市場(chǎng)需求在要貨數(shù)據(jù)的反映

精品文檔-下載后可編輯市場(chǎng)需求在要貨數(shù)據(jù)的反映一、客戶要貨模式與市場(chǎng)需求的關(guān)系

主動(dòng)要貨模式下，客戶自主要貨，往往會(huì)因?yàn)榫o俏卷煙長(zhǎng)期不能滿足供應(yīng)，而產(chǎn)生夸大性、重復(fù)性的要貨（圖1），因此要貨數(shù)據(jù)會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于真實(shí)的市場(chǎng)需求。而在這種模式下，對(duì)于順?shù)N牌號(hào)，客戶要貨往往過(guò)于謹(jǐn)慎，擔(dān)心動(dòng)銷緩慢庫(kù)存囤積，而且由于長(zhǎng)期能夠滿足其要貨需求，客戶不愿意將流動(dòng)資金轉(zhuǎn)為安全庫(kù)存，所以往往要貨數(shù)會(huì)略小于真實(shí)的市場(chǎng)需求?？梢?jiàn)，主動(dòng)要貨模式下客戶要貨并不等于市場(chǎng)需求，但這兩者之間的差距，與卷煙價(jià)位、緊俏程度等因素有關(guān)，并不能很準(zhǔn)確地定量衡量。被動(dòng)配貨模式下，從公式來(lái)看，庫(kù)存天數(shù)*日均銷量=需要客戶備貨的數(shù)量，與上期庫(kù)存量理應(yīng)相近，因此配貨數(shù)與還原得到的真實(shí)需求（即合理定量）是基本一致的，并且客戶配貨數(shù)由系統(tǒng)自動(dòng)生成，不受客戶人為因素干擾。于是可以得到“被動(dòng)配貨模式下，配貨數(shù)能夠較為準(zhǔn)確地體現(xiàn)市場(chǎng)實(shí)際需求情況”的結(jié)論。

二、建立要貨-需求關(guān)系模型

由上文可知，網(wǎng)上配貨的客戶配貨數(shù)基本等于市場(chǎng)實(shí)際需求，并且在貨源投放沒(méi)有傾斜的情況下，這種貨源滿足關(guān)系可以代表整個(gè)區(qū)域的平均水平，通過(guò)建立要貨-需求關(guān)系模型，就可以以點(diǎn)帶面地了解整體的需求情況，并可以根據(jù)多期數(shù)據(jù)，得到市場(chǎng)需求的變化趨勢(shì)，結(jié)合其他統(tǒng)計(jì)方法，更有效預(yù)測(cè)后期市場(chǎng)需求。

（一）模型架構(gòu)

第一步是建立起網(wǎng)上配貨數(shù)與市場(chǎng)需求之間的關(guān)系：系統(tǒng)計(jì)算配貨數(shù)=網(wǎng)上配貨真實(shí)需求第二步是以網(wǎng)上配貨的貨源滿足率代表整體市場(chǎng)的滿足情況：網(wǎng)上配貨客戶貨源滿足率=確認(rèn)貨源數(shù)/計(jì)算配貨數(shù)*100%第三步是結(jié)合主動(dòng)要貨客戶的確認(rèn)數(shù)，還原出整體市場(chǎng)的需求：整體市場(chǎng)需求=所有客戶確認(rèn)貨源數(shù)/網(wǎng)上配貨客戶貨源滿足率

（二）數(shù)據(jù)論證

采集公司主動(dòng)要貨和被動(dòng)配貨客戶2022年第11周至第18周數(shù)據(jù)，在緊俏卷煙中選擇中華（硬）數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)整理如下表1所示：可見(jiàn)，對(duì)于緊俏卷煙，在同樣的供應(yīng)策略下，主動(dòng)要貨的客戶會(huì)將需求放大，導(dǎo)致要貨滿足率明顯表當(dāng)周制定的貨源供應(yīng)策略對(duì)需求的滿足程度為72.56%，而貨源供應(yīng)策略對(duì)于所有客戶是一致的，則認(rèn)為對(duì)于所有客戶，實(shí)際的貨源滿足率也是72.56%，而所有客戶的確認(rèn)數(shù)為7900條（3561條+4339條），則還原出所有客戶的真實(shí)需求為10888條。在順?shù)N牌號(hào)中，選擇紅雙喜（硬精品）為例，同樣采集2022年第11周至第18周數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)整理如下表2所示：對(duì)于順?shù)N卷煙，供應(yīng)策略是充分滿足客戶需求，貨源滿足率較高，除15、16周由于貨源銜接問(wèn)題，其他各周均為100%，此時(shí)主動(dòng)要貨客戶不會(huì)對(duì)需求進(jìn)行夸大，其要貨基本能夠體現(xiàn)需求。因此，運(yùn)用此模型也能夠有效還原市場(chǎng)需求。通過(guò)以上數(shù)據(jù)論證，可以發(fā)現(xiàn)運(yùn)用要貨-需求模型，既為還原市場(chǎng)真實(shí)需求找到了切實(shí)可行的方法，又避免了盲目根據(jù)客戶訂單進(jìn)行判斷。

三、要貨-需求關(guān)系模型的應(yīng)用

（一）還原市場(chǎng)真實(shí)需求，提高需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性

現(xiàn)行的短期需求預(yù)測(cè)方法，主要是通過(guò)運(yùn)用移動(dòng)加權(quán)平均法、季節(jié)波動(dòng)法等模型根據(jù)前期批發(fā)銷量對(duì)需求進(jìn)行擬定，結(jié)合集合意見(jiàn)法、德?tīng)柗品ǖ榷ㄐ苑椒ㄕ{(diào)整預(yù)測(cè)值。但這些方法本質(zhì)上都忽視了客戶的需求、消費(fèi)者的需求、市場(chǎng)的需求，沒(méi)有真正做到市場(chǎng)導(dǎo)向。而要貨-需求模型則以客戶要貨為突破口，既關(guān)注客戶要貨，又不盲從客戶訂單，通過(guò)科學(xué)鑒別客戶要貨數(shù)據(jù)的真實(shí)程度來(lái)還原市場(chǎng)需求，真正做到了市場(chǎng)導(dǎo)向，從而提高需求預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。例如，以2022年6月硬中華需求預(yù)測(cè)為例，比較這兩種方法的優(yōu)劣：方法一：移動(dòng)加權(quán)平均法采集2、3、4月硬中華批發(fā)銷售數(shù)據(jù)分別為9124條、22000條、31087條。由于2月受元春節(jié)后淡季影響需求較小，3、4月正常，所以分配權(quán)重0.2、0.4、0.4，運(yùn)用移動(dòng)加權(quán)平均法，計(jì)算得到預(yù)測(cè)值為23059條。方法二：要貨-需求模型采集4月各周各要貨模式客戶的硬中華要貨數(shù)、確認(rèn)數(shù)，具體數(shù)據(jù)及算法見(jiàn)表1中14-17周數(shù)據(jù)，計(jì)算得到4月還原需求41562條，6月與4月同屬平季，因此可預(yù)測(cè)需求量沒(méi)有太大波動(dòng)，為41562條左右。我們發(fā)現(xiàn)，在方法一中，數(shù)據(jù)波動(dòng)明顯，權(quán)重分配并沒(méi)有定量或定性依據(jù)，其測(cè)算得到的預(yù)測(cè)值僅可作為批發(fā)銷售預(yù)計(jì)，難以代表真實(shí)需求。而方法二則準(zhǔn)確定量了市場(chǎng)真實(shí)需求，兩種方法得出的結(jié)果也有較大差異。

（二）體現(xiàn)客戶對(duì)不同品牌的培育信心和期望

運(yùn)用要貨-需求模型，還可以利用客戶的要貨心理，準(zhǔn)確把握客戶對(duì)不同品牌的信心，主動(dòng)要貨客戶對(duì)需求的“夸大程度”則正好體現(xiàn)出其信心強(qiáng)度（圖4）。我們經(jīng)常疑問(wèn)，市場(chǎng)更看好軟中華還是硬中華？現(xiàn)在可以通過(guò)要貨-需求模型進(jìn)行解答：以2022年第14-17周軟、硬中華要貨-需求數(shù)據(jù)來(lái)看，首先得到被動(dòng)配貨滿足率，代表整體滿足程度，其次還原主動(dòng)要貨客戶真實(shí)需求（主動(dòng)要貨確認(rèn)數(shù)/整體滿足程度），最后計(jì)算主動(dòng)要貨客戶需求夸大程度（主動(dòng)要貨數(shù)/真實(shí)需求-1）。我們發(fā)現(xiàn)，各周軟中華的需求夸大程度均高于硬中華，一方面說(shuō)明軟中華的市場(chǎng)滿足程度更低，另一方面說(shuō)明客戶要貨時(shí)對(duì)軟中華更為期待，對(duì)軟中華的銷售信心更高。

四、結(jié)論

從如今卷煙行業(yè)客戶訂貨模式來(lái)看，可以分為主動(dòng)要貨和被動(dòng)配貨兩種，其中主動(dòng)要貨會(huì)夸大市場(chǎng)真實(shí)需求，而被動(dòng)配貨則能夠正確反映當(dāng)前市場(chǎng)供求關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，建立要貨-需求模型，在分配政策沒(méi)有傾斜的前提下，將被動(dòng)配貨的貨源滿足率視作整個(gè)市場(chǎng)的滿足率，