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召集重新定义预测的勇气:上台苹果车

“我们有太多规划者。即使我们能负担得起成本,我们也没有’通过我们目前的预测流程获得良好的答案,”在手机上陈述了供应链领导者。“我想在外面的过程中建立,但我不’知道这看起来像什么。你能告诉我这个陈述的意思吗?”我对她的问题是“你有勇气颠覆苹果购物车吗?”本次讨论的本质在这篇文章中共享。

在20世纪80年代和20世纪90年代,当供应链更简单和更多区域性,供应链规划技术专家开发了软件,以应用优化运输和订单历史以预测未来。 (此时,历史更加预测未来。)随着供应链进程成熟和需求延迟增加,顺序变得较低的需求。为什么?在物品大师的添加产品,并专注于本地化和个性化响应,增加需求误差;但更糟糕的是,它使需求信号不如可预测的。需求延迟–通过重新订购点的渠道销售的翻译以生产订单–增加了50-70%。然而,我们继续将传统实践推向最佳实践,我们不愿意重新考虑需求流程。

解决问题,问题当前思考。本质上,商业领袖知道传统的预测流程不足。认知计算/机器学习可以重新定义决策支持/预测过程。分析功能的转变打开新的门。早期采用者正在开始这些测试。如图1所示,预测是最大的差距;然而,我们继续历史良好的做法,越来越多的人力反对这个问题。让’s face it, the 1990’■方法不足。

图1.五年视图中的差距

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频道数据和销售点数据对于减少需求延迟至关重要和必要。商业领袖的需求延迟的概念并不是很好地理解。凭借增长的重点,新产品发布和预测特殊物品的重要性增加。新产品和特殊物品的需求延迟很高:常规转动物品的常常是10-20倍。在不使用销售点数据的情况下,公司不能迅速感知市场转变,以响应和推动对燃料增长至关重要的这些项目的有效补充。因此,公司总是在后脚。如图2所示,技术人员强烈持有销售点数据值的普遍视图,而不是商业界限。技术提供者没有能够根据销售点数据证明外部流程的价值。

根据定义,Syndaticated数据不太准确,并且具有更多延迟(通常为市场上的2-3周滞后)。然而,在消费者价值链中获取混合数据的成本如此之高,因此很难获得资金来收集,同步和协调销售点数。

图2.信仰在数据类型中的差异

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收入管理差距。需求塑造之间的关系–价格班次,营销/广告,促销/折扣–收入管理不是很好的理解。虽然业务用户觉得当前应用程序足够,但开发解决方案的技术提供者具有不同的视野。他们认为它们是无效的。不幸的是,技术消息通常是关于技术的,而不是价值主张,所以市场继续跳舞僵局。

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不幸的是,虽然商业领袖知道存在问题,但有不愿意采取行动。今天’S解决方案不充分。然而,很少有人会测试另一种方法。好消息是新的解决方案提供承诺。坏消息是无学习传统预测过程很难。企业用户需要开放测试新方法,技术解决方案提供商需要证明价值。

同样,技术提供商需要停止吹捧供应商 - 讲话并证明外部流程的影响。在销售点数据上使用认知计算是一个很好的开始。

我们必须有勇气承认我们今天的目标不起作用,并建立/定义一种新的方法。

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