内容摘要：预测是需求管理的重要内容以及供应链运作的源头与基础，也是连锁零售企业优化供应链需求管理的起点。我国连锁零售企业要想在激烈的竞争中快速反映市场需求、降低供应链库存、提高服务水平，进而提高企业的竞争力，必须不断提高需求预测的准确性。本文分析了我国连锁零售企业供应链需求预测现状和存在的问题，阐述了需求预测偏差给连锁零售企业乃至整个供应链带来的严重后果，并有针对性地提出了提高需求预测准确性的方法和步骤。

　　关键词：连锁零售 供应链 需求预测

　　供应链管理与需求预测

　　对于连锁零售企业来讲，供应链管理（Supply chain management，SCM）是现代管理理论所推崇的获得竞争优势的有力武器，它是指以连锁零售企业作为整条供应链的主导企业，通过改善上、下游供应链关系，整合和优化供应链中的信息流、物流、资金流，使之快速反映客户需求，以正确的数量、正确的品质、在正确的地点、正确的时间、以最佳的成本和合适的价格进行商品的生产和销售。

　　连锁零售企业的供应链需求预测主要是指预测终端消费者将要购买的产品数量。如果需求预测与实际的需求差别太大，将会对供应链运作带来巨大的影响，导致增加供应链运作成本，降低客户满意度，特别是那些随市场流行趋势变化大，与品牌营销与市场事件的联系紧密，受季节、广告、促销等因素影响较大的产品。

　　准确的需求预测能够快速反映市场需求，从而降低供应链库存、用最低的成本给客户提供最优质的服务，进而提高企业的竞争力。因此，需求预测环节对供应链的运营与优化具有极其关键的作用。

　　我国连锁零售企业供应链需求预测现状分析

　　（一）忽视消费者需求

　　供应链是贯穿于整个商品的流通过程，包括原材料从供应商出发，到生产、到零售商，再到各个门店进行商品上架和供应，最终被消费者所购买并为消费者提供相关服务的所有流程，并且包括由于某些原因与上述商品流向相反的逆向流程（如商品的回收、消费者的退货等）的整个过程。在整个过程中，所有的环节都是从消费者的需求出发来逐步完成的。在这个过程中的每一个环节出现脱节，都会造成整个供应链的问题，甚至瘫痪。因此，供应链管理应当以消费者为中心，在真正关注消费者需求的基础上进行预测。

　　（二）商品分类混乱重复

　　连锁零售企业在经营初期，商品种类较少，易于管理，因此只需要简单分类就可以经营。但如今，随着改革开放和时代的发展，我国已进入到“物资丰富”的状态。随着商品种类的增加，管理的难度也在逐渐加大。而我国大多数连锁零售企业的品类管理尚不成熟，制约了企业管理效率的提高。零售商发现，商品数量的多少并不与销售业绩和顾客满意度成正比，门店大量增加导致的冗余商品也并没有带来供应商销售规模的增长，而是被大量的重复和同质化的商品供应商稀释了销售规模，使得企业总体销售规模的增长并没有带来供应商销售规模的同步增长，导致规模扩大并未带来企业效益的同步增加。随着门店数量和规模的增长，商品和供应商的数量也随之大幅增长，而商品管理的能力和效率却呈下降趋势，管理成本不断增加。

　　（三）预测模式传统单一

　　实施品类管理的目的是为更有效地发现并满足零售商的目标购物者的需求，从而提升业绩，但很多连锁零售企业在进行需求预测时，仅仅注重预测单一产品的需求，没有针对品类进行预测。该问题产生的主要原因在于，判别不同的品类在不同的市场、门店、群组的预测信息存在困难，而且企业在运用这些海量的信息时无从选择。而在现实中，每家商店的购买模式其实都不同，在不同的门店中，同一类型的产品的销售模式也不同，单一的预测模式无法满足不同品类商品的预测要求。

　　（四）预测方法不够科学

　　需求预测的方法主要包括定性预测、定量预测和两种方法的整合预测。目前大多数的连锁零售企业会以历史的数据作为需求预测的依据，也会把促销计划所带来的影响放入需求预测中。但是仍然有很多小型的零售企业仅仅凭手工或者经验进行预测。大多数情况下，仅仅凭借手工的工作是很难准确地进行需求预测的，需要借助一些信息化工具来帮助企业实现精准的需求预测和优化管理。而凭经验来预测，其准确性更加无法保证。

　　（五）缺乏与供应商的协同预测

　　我国连锁零售企业与供应商的协同合作尚处于初级阶段。由于新业态的涌现，零售商之间的竞争更加激烈。零售商不断想办法追求效率和利润最大化。并投入巨资开发自有品牌，但由于缺乏生产制造的专业性，自有品牌很难获得成功；为追求规模优势，快速开店，建立自己的配送中心，购买POS系统，但由于没有共同的标准和IT语言，零售商和供应商的物流与信息难以匹配，规模优势难以建立，导致供应链效率低下，整体成本上升。

　　虽然我国很多连锁企业应用过VMI（供应商管理库存），但是由于供应商对于上下游企业整体协作水平有限，合作意识欠缺，导致供应商的库存费用提高，加大了供应商的风险，所以VMI管理模式并没有在供应链模式下进行有效地需求预测。

　　同时2007年的工商协作调查显示，我国的工商企业对于协作的整体满意度不高：零售商对于快速消费品制造商在供应链合作上的满意程度尤其低，而快速消费品制造商在战略合作和零售前端管理方面对于零售商也有更大的期待。相比之下，作为CPFR（协同式供应链库存管理）实施典范的沃尔玛，通过与其供应商相互协商而确立的准确预测成为其保持竞争优势的利器。

　　偏离市场的需求预测的后果

　　（一）增加库存成本

　　供应链的总库存包括在仓库中、在途配送及货架上的库存。需求预测高于实际需求水平会为企业带来积压库存，也就是“牛鞭效应”。由于牛鞭效应的存在，连锁零售企业的需求预测误差会变异放大，从而增大了其上游生产企业和供应商的生产、供应、库存管理和市场营销的不稳定性。高库存不仅减少流动资金，增加经营成本，还会减慢市场反应速度，增加由于产品过期、残损等导致的损失。一旦供应链上的某个企业改进了预测的准确性，并且制定了一系列稳定的业务计划，它就能够开始平稳地开展销售、生产、配送或其他运营如库存、发货、运输、逆向物流、服务等业务，并提高效率。

    （二）降低服务水平

　　偏离市场的需求预测在提高部分商品库存的同时，也会带来其它商品的缺货损失。2003年，中国连锁经营协会与罗兰·贝格咨询公司合作开展的中国商品缺货率调查发现，国内零售商的商品缺货率在10%左右。每当出现某种商品缺货的时候，门店的理货人员就会将其他的商品陈列在缺货商品的位置上，造成门店缺货率低的假象，以此蒙蔽零售企业总部的检查。长此以往，门店货架上的畅销商品将会越来越少，滞销商品将会充斥货架，即使该种商品到货后，理货人员也可能会误以为货架上已经有商品陈列而将畅销商品长时间置于存货区域。缺货率是衡量连锁零售企业服务水平的指标之一，缺货率越高，服务水平越低。据统计，如果所有的门店都能保证最佳的商品在架率，那么每家门店每年平均增加的销售额将达到640万元人民币。

　　（三）失去客户忠诚度

　　需求预测的偏离使零售商不能按顾客的需求提供及时有效的服务，进而导致了顾客的流失。对于顾客来说，多次光临该门店发现没有可以选择的商品，就会转移购物场所，这将导致门店的客流量像畅销商品一样慢慢流失，销售额呈现明显的下滑趋势。在国外，购物者习惯于选择1-2家商店购物，但在我国，超过50%的购物者会选择3-7家商店购物。调查显示，在缺货时，37%的购物者会选择离开此商店（其中，6%的购物者会立即离开，去别家购买，31%的购物者会去别家购买此产品，但继续在此店购买其他商品），这会给商店造成损失，为其他竞争对手创造了销售机会；48%的购物者会购买同品类替代品，这是生产厂家的损失；还有15%的购物者会放弃购买该商品，使得商店和厂家都造成损失。

　　提高需求预测准确性的方法和步骤

　　（一）建立预测模型

　　连锁零售企业需要考虑到不同的品类、不同的维度和不同层级有不同的需求预测模型。比如：在商品层面，是按照商品的品类、类型、系列、颜色还是大小来确定预测单位？在渠道层面，考虑是特许经营还是公司经营？在地理位置层面，考虑是全国还是大区还是城市？在不同的层级建立不同的需求预测模型可以提高需求预测的准确度。同时还要分析影响需求预测的因素：历史需求量的均值、季节因素的需求预测值、销售趋势预测值、促销因素预测值等，当然还应分析其他因素的影响，并有可能对其他因素进行扩展分析。

　　（二）创建基础预测

　　根据所设定的需求预测模型和商品品类的特性，选择恰当的需求预测方法，初步预测不同商品在不同区域或门店的市场需求量。对于那些销售时间比较长而且销售量比较稳定的产品，可以用定量预测技术来分析销售历史，从而确认其发展的趋势和未来的需求，如：移动平均法、二次移动平均法、指数平滑法等，这些方法的优点是科学理论性较强、逻辑推理缜密、预测的结果也较有说服力。还可以采用整合预测方法来提高需求预测的准确性。但是，如果试图预测某一种没有销售量历史记录的创新产品的销售额，则可以利用定性预测方法来进行，如：消费者调查法、德尔菲法、相关分析预测法等，使用这些方法预测所花的时间较短、实际操作比较容易。

　　（三）管理影响因素

　　由于许多市场因素（如季节性因素、促销因素、某些事件因素等）对预测结果的影响较大，如：食品、服装等商品的促销甩卖、应季商品的季节性刚性需求增长、某些事件对相关商品需求增加的影响等，这就要求企业预测时必须对基础预测进行调整，在基础预测的基础上加入促销信息、季节信息、周期信息、竞争信息、吞噬效应等影响。

　　（四）不断协商共识

　　不管用什么方法得到的预测结果，最好和那些跨越供应链各个层面的商业伙伴们一起紧密合作来提高预测的质量（例如：通过智能交易平台ITE`s或供应商和零售商之间的协同系统），企业间通过先进的Internet与Web技术相互交换和共享业务信息，采用相接近的预测模型和方法来进行预测，不断交流各自的结果，并在此基础上进行修正，使预测更精确、需求与供给更匹配。再根据此共识的需求预测结果，形成一致的需求计划。

　　因此，零售企业需要和供应商洽谈一个有利的供货协议，通过零售商和供应商的评估和协作，两者可以从中减少中间环节，最大化地提高流程效率。同时，这也会给零售企业带来最低的商品成本。

　　（五）进行业绩回顾

　　由于市场的多变性，需求也是瞬息万变的，在执行计划的过程中，需要对一些异常变动或在预测基础上的大幅变化进行及时地管理和调整，并不断地根据执行的情况来回顾和检查执行的效果，在不断反馈、不断修正中逐步实现优化，为以后的业务提供准确的数据和优化的基础。

　　参考文献：

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　　2.詹颖.系统协作：企业供应链优化与品类管理[J].销售与市场，2010（6）
　　3.王金旺.供应链环境下市场需求预测体系研究[D].北京交通大学硕士学位论文，2008
　　4.张帆.基于商品品类的零售供应链需求预测与库存管理模式研究[D].电子科技大学硕士学位论文，2011