隨著當今數字化紅利逐步釋放，消費市場對數字化的需求倒逼企業紛紛走上數字化轉型道路。對於企業業務需求預測業務亦如此。然而，企業內部依靠少數行業專家經驗進行業務需求預測，導致預測機制的專業壁壘在企業各業務主體和各層級中產生，使得企業自下而上的預測機制不健全，預測結果缺乏持續性。因此，業務需求預測的準確性和市場需求的波動性卻成為企業實現供應鏈建設長期面臨的問題和阻礙。
預測機制不健全
缺乏層級性、系統性的業務需求預測機制，必須依賴於企業少數專家的過往經驗，大大降低了各層級獲取預測結果的時效性。
平臺工具缺失
標準化，智慧化的業務需求預測平臺工具缺失，無法滿足企業各層級自我預測，自我分析的訴求。
資料質量低
企業的業務預測資料分散，不連續，有斷層，導致業務需求預測無法覆蓋多重業務場景。
在目前的數字化轉型大流下，針對以上實實在在面臨的問題，企業及企業管理者應該如何應對？
回覆列表
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1 # 業務戰略顧問陳寧
這個話題挺大，結合我操作過的專案，長話短說。
1，先管好“小資料”，用好“小資料”。拿不到全業務流資料，就取區域性關鍵資料，比如小到“退貨資料”；拿不到終端使用者資料，就選幾個典型市場（或樣本客戶，樣本品類）建資料樣本店。
2，梳理現有的資料資源、分佈、規則和應用背景，一個版塊一個版塊的打通資料孤島；重建實用、共享的業務分析鏈，堅持使用者導向和問題導向。
4，從“小”做起，小步快跑。像零售終端預測系統，涉及巨大的門店數字化推進的，最好的體統總是先服務業務剛需，在客戶或門店裡的痛點的解決方案裡實現資料的關聯獲取，不為了預測而做預測。
5，利用好供應商資料或其他平臺企業資料。春江水暖鴨先知，大供應商往往也是行業供應商，促進他們整理和開放部分資料，比如，定期通報相關產品功能、技術要求、規格、用材、外觀工藝、花色造型、配套件等變化情況，幫助你定期預判行業供應端的中觀趨勢。不要說拿不到，你真積極和坦誠，人家會真開放。
6，建立”預測”的內部協同。尤其是產銷、產研、產供的協同，至少做到三個明確：明確職責，明確議事規則與流程，明確獎和懲。有人做預測，有人管預測，有人用預測，建立“真重視”！