PDF《案例：上新结束后,预测怎么做？》

你得从数据开始,由判断结束,在已有的数据基 础上(尽管往往很有限),结合多个职能的职业判断,才能做出准确度更高的预测.这就是我们 下面要解释的方法. 对于案例企业,我们研究了

15 个新品上市的案例(图3).这些新品都属于他们的经典系 列,相互之间有一定的可比性.我们研究这

15 个新品,发现

3 周的上新促销结束后,后续

4 周第3页(共5页) 的周平均销量是前

3 周的 0.18 到1.13 倍之间,平均值为 0.57 倍.这意味着离开了促销等上新手 段,后续

4 周的需求平均只有促新阶段的 0.57 倍,也就是说,需求回落了 43%. 图3:15 个新品的需求历史数据 这是数据能够告诉我们的,挺直观,但放到具体的产品上,比如第

16 个新上市的产品,还 是没法帮助我们预测未来

4 周的需求,因为我们不知道相比别的产品,这第

16 个产品的需求回落 幅度会高于平均,还是低于平均;

高的话高多少,低的话低多少.既然数据没法告诉我们,我们 就得通过职业判断来应对,我们设计了下面的专家判断法. 对于具体的新品,当3周的上新活动结束后,我们把销售经理、产品经理、计划经理、电商 经理、老总等有经验的人员叫到一起,给他们

3 周的需求历史,让他们来判断:我们知道上新活 动结束后,后续需求会回落,现在需要你们每个人都来判断,在后续

4 周里,这个新产品的需求 会比百分之多少的产品更稳定,也就是说,其回落幅度会比相应比例的产品更低?为了避免互相 影响而导致偏见,特别是级别高的人影响过重,建议这几个有经验的人背靠背打分,并简要说明 为什么,通过 email、纸张或其他方式书面方式交给组织者(往往是计划经理). 销售经理说,这个产品的反响不错,他觉得后续

4 周的需求会比六成(60%)的产品更稳 定.设计经理持不同的看法,他说这个产品的质量有瑕疵,已经接到好几个客户投诉,他认为后 续需求只能比三分之一(33%)的产品稳定.产品经理说,跟他经手过的那么多产品比较,这个 产品也就是一般水平(50%).电商经理整天接触顾客,说最近不时有小姑娘留言,点名要这个 产品,因为她们在朋友圈里看到了,所以他认为该产品的需求会不错,不会回落太多,比四分之 三(75%)的产品要稳定.老总、计划经理也各自做了自己的判断,并写明理由. 拿到了每个人的判断,计划经理做了汇总、平均,如图

4 所示,得到专家们的整体判断:这 个产品的后续

4 周需求比 59%的同系列产品更稳定.平均的好处是能增加预测的准确性,但这个 第4页(共5页) 平均值该怎么帮助我们预测未来

4 周的需求呢?让我们导入一丁点儿数理统计的成分进来,真正 完成 从数据开始,由判断结束 的预测流程. 在上图

3 中,我们能看到经典系列以往的

15 个新产品中,每一个产品的后续

4 周需求与上 新促销期间的需求关系.比如对产品

6 来说,上新促销结束后,后续

4 周的平均需求降为上新促 销期间的 0.53 倍;

而产品

12 呢,这一倍数是 1.13,表明后续需求反倒上升(当然这也有可能是 个特例,比如上新期间并没有促销――要知道数据是不完美的).这个倍数越大,表明需求的降 幅越低,后续需求也越稳定. 如果我们预计第

16 个产品的后续需求会比 59%的同类产品更稳定,那我们可以找到它在这