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唤起勇气重新定义预测:颠覆苹果购物车

“我们的规划师太多了。即使我们负担得起成本,我们也不会’无法通过我们当前的预测流程获得良好的答案,”供应链负责人在电话中说。“我想建立由内而外的流程,但我没有’不知道这是什么样子。你能告诉我这句话的意思吗?” 我对她的问题是 “您是否有勇气颠覆苹果购物车?” 这篇文章分享了讨论的实质。

在1980年代和1990年代,当供应链变得更加简单,区域化程度更高时,供应链计划技术人员开发了将优化应用于运货和订购历史的软件,以预测未来。 (此时,历史可以更好地预测未来。)随着供应链流程的成熟和需求等待时间的增加,订单越来越无法代表需求。为什么?在物料主数据上添加产品,并专注于本地化和个性化响应,从而增加了需求错误;但更糟糕的是,这使需求信号变得笨拙且难以预测。需求延迟–通过重新订购点转换渠道销售以产生订单–增加了50-70%。但是,我们继续将传统做法作为最佳做法,并且我们不愿意重新考虑需求流程。

要解决问题,请质疑当前的想法。 本质上,企业领导者知道传统的预测流程是不够的。认知计算/机器学习可以重新定义决策支持/预测过程。分析能力的转变打开了新的大门。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。但是,我们继续进行历史惯例,为该问题投入了越来越多的人力。让’s face it, the 1990’的方法是不够的。

图1.五年视图中的差距

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渠道数据和销售点数据对于减少需求延迟是必不可少的。 需求延迟的概念尚未被企业领导者很好地理解。随着对增长的关注,新产品的推出和特殊项目的预测变得越来越重要。新产品和特殊物品的需求等待时间很长:通常是常规翻转物品的10到20倍。如果不使用销售点数据,公司将无法感觉到市场变化足够快地做出响应,无法有效推动这些对燃料增长至关重要的项目的补充。结果,公司总是处于后退状态。如图2所示,销售点数据价值的主流观点是技术人员坚决持有的,但业务部门用户则没有。技术提供商无法根据销售点数据证明外来流程的价值。

根据定义,辛迪加数据的准确性较差且延迟较大(通常比市场落后2-3周)。然而,在消费者价值链中获取联合数据的成本非常高,以至于很难获得用于收集,同步和协调销售点数据的资金。

图2.数据类型上的信念差异

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收入管理方面的差距。 需求塑造之间的关系–价格变动,行销/广告,促销/回扣–而且收益管理还不为人所理解。虽然业务用户认为当前的应用程序已经足够,但是开发解决方案的技术提供商却有不同的看法。他们认为它们无效。不幸的是,技术信息通常是关于技术的,而不是价值主张,因此市场继续处于僵持状态。

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不幸的是,尽管企业领导者知道存在问题,但不愿意采取行动。今天’的解决方案是不够的。但是,很少有人会测试替代方法。好消息是,新的解决方案有望实现。坏消息是,学习传统的预测过程非常困难。商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其价值。

同样,技术提供商需要停止吹捧供应商所说的话,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起点。

我们必须有勇气承认我们今天所没有的东西,并建立/定义一种新的方法。

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