气，可以考虑今天是周几。

有基于需求影响因子的统计预测模型，它认为需求与环境中的某些因素密切有关，比如纸尿片的销量与人口出生率有关，产品的销量与促销有关，雨伞的销量与天气有关，新产品的销售与其生命周期有关。实践中往往是这两种模型结合使用，时间序列模型用来预测商品的基准销量，而影响因素模型用来预测商品销量中因为环境变化而变化的部分。

预测可以很简单也可以很复杂，复杂的不一定适合，简单的也不一定就不好用，最重要的是匹配商品的销售特点，搞清楚商品销售的驱动因素和历史销售的特点才能选择合适的模型。由于每个统计模型都有自己的特点和适用的场景，笔者不在这里一一展开，市面上有些供应链计划软件会用数学模型测算商品的销售特征，进而选择适用的统计模型，有效地提高预测准确率，同时也释放人的时间。在总部集中制订补货计划的模式下，利用软件可以让人在同样的条件下，完成更多的门店的销售预测与补货。

第三步：增量销售预测。

毋庸置疑，营销活动是促进客户购买的重要方式，零售商发现销售疲软跟不上目标进度，就会搞一把促销。然而这也给供应链带来了挑战，越来越多的营销活动使得需求预测变得很困难，也就影响到了供应，要么供应不足，无法有效支撑营销活动，要么供应过多，降低了库存周转甚至造成损耗浪费。营销活动有多种类型，有单品的促销，有品类的活动，还有全店的活动，这些都会带来销量的增加。气，可以考虑今天是周几。

有基于需求影响因子的统计预测模型，它认为需求与环境中的某些因素密切有关，比如纸尿片的销量与人口出生率有关，产品的销量与促销有关，雨伞的销量与天气有关，新产品的销售与其生命周期有关。实践中往往是这两种模型结合使用，时间序列模型用来预测商品的基准销量，而影响因素模型用来预测商品销量中因为环境变化而变化的部分。

预测可以很简单也可以很复杂，复杂的不一定适合，简单的也不一定就不好用，最重要的是匹配商品的销售特点，搞清楚商品销售的驱动因素和历史销售的特点才能选择合适的模型。由于每个统计模型都有自己的特点和适用的场景，笔者不在这里一一展开，市面上有些供应链计划软件会用数学模型测算商品的销售特征，进而选择适用的统计模型，有效地提高预测准确率，同时也释放人的时间。在总部集中制订补货计划的模式下，利用软件可以让人在同样的条件下，完成更多的门店的销售预测与补货。

第三步：增量销售预测。

毋庸置疑，营销活动是促进客户购买的重要方式，零售商发现销售疲软跟不上目标进度，就会搞一把促销。然而这也给供应链带来了挑战，越来越多的营销活动使得需求预测变得很困难，也就影响到了供应，要么供应不足，无法有效支撑营销活动，要么供应过多，降低了库存周转甚至造成损耗浪费。营销活动有多种类型，有单品的促销，有品类的活动，还有全店的活动，这些都会带来销量的增加。营销活动销量预测一般有三种方法：第一种是通过分析历史促销带来的销量变化，计算未来类似的活动所能带来的销量变化；第二种是回归分析，分析历史价格折扣时价格和销量的关系，构建价格弹性指数，然后未来有新的促销可以应用这个弹性指数来测算销量；第三种是目标分解法，根据促销计划制定的总销售目标，把促销量分解到参与促销的单品上。

●在第一种方法下，比如过去一个月某个商品搞了买一送一的活动，销量比平均销量增加了20%，那么未来再搞这样的活动也可以带来20%的销量增加。如图5-29所示，可以通过分析活动销量与平均销量的关系来找到活动带来的增量。读者可能留意到，促销前后销量都比平均销量要低，一般客户提前得知某段时间有促销，就会等到促销的时候集中购物，导致前期需求下降，同样地，集中购物结束之后商品卖得多了，带来一段时间的空窗期。也可以通过分析历史促销前后的数据统计出促销前后销量的下降幅度，从而为未来的促销预测所用。营销活动销量预测一般有三种方法：第一种是通过分析历史促销带来的销量变化，计算未来类似的活动所能带来的销量变化；第二种是回归分析，分析历史价格折扣时价格和销量的关系，构建价格弹性指数，然后未来有新的促销可以应用这个弹性指数来测算销量；第三种是目标分解法，根据促销计划制定的总销售目标，把促销量分解到参与促销的单品上。

●在第一种方法下，比如过去一个月某个商品搞了买一送一的活动，销量比平均销量增加了20%，那么未来再搞这样的活动也可以带来20%的销量增加。如图5-29所示，可以通过分析活动销量与平均销量的关系来找到活动带来的增量。读者可能留意到，促销前后销量都比平均销量要低，一般客户提前得知某段时间有促销，就会等到促销的时候集中购物，导致前期需求下降，同样地，集中购物结束之后商品卖得多了，带来一段时间的空窗期。也可以通过分析历史促销前后的数据统计出促销前后销量的下降幅度，从而为未来的促销预测所用。图5-29　促销带来的销量增加示意图

这种方法下要注意单品销量增加对同品类下其他单品的销售的影响，比如超市里某个酸奶单品搞活动，这会导致其他酸奶的销量下降，称之为蚕食效应，如图5-30所示。计算时一般会从商品品牌、属性、价格、历史销售多种因素出发，计算单品之间的替代系数，替代效应弱的情况下，一个单品搞活动时，对另外一个单品的蚕食比较有限。例如客户偏好A品牌的酸奶，它被B品牌替代的系数很小，当B品牌打折时，对A品牌的酸奶的影响可能是非常有限的。

图5-30　促销带来的蚕食效应示意图

●价格折扣是刺激需求的重要手段，因此可以运用第二种方法。价格和销量之间是有弹性关系的，同时不同类型的商品的弹性不一样。比如面包打8折，可能带来了40%的销量增长，但是猪肉打8折可能会带来30%的销量增长。用销量增加的量除以折扣变动的比例，就图5-29　促销带来的销量增加示意图

这种方法下要注意单品销量增加对同品类下其他单品的销售的影响，比如超市里某个酸奶单品搞活动，这会导致其他酸奶的销量下降，称之为蚕食效应，如图5-30所示。计算时一般会从商品品牌、属性、价格、历史销售多种因素出发，计算单品之间的替代系数，替代效应弱的情况下，一个单品搞活动时，对另外一个单品的蚕食比较有限。例如客户偏好A品牌的酸奶，它被B品牌替代的系数很小，当B品牌打折时，对A品牌的酸奶的影响可能是非常有限的。

图5-30　促销带来的蚕食效应示意图

●价格折扣是刺激需求的重要手段，因此可以运用第二种方法。价格和销量之间是有弹性关系的，同时不同类型的商品的弹性不一样。比如面包打8折，可能带来了40%的销量增长，但是猪肉打8折可能会带来30%的销量增长。用销量增加的量除以折扣变动的比例，就可以得到价格弹性系数，上例中面包的价格弹性系数=40%/（-20%）=-2。

如图5-31所示，通过分析历史上不同折扣下的需求增加的数量测算出价格和销量的弹性系数。未来要做折扣活动时，可以参考这个曲线所代表的弹性指数来测算销量增加的部分，增加的多少取决于曲线的倾斜程度。对于没有做过价格折扣的商品，可以参考类似或同类商品的弹性系数来推算其销量。

图5-31　折扣销量弹性指数示意图

●市场活动是有目标的，也可以运用目标分解法。比如要带来10万元的销售额增长，或者10%的销售增长，这时可以按照这个目标，结合活动的特点和供应的情况，分解得到SKU级别的活动增量，把活动目标金额分解到该SKU。

最后对于非单品的促销，比如品类或者全店的促销，影响比较大的是客流。因为有活动，导致进店的客流变多或者转化率提升，最终可以得到价格弹性系数，上例中面包的价格弹性系数=40%/（-20%）=-2。

如图5-31所示，通过分析历史上不同折扣下的需求增加的数量测算出价格和销量的弹性系数。未来要做折扣活动时，可以参考这个曲线所代表的弹性指数来测算销量增加的部分，增加的多少取决于曲线的倾斜程度。对于没有做过价格折扣的商品，可以参考类似或同类商品的弹性系数来推算其销量。

图5-31　折扣销量弹性指数示意图

●市场活动是有目标的，也可以运用目标分解法。比如要带来10万元的销售额增长，或者10%的销售增长，这时可以按照这个目标，结合活动的特点和供应的情况，分解得到SKU级别的活动增量，把活动目标金额分解到该SKU。

最后对于非单品的促销，比如品类或者全店的促销，影响比较大的是客流。因为有活动，导致进店的客流变多或者转化率提升，最终导致多个单品的销售放大。可以通过分析历史促销中客流、转化率和销量的关系找到三者的相关性，然后预计未来的活动能带来的客流和转化率，进而估计促销时的销量。在电商行业花钱购买流量带动销售是非常普遍的，可以通过分析历史上流量活动带来的客流、转化率、销量之间的关系，来预测未来活动的销量。

C.门店的库存量

准确的库存数量是门店补货的重要输入，做补货计划就是基于预测和库存数量做数学运算。比如，现在是周日晚上，某门店预计接下来一周某商品会卖100个，库存账本里显示该商品的库存有20个，那就需要补充80个来支撑下一周的销售。库存账本里的库存数字有两种来源。第一种是由门店库存管理系统（POS或ERP里附带的功能）自动更新计算得出的，称为永续库存。比如，某门店昨天进货20个，今天卖了10个，歇业的时候就剩下10个，这10个也称为理论库存。第二种是定期库存盘点得到的物理库存量，比如停止营业后盘点店里还有多少件商品，然后根据实际的库存盘点结果更新库存账本。库存账本中的期末库存的计算逻辑，如图5-32所示。

图5-32　库存账本中的期末库存的计算逻辑

库存账本中的库存数量是否准确，直接决定着补货计划的准确导致多个单品的销售放大。可以通过分析历史促销中客流、转化率和销量的关系找到三者的相关性，然后预计未来的活动能带来的客流和转化率，进而估计促销时的销量。在电商行业花钱购买流量带动销售是非常普遍的，可以通过分析历史上流量活动带来的客流、转化率、销量之间的关系，来预测未来活动的销量。

C.门店的库存量

准确的库存数量是门店补货的重要输入，做补货计划就是基于预测和库存数量做数学运算。比如，现在是周日晚上，某门店预计接下来一周某商品会卖100个，库存账本里显示该商品的库存有20个，那就需要补充80个来支撑下一周的销售。库存账本里的库存数字有两种来源。第一种是由门店库存管理系统（POS或ERP里附带的功能）自动更新计算得出的，称为永续库存。比如，某门店昨天进货20个，今天卖了10个，歇业的时候就剩下10个，这10个也称为理论库存。第二种是定期库存盘点得到的物理库存量，比如停止营业后盘点店里还有多少件商品，然后根据实际的库存盘点结果更新库存账本。库存账本中的期末库存的计算逻辑，如图5-32所示。

图5-32　库存账本中的期末库存的计算逻辑

库存账本中的库存数量是否准确，直接决定着补货计划的准确