摘要：市场需求和革新的商业形态给企业带来了新挑战，企业亟需借助可靠且前瞻的销售预测，设计敏捷适配的运营策略，从而实现销售业绩的增长及运营效能的提升。本篇将从三大类销售预测方法出发，介绍赋能供应链计划的预测方法，助力企业降本增效，在市场竞争中掌握先机。

引言

市场需求和革新的商业形态给企业带来了新挑战，企业亟需借助可靠且前瞻的销售预测，设计敏捷适配的运营策略，从而实现销售业绩的增长及运营效能的提升。本篇将从三大类销售预测方法出发，介绍赋能供应链计划的预测方法，助力企业降本增效，在市场竞争中掌握先机。

当下的商业环境处于持续的变动状态，市场的不确定性增强，客户的需求呈现出动态化与个性化的特征，更迭周期大幅缩短，这对企业的供应链计划体系造成了前所未有的冲击。

销售预测是基于历史销售数据、市场趋势、行业动态以及各类内外部影响因素，运用科学方法与模型，对未来特定时期内产品或服务销售情况进行的预估与判断。这一过程建立在严谨的数据收集、整理与分析基础之上，在实际操作中可能面临诸多挑战。

► 数据质量参差不齐，存在缺失、异常的情况，影响预测准确性。

► 宏观经济形势转变、政策法规调整、技术革新等市场变化致使原有模型失效。

► 模型针对性不足，市场上已有的成熟模型难以适配企业、行业特征。

根据Gartner供应链调查数据，到2027年响应式产销协同计划（S&OP）团队将需要在80%以上的时间里做出实时决策。这意味着传统供应链的响应速度将不能满足未来决策的实时性需求，企业需要借助工具对未来市场进行销售预测，以便更好适应快速变化的市场[1]、[2]。

1. 销售预测的关键构成

销售预测以历史销售数据为基石，综合运用统计学方法与大数据模型，对未来需求、新品销售情况以及促销活动等业务环节展开预测，其核心环节包括三个部分。

01. 数据准备与清洗

数据清洗是预测流程的基础环节，通过对异常值进行矫正或排除，并根据业务逻辑重新对齐数据（如统一时间颗粒度及维度），形成可供建模的“干净”数据集。

02. 统计预测生成

使用清洗后的数据，测试并适配统计模型，并通过机器学习算法优化参数。生成预测结果后，需验证模型与实际趋势的匹配度，并持续迭代模型参数以提升准确性。

03. 假设检验

预测模型通常包含初步假设，需要与实际业务动态对齐。将假设同步至销售、市场等需求端部门进行验证，形成“预测—验证—迭代”的闭环，并针对突发性事件（如供应链中断）快速调整假设框架。

2. 销售预测的主要方向

销售预测的具体应用方向可分为常销品需求预测、新品预测和促销预测三大类别。

01. 常销品需求预测：多维度驱动行业精准前行

需求预测是基于如历史销售数据、市场趋势、消费者行为、宏观经济、消费者需求等多种因素，运用时间序列分析、机器学习、深度学习等方法对产品未来需求量进行预估的过程。通过需求预测，企业可以提高客户满意度、优化库存以减少资金占用与库存损耗。基于对历史数据的时间序列分析，对过去一段时间内不同时间段、不同地区、不同客户群体、不同产品种类等维度的产品销售数据进行分析，企业可以发现产品销售的周期性规律、季节性波动以及周期性变化趋势。例如，某能源国企通过对销量、价差等七大类100余项指标进行动态跟踪，推行融合多种预测方法的营销决策模型并预测阶段量效情况，结合当期市场适时调整营销策略。该企业每月营业利润预测偏差率控制在5%以内，2024年上半年纯枪吨油（通过加油枪直接销售给终端客户的成品油数量）毛利同比提升20%，各月度均实现稳定盈利。

02. 新品预测：多视角洞察驱动新品领航

新品预测是对未上市的新品进行的销量预测。由于缺失历史销售数据，新品预测通过市场调研与数据分析手段，挖掘新产品潜在需求。新品预测通过挖掘市场空白与机会点，定位产品价值，剖析新品目标受众、市场规模及竞争态势，为供应链提供关键指引。借助新品预测，企业可提前筹备关键原材料，优化生产工艺，合理规划物流配送以及产品设计方案，让供应链各环节能迅速响应新品上市，有效降低成本与风险，增强供应链的灵活性与适应性。

03. 促销预测：精准研判驱动促销效能提升

促销预测是企业销售的重要手段，借助统计模型与算法，整合历史促销数据、实时市场动态、竞品促销信息以及消费者行为偏好等多元信息，更好预估促销期间产品需求情况。

与需求预测不同，促销预测聚焦于促销活动的短期时段，针对促销引发的需求变化进行洞察。促销预测能够展现促销对销量的即时与后续影响，解析销售区域分布在促销期的变动，明确哪些区域需求旺盛、哪些区域有待挖掘。同时，促销预测能识别对促销响应积极的客户群体以及具有高潜力的产品品类。企业基于这些预测结果，可合理规划促销资源，避免过度促销造成成本浪费，或促销不足导致销售机会流失，进而提升促销活动的投入产出比，增强企业市场竞争力。

某能源国企在营销活动期间编制《促销方案效益测算表》，对优惠方案做到事前预测、事中监管、事后评估，每月形成月度分析报告，建立“标杆价毛利模型”，分析营销策略实施效果，及时调整优惠方案，进一步平衡量价关系，整体上降低了营销成本。

3. 安永咨询提供定制模型助力某大型能源国企提升销售预测准确度

安永供应链咨询团队在某大型能源国企项目中选用了恰当的数据分析方法和适配的模型组合，通过构建因子库，将行业特征性的市场趋势融入到模型中，有效提升了销售预测准确性。

安永供应链团队对过去十年销售数据进行收集、清洗，并对数据做可视化以分析销售数据的变化趋势和季节性。鉴于销量数据的强季节性特点，团队选用了适用的时间序列预测模型。

安永团队不断对模型做出迭代调整。考虑到市场变化趋势、政策、宏观经济因素影响，在搭建模型的初期阶段，团队选择超20种影响因子构建因子库，并通过相关性分析，筛选出8个核心宏观因子以辅助预测，同时尝试多个模型的组合方法，并不断调整模型参数以适配数据表现出的特征。最终，构建组合预测模型能够对公司主要产品未来12个月的销量、价格做出滚动预测，为销售计划提供了有力指导与支撑。

结语

销售预测是企业构建敏捷供应链、实现降本增效、应对环境变化的关键工具。为能够更好使销售预测支撑计划、生产、仓储等板块，企业需要建立规范的管理流程、多元的预测参数以及适配的预测模型。通过有效地进行销售预测管理，企业能够在市场波动中更好地把控需求，优化供应链资源配置，以数据驱动决策，提升整体运营效率与竞争力。

注：

[1]. Gartner：《Supply Chain Planning Roles Must Change to Meet Future Challenges》https://www.gartner.com/en/documents/5837547

[2]. Gartner:《2022 Gartner Future of Supply Chain Survey》

本文是为提供一般信息的用途所撰写，并非旨在成为可依赖的会计、税务、法律或其他专业意见。请向您的顾问获取具体意见。

来源：小力和你聊科技