同的電子商務挑戰——尤其是與數據準確性相關的挑戰。

通過 Cogsy x ShipBob 集成，您可以：

• 自動同步您的銷售歷史、採購訂單和產品信息。
• 深入了解您的庫存趨勢。
• 根據歷史銷售和庫存趨勢生成準確的生產預測。
• 輕鬆創建具有適量庫存的採購訂單以滿足未來需求。

準備好藉助先進的軟件解決方案優化您的生產預測了嗎？ 與 ShipBob 聯繫以開始並了解有關 Cogsy 集成的更多信息。

生產預測常見問題解答

以下是有關產量預測的常見問題的解答。

為什么生產預測很重要？

生產預測比以往任何時候都更加重要——尤其是考慮到當前的供應鏈挑戰和不斷提高的客戶期望。

仔細的生產預測可幫助您準確估計未來需求。 通過這種方式，您可以自信地提交採購訂單並準確訂購滿足需求所需的產品，而不會出現庫存過多的情況。

最常用的預測方法有哪些？

基於多種因素，有多種預測方法可供選擇。 最常見的有德爾菲法、歷史類比法、移動平均法、生命週期分析法、趨勢投影法等。

Cogsy 和 ShipBob 如何實現生產預測工作？

通過將 ShipBob 與 Cogsy 集成，您的品牌可以訪問您的庫存和在線商店的實時數據。 實時庫存數據點全天候更新，因此您可以更準確、更高效地預測生產。