다양한 판매 예측 기법

사용 된 더 두드러진 판매 예측 기술 중 두 가지는 하향식 예측과 상향식 예측입니다. 기업에서는 많은 모델을 사용하여 예측을 산출하지만 일반적으로 기술은 수요의 최상위 수준에서 예측하거나 낮은 수준의 수요에서 예측하는 것과 관련됩니다. 중소기업의 경우 최고의 기술 선택은 회사에 더 많은 가치를 부여하는 기술에 달려 있습니다.

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하향식 판매 예측은 제품 그룹 또는 제품군의 최상위 수준에서 수요를 예측하고 예측을 개별 재고 보유 단위에 적용하는 기술입니다. 피라미드의 각 레벨의 합계가 상단의 숫자와 같아야하는 피라미드의 관점에서 하향식 예측을 생각해보십시오.

이 예에서는 단일 제품 그룹 또는 최고 수준의 피라미드를 나타내는 남성 셔츠가있는 4 단계 피라미드를 사용합니다. 3 단계는 긴 소매 셔츠와 짧은 소매 셔츠로 구성된 두 가지 셔츠 스타일을 나타냅니다. 2 단계는 5 가지 색상의 긴 소매 및 짧은 소매 셔츠를 나타냅니다. 레벨 1은 40 가지의 재고 보유 단위 또는 SKU를 나타내며, 각 색상의 작은, 중간, 큰 및 여분의 셔츠와 셔츠의 각 스타일을 포함합니다 (네 가지 크기의 곱하기 다섯 가지 다른 색의 곱하기 두 가지 다른 스타일의 곱은 40 가지가됩니다. SKU).

이 예에서는 모든 스타일, 색상 및 SKU가 동일한 수요를 갖는다 고 가정합니다. 비즈니스 오너는 연간 판매량이 2 만개 인 남성용 셔츠를 4 급으로 예측합니다. 그는 셔츠의 모든 스타일, 색상 및 크기 사이에서 동등하게이 전체 예측을 나눕니다. 레벨 3에서 두 스타일은 각각 10, 000 단위 (두 개의 스타일로 나눠진 20, 000 단위)의 예측을받습니다. 2 단계에서 각 색상은 2, 000 단위의 예측값을받습니다 (20, 000 단위를 2로 나누고 10, 000을 5 색으로 나눈 값). 마지막으로 레벨 1에서 각 SKU는 500 단위 (2 만분의 2를 10, 000으로 나누고 5 색을 2, 000으로 나눈 값을 4 크기로 나눈 값)을 예측합니다. 40 가지 SKU에 각각 500 회의 예측치를 곱하면 총 2 만 단위가됩니다.

상향식

상향식 예측은 하향식 예측과 반대입니다. 예측 피라미드의 가장 낮은 레벨에서 예측을 생성합니다. 남성 셔츠를 사용하여 피라미드의 하단에 각 개별 SKU의 연간 매출을 예측합니다. 이 예에서 비즈니스 소유자는 피라미드 상단의 합계와 상관없이 각 SKU에 가장 적합한 예측을 결정합니다. 비즈니스 소유자가 작년에 비해 올해 매출이 10 % 증가 할 것으로 예상한다고 가정합니다. 그는 작년의 개별 SKU 판매량을 취하고 올해 SKU 전망을 결정하기 위해 각 SKU에 10 %를 추가합니다.

예를 들어 작년에 그는 462 개의 작고 흰 색 긴 소매 셔츠를 판다. 그는 올해 10 %의 가격 인상으로 작고 흰색의 긴 소매 셔츠를 올해 508 장 팔릴 것으로 예상했다. 그는 동일한 계산을 각 SKU에 적용합니다. 그런 다음 비즈니스 소유자는 SKU를 그룹화하고 합계하여 색상별로 예측하여 각 색상에 대한 예측을 결정합니다. 그런 다음 스타일에 따라 각 색상을 그룹화하고 합계하여 셔츠의 각 스타일에 대한 예측을 결정합니다. 마지막으로 두 스타일을 그룹화하여 추가하여 모든 스타일, 색상 및 크기의 총 셔츠 수에 대한 예측을 결정합니다.

잡종

하이브리드 방식의 판매 예측은 상향식 및 하향식 예측을 사용하여 회사의 판매 예측 프로세스를 관리합니다. 즉, 회사는 특정 제품군에 대한 최상위 예측을 결정합니다. 그런 다음 피라미드의 낮은 수준에서 일반적으로 사용되는 통계 모델링 기법을 사용하여 최상위 수준의 예측을 낮은 수준의 스타일, 색상 및 개별 SKU 예측으로 나눕니다.

예를 들어, 한 회사가 올해 22, 000 개의 남성용 셔츠를 판매 할 것이라고 결정했습니다. 셔츠는 다음과 같은 패턴으로 판매됩니다 : 작고 5 %; 중간, 15 %; 대형, 50 %; 초대형, 판매 된 모든 크기의 30 %. 그런 다음 색을 고려하십시오 : 흰색, 60 %; 파란색, 20 %; 크림, 10 %; 검정색, 8 %; 및 빨간색, 판매 된 모든 색상의 2 %. 마지막으로, 긴 소매, 70 % 및 짧은 소매, 모든 스타일의 30 %가 판매되었습니다. 이 데이터를 사용하여 회사는 판매 패턴에 따라 크기, 색상 및 스타일별로 22, 000 단위를 나누어 SKU 수준 예측에 도달합니다.