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良好的客户消费体验,会带来更高的客户忠诚度与市场口碑

2019-05-19

  1. 通过准确的需求预测,减少不需要的库存资金占用。在保证供给的情况下,越少的现有库存带来越低的持有成本。
  2. 通过需求预测来运营精益、敏捷业务。您可以根据当前销售进度与未来预测数据,来判断是否需要加大营销、广告投入,以确保及时完成销售目标,或者是否需要及时调整目标,以获得更大的业务增长。

2. 增强客户体验

良好的客户消费体验,会带来更高的客户忠诚度与市场口碑。最显而易见的,就是:避免让客户空手而归,或者推到您的竞争对手那儿买同类的商品,这是取悦客户的最有效的方法之一。

同时,另一方面,销售预测可以用来指导人员配置,优化排班。对大多数零售企业来说,您都不希望宾客满堂的时候,却由于营业员配置不足,导致客户消费体验下降,遗憾流失客户吧?

三、需求预测方法

按预测的技术手段来分,需求预测可以分为:

  1. 定性预测
  2. 时间序列预测
  3. 因果模型

1. 定性预测

定性预测是指:企业根据一些定性数据预测需求。

这需要预测者熟悉业务知识,具有丰富的行业经验和综合分析的能力,根据已掌握的历史资料与直观材料,运用个人的经验和分析判断能力,对事物未来的发展做出性质和程度上的判断。

虽然我们也会在一定程度上要求定性预测运用数学方法来定量的做出预测评估,但还是易受预测者的主观因素影响。

定性预测适合于:历史数据有限的企业,新店开业,新品发布(特别是市场上没有其他同类产品可参考的情况)等场景的需求预测。

能适用于定性预测的算法也非常少,这更像是行业专家或咨询公司专长的领域。

2. 时间序列预测

相比定性预测,时间序列分析是一种量化的需求预测方法,它使用更为精准的数字作为需求预测的基础,给出具有一定置信区间的量化预测值,属于定量预测的一种。

它的基本原理是:一方面承认事物发展的延续性,运用过去时间序列的数据进行统计分析,推测事物发展的趋势;另一方面充分考虑各类特征因子对数据表现的影响,综合给出预测结果。

序列预测适用于有大量过去销售数据的零售企业,有季节性、周期性的销售趋势的商品预测。