如何基于历史销售数据，做出较为精确的需求预测？ 举报 理由 举报 取消 眼镜行业。中国和东南亚市场的批发业务预测。手上所拥有的数据只有2014,2015年的销售数据。当前的做法是，依据往年的销售数据，给每个月分配固定百分比的全年预算数量。然后到每个月，又分不同品牌进行Seasonality的对比，结合畅销款和最近三个月的销售数据，来预测未来三个月的需求走势。基本的逻辑很明显，但是预测精确度不高。请高手指教，如果提供需求预测的精确度。 2017年7月31日 4 条回复 1122 次浏览 供应链,分析,库存管理,数据,销售,预测
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谢邀，希望我下面的文章对您有所帮助：
不要逼（销售）人太甚
程晓华
2013-3-18
一提到预测，大多数都会抱怨，销售预测从来就没有准过，你让我们怎么控制库存、提高及时交付率？
但我的问题是，如果销售预测很准确的话，譬如说百分之八九十以上的准确性，还要我们这些搞供应链管理的人干吗？
很多人的回答就是，那就逼着销售人员认真点啊，总不能随便抓个数据就是预测吧？他们也太不负责任了嘛！
但我告诉你，销售人员是不能“逼”的，理由如下：
第一，
客观上，预测永远都是不准确的，谁能搞定预测，谁就是“天才”了，而天才只有天上有，这是富士康的郭总说的话；
第二，
主观上，销售人员也想给你个“准确的”预测，但他做不到，因为他的任务或者KPI是销售额而不是销售预测的准确性；
第三，
尽管提高预测数据的准确性可以提高（供应链）的及时交付率从而有助于提高销售额及客户满意度，但提高及时交付率不仅仅是销售人员的责任；
第四，
在IT技术越来越发达的今天，无论是通过提高供应链的透明度（与客户、供应商的协同）还是提高预测技术的准确性，这都不能从根本上解决有效需求的波动与交付、库存之间的矛盾，因为道高一尺，魔高一丈，客户的需求个性化、定制化已经成为一个必然的趋势。
那到底应该怎么办呢？
中国人有句话，叫“该干嘛儿干嘛儿去”！
这句话用在这里是再恰当不过了。
销售人员的责任就是：
–
跟客户签订一个“尽可能合理”的销售合同或者长期供货协议，并明确规定价格、交付周期、交付率、库存、呆滞责任；
–
确保客户的需求被双方有效地执行；
–
在完成销售额的基础上，如何尽可能的收集客户可能的潜在需求、市场信息并与供应链管理团队及时沟通；
–
与供应链管理团队分析数据，并共同做出管理决定。
那么，供应链管理的职责又是什么呢？
–
跟供应商签订尽可能合理的合同或者长期供货协议；
–
确保供应商及时交付并帮助供应商提高交付灵活度；
–
优化库存结构，提高生产、交付灵活度,并尽可能地实现均衡补货、均衡生产；
–
与客户、供应商协同计划、预测、补货，控制需求与供应链整体库存（全面库存管理）。
总之一句话，预测永远是不准确的，但这不妨碍你（供应链管理）可以做出一个正确的判断！
作者程晓华先生，《制造业库存控制技巧》（中国财富出版社）第1、2、3版著作者；《制造业库存控制技术与策略》课程创始人、讲师，全面库存管理咨询独立顾问。
预测的原理：过去发生的将来必然发生。
先别马上怀疑，听我说，过去和将来的接口是现在（时刻），故你掌据着刚刚发生的数据，预测将要发生的结果，应该说是准确的。
数据分析不是万能。况且，数据分析，通常是“大”数据分析。
什么是“大”数据呢？可以大概地说一下。例如淘宝、腾讯，它不需要知道你这个人是谁，但它可以从你过去的购买行为、说话的模式、和周围的人的交互中，给你打一大堆Tag。
例如，码农、喜欢喝茶、近视600度、养猫，过去xxx时候，买过xxxxx，搜过xxxx。
对于全国活跃用户，就说1亿吧，连续纪录10年。利用行为分析和特征关联分析，它能做很多很精准的判断。例如，你养猫，它就不会给你推荐狗粮。传统电视媒体（不是优酷、爱奇艺这种），是通杀的，它不知道观众的性别、年龄、最近关注的东西等等。但大数据知道，所以对广告行业，尤其是广告方案策划和渠道投放，很有用。
数据分析用的好，是可以提高销售额，控制库存。但核心原因是，更准确地做消费人群目标定位，从而帮助制定推广、销售的策略，“提高转化率”。以前，可能100个客户里头有1个可以成交，经过精准的数据定位之后，5个客户有1个成交，这样的效率可以大大的提高。
回到你的情况。我不知道你手上的数据怎么样，但直觉上，应该是不足够的。
如果只是记录着每年每天每个地区的销售额，而且只纪录了2年。要作出所谓的预测，肯定是痴人说梦话。
希望对你有帮助。
感觉可以通过数据分析去做一个数据预测，例如有三个变量（销售人数、中国经济指数and so on），每年因为变量的变化销售额会相应进行变化。我们可以绘制数年的对比图做一条趋势辅助线，将今年实际的变量情况录入在预测出销售走势。
例如这样的图表——
大致就能预测出来了，不过准确性还是需要人为的调整吧~
下面这个是我做的部分行业的销售分析仪表盘，原始仪表盘在这里：销售分析仪表盘，分享可视化效果