图一 产品生命週期阶段示意图
以某产品为例,若单纯利用该产品过去销售历史数据来进行预测(如图二所示),透过时间序列预测方法进行预测,因为该产品实际销售长度并未满一年,所以预测模型方法无法分析出趋势及季节性等特性存在,因此选择了简单指数平滑法进行预测,所以产生预测值为一条直线。而若是依据产品部门所建立的新旧品对应关係,结合前身历史数据停止生产前及新品上市后部分销售数据后(如图三所示),因为结合后数据超过一年,能分析出其具备季节行等特性存在,所产生的预测会依据时间特性结合季节性,产生较能符合实际需求波动变化的预测值来,将可做为预测的参考依据。
透过产品生命週期的规划,有效进行新旧品间的替代对应关係,让旧品历史数据能有效被后续产品沿用,使得短生命週期的产品能有效进行预测,能够满足企业在预测上的需求。因此,未来企业若要做好需求预测,制定产品生命週期及新旧品间上下市替代关係之规范,有效建立新旧品替代对应关係,并利用系统自动化处理产品销售数据,依据产品生命週期之关係,进行产品数据的筛选,快速整合新旧品历史数据,让企业在新品预测上可以产生合情合理的预测参考值,满足企业在产品预测上的需求。
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