營銷是最近十年來變化最快的領域之一。從傳統的線下門店銷售，到網上銷售，再到線上線下的融合，包括今年以來受疫情的影響而大熱的直播帶貨，都是這個領域快速變化的實際體現。營銷方式和推廣渠道的變化，給眾多的企業尤其是傳統行業造成了巨大的沖擊和挑戰。
在激烈市場競爭中，企業要提升銷售業績和盈利能力，就需要在客戶滿意度、毛利水平把控、物流效率提升和成本控制等各方面進行優化提升。而要解決以上難題，需要對市場需求進行準確預測，并在預測的基礎上合理優化庫存結構和庫存數量，從而實現在滿足銷售需求的前提下庫存和物流成本最低的目標。
需求預測影響到包括銷售計劃、預算和銷售額確定在內的銷售管理的各方面工作以及采購庫存管理等內容，對企業的業績達成和盈利能力有重大影響。需求預測以往通常由業務部門根據歷史銷售情況進行主觀判斷，缺少科學依據，準確度低。
從運營的角度來看，可以為企業制訂短、中、長期目標，企業可以以銷定產，合理地安排生產計劃，避免產品積壓，有效對庫存進行管理，對生產進度的安排具有指導意義，同時可以指導銷售人員完成銷售額，實現使用價值向價值轉變；
從長期發展的角度看，可以幫助企業優化產品結構，從新產品的研發規劃、產品定位和定價策略等各個層面提供決策支持，提升產品對市場的匹配度。
作為新一代增強型BI平臺，永洪科技的Z-Suite產品融合了BigData + AI + BI的全棧能力，將大量的數學預測模型軟件化，并通過易用的界面使商業用戶無需掌握深奧的數學計算模型即可以構建對企業有價值的預測模型。預測模型來自計量經濟學發展形成的大量成熟的模型，模型的共同特點是基于市場的歷史數據來推演未來需求，在分析過程中能夠發現影響市場需求的關鍵因素，并在未來預測中加入關鍵因素，進一步提升預測準確度。
-
按地域層級（省、市、縣）進行交叉預測和調和
-
按品線、品類、型號進行銷售量復合預測
-
促銷因素影響下的需求預測
-
各層級預測值自調節、實現各級預測的統一
-
自動優化分解銷售指標
以某石化企業的油品需求預測項目為例，永洪的預測方案最終預測準確度能夠接近92%，為產供銷計劃和協同提供了科學的決策依據，通過以銷定產，有效幫助該企業實現了提升履約率、降低成本、提升利潤水平等方面的經營目標。
有了準確的需求預測，企業可以相應的制定短、中、長期的目標并相應的制定生產計劃。那么如何保障生產和銷售活動的順利進行呢，這就需要供給側的有力支持，也就是要保障原材料和產成品庫存的安全供應。庫存是企業的主要成本構成之一，降低庫存提升庫存周轉率是企業實現降本增效、保障盈利能力的重要手段和目標。
庫存優化的目的就是選擇恰當的技術和方法，建立合適的庫存模型，確定最優的訂購時間和訂貨量使得庫存成本在滿足約束條件下達到最小。雖然一些企業的ERP或者WMS系統提供基本的庫存補貨計算和建議，但是通常效果都不理想。
永洪科技的多層級庫存優化計算模型融入最前沿的模擬隨機優化算法，能為復雜業務規則下的大規模供應鏈網絡快速測算出最佳的多級庫存模式，可以幫助企業降低5%~15%的庫存成本。
從分類看，庫存包括原料庫存、在制品以及產成品，從庫存狀態來看，包括在庫庫存和在途庫存。庫存成本包括持有成本（貨物成本、保存成本等）、訂購成本（訂單成本、物流成本等）以及懲罰成本（延期交貨導致的懲罰、緊急發貨增加的成本等）。所以庫存優化需要基于服務等級、訂單提前期、經濟批量、運輸成本等約束條件測算最佳庫存水平和模式，并根據需求預測，動態計算庫存控制水平、補貨數量和補貨時間點。
企業通常采用定量訂貨或者定期訂貨兩種不同的訂貨模式：
1、針對定量訂貨，我們需要計算出經濟訂貨批量和再訂貨時間點；
以某汽車集團項目為例，在永洪庫存優化模型的幫助下，在同等服務水平下降低了17.4%的庫存。
作為一家以客戶成功為目標的BI廠商，永洪科技立足于通過產品的持續優化和數據應用方案的積累完善為客戶提供數據化轉型的全方位支持。永洪科技已經形成了包括制造、金融、零售、電力能源、交通、教育、政府在內的眾多行業解決方案，以及財務、供應鏈、營銷、代理商、采購、庫存等多個領域解決方案。
歡迎關注微信公眾號“永洪科技”了解更多的數據分析解決方案內容。
?
