需求规划和预测：机器学习如何提供帮助？
需求规划是预测产品或服务未来需求的过程。它包括分析历史销售数据、市场趋势和其他因素，以预测未来需要多少特定产品。需求规划的目标是确保公司拥有满足客户需求的必要库存，同时最大限度地降低过剩库存的成本。
快速消费品制造商如何制定需求计划？
最先进的快速消费品公司会从管理层和市场收集大量数据。例如，销售或业务开发部门会提供有关销售基本面的信息，而品牌营销部门则会提供有关品牌健康状况的指标。下面举例说明一些可以考虑的其他因素：
- 按 SKU、地区甚至账户增加销售额。
- 促销日历，不仅包括时间，还包括折扣金额、促销频率、促销沟通等。
- 货架空间（厘米或英寸）以及与竞争对手的比例。
- 广告空间的实际数量以及与竞争对手的比例。
- 广告的覆盖面和频率。
- 对各种传播渠道的投资。
然后，产品采购部门会将这些数据与市场数据一起进行分析，主要是将历史信息与消费市场部门的一些想法结合起来。一旦需求计划部门做出预测，财务部门和产品采购部门就会调整其融资和库存订单。但是，如果管理层、市场部或销售部对预测结果不满意，就必须重复整个过程，直到所有部门达成一致。
为什么需求规划很重要，哪些 CPG 功能会受到影响？
这个过程需要几个月的时间，而且必须在实施前至少 9 个月完成。实际上，许多责任方都在重新开展这项工作。然而，对于那些希望以负责任的方式在市场上保持竞争力，同时又不损害公司整体利益的品牌来说，需求规划工作是一项至关重要的活动。
资金是否受到影响？
需求规划有助于确定所需的适当资金量–公司是否需要借更多的钱来资助营销工作，或者根据明年的预期收入能否负担得起营销水平？
销售部门是否需要担心？
这项活动还有助于使销售与公司的优先事项和市场推广计划保持一致。我应该关注哪些品牌和产品？为了完成这些优先任务，我可以开展哪些活动，又必须开展哪些活动？我们需要利用哪些客户来实现预期收入？
需求规划是供应链的一部分吗？
需求规划对产品采购部门大有裨益。这些数字可以帮助他确定订购数量，并计划发货和收货。他们还能知道是否有足够的仓库来维持库存水平，或者是否需要临时仓库。货物采购人员还可以了解是否存在自重损失。
零售商能从中受益吗？
当然，需求规划可以将所有要素整合在一起，帮助营销人员合理安排所有工作。他们是否在营销活动中优先考虑了正确的品牌或产品？产品是否能在消费者感兴趣的时间出现在商店里？产品是否会在活动结束前售罄？品牌能否实现其市场份额和销售目标？
有效的需求规划对确保公司在正确的时间提供正确的产品至关重要。它有助于最大限度地减少缺货和过量库存，降低库存成本，并通过确保在需要时提供产品来提高客户满意度。
如今如何进行需求规划？
需求规划有不同的方法，选择哪种方法取决于企业类型、所提供的产品或服务以及数据的可用性。以下是一些最常用的方法：
- 统计预测法：这种方法利用历史销售数据来确定模式和趋势，然后利用这些信息来预测未来的需求。这种方法可细分为几种子方法，如时间序列分析、回归分析和指数平滑法。
- 市场调研：这种方法涉及收集有关客户偏好、购买习惯和其他可能影响需求的相关因素的数据。然后利用这些信息进行需求预测。
- 协同计划、预测和补货（CPFR）： 在这种方法中，公司与其供应商、分销商和其他合作伙伴共享需求数据，以提高需求计划的准确性。这种方法主要基于数据共享、协作和沟通。
- 专家意见：这种方法是征求行业专家、内部利益相关者和其他消息灵通人士的意见，以确定可能影响需求的潜在市场变化。
- 模拟建模：这种方法涉及创建模拟不同需求情景及其结果的模型。这种方法可以帮助企业针对意外变化和不确定因素制定计划。
这些方法各有利弊，选择哪种方法取决于多个因素，如组织的规模和复杂程度、数据的可用性和质量以及需求预测所需的准确度。
目前的做法有哪些局限性？
尽管需求规划有很多好处，但目前的做法也有一些局限性。以下是一些主要的限制因素：
- 缺乏跨职能协作：需求规划需要销售、市场、运营和财务等多个部门的投入和协作。然而，在许多组织中，这些部门之间很难进行有效的沟通和协作，从而导致各自为政和数据不一致。
- 缺乏灵活性：传统的需求计划方法可能缺乏灵活性，适应不断变化的市场条件的速度较慢。这使得企业难以对需求变化做出快速反应，并可能导致库存过多或缺货。
- 缺乏可扩展性：许多传统的需求计划方法不易扩展，使企业难以根据业务增长或产品种类的发展调整其预测方法。
- 无法考虑新产品或新趋势：需求规划方法通常基于历史数据，可能不适合预测新产品或新趋势的需求。这可能使企业难以准确预测这些产品的需求。
这些局限性表明，需求规划方法需要不断发展，以变得更加灵活、适应性更强，并能更好地应对市场变化。企业需要采用新技术和数据驱动方法来提高需求规划的准确性和灵活性。它们还需要促进协作和跨职能沟通文化，以确保所有相关部门都参与到需求规划过程中来。
如何改进需求规划？
机器学习通过帮助企业分析大量数据来识别模式并更准确地预测未来需求，从而极大地改进了需求规划。以下是机器学习改进需求规划的一些方法：
- 更高的准确性：机器学习通过分析各种来源的大量数据，如历史销售数据、社交媒体和外部市场因素，提高了需求预测的准确性。通过识别模式并更准确地预测未来需求，企业可以避免缺货或库存过多，从而提高客户满意度和盈利能力。
- 实时数据分析：机器学习可以实时分析数据，使企业能够快速识别需求变化并做出相应反应。这使企业能够更有效地调整库存水平和生产计划，从而减少浪费，提高效率。
- 可扩展性：机器学习可以很容易地进行调整，以分析更大的数据集或更复杂的数据，这使其成为拥有大型产品组合或复杂供应链的公司的理想工具。这使企业能够处理更多的数据，并做出更准确的预测，即使企业的业务在不断增长。
- 预测建模：机器学习可以创建预测模型，用于预测不同情景或假设下的需求。这有助于企业更好地了解不同因素对需求的影响，并做出更明智的决策。
- 改善协作：机器学习提供了一种共同语言和框架，用于理解营销和其他因素对销售的影响，从而帮助改善了不同部门之间的协作。这打破了各自为政的局面，促进了协作和沟通文化，使需求规划更加准确和有效。
机器学习已成为需求规划的重要工具，可帮助企业更准确地进行预测、更高效地分配资源以及优化营销和销售策略。通过利用数据和统计分析的力量，企业可以提高供应链效率、客户满意度和盈利能力。
