基线预测

需求预测（BF）模块

模块	需求预测（BF：基线预测）。
概述	利用过去的销售业绩和影响销售量的各种外部和内部数据来源的组合来预测未来需求。利用先进的统计方法或机器学习技术，准确预测未来需求趋势，优化销售策略。
特点	通过考虑各种产品特性，如销售量和利润率，我们为确定应该进行需求预测的项目和应该重点关注的项目提供了指导方针，以实现有意识的销售增长。我们利用多种统计方法，为您提供最适合您具体需求的方法。这些方法包括。机器学习，利用一组输入和输出数据，通过训练学习模式和趋势。了解输入和输出数据之间的相关性，并选择最佳算法来应用于你的特定数据集。使用从训练数据中学习到的模式来产生对新输入数据的预测。用新的数据集不断地更新和完善模型，以提高预测的准确性。
用户	销售代表、销售基地销售公司经理和全公司的销售计划管理部门（如全球供应链管理部门）都是组织内的关键角色，在推动销售增长和实现全公司的销售目标方面起着关键作用。销售代表负责与客户直接互动，确定新的销售机会，并完成交易。销售基地的销售公司经理负责管理销售代表团队，确保销售目标的实现。全公司的销售计划管理部门，如全球供应链管理部，负责在全公司范围内制定和实施销售战略，与其他部门和部门协调，监测业绩和结果，并对销售计划进行必要的调整，以实现公司目标。这个部门还在预测未来需求和确定新的销售机会方面发挥了关键作用，与销售代表和销售基地的销售公司经理密切合作，制定有效的销售战略。
规划周期	销售计划的制定通常采用每月或每周的周期。一个月度销售计划周期将涉及为下个月设定销售目标，创建一个战略来实现这些目标，然后监测整个月度的进展。在月底，销售团队会回顾他们的表现，并对下个月的策略进行调整。这个周期将每月重复一次，使销售团队能够根据市场变化或其他外部因素对其战略作出调整。每周的销售计划周期将以类似的方式运作，但时间更短。在这种情况下，销售团队将为即将到来的一周设定目标，创建一个战略来实现这些目标，然后监测整个一周的进展。在周末，销售团队会回顾他们的表现，并对下周的策略进行调整。这个周期将每周重复一次，为销售团队提供更频繁的机会，根据市场变化或其他外部因素对其战略进行调整。这两个周期都是销售计划结构的例子，这取决于企业的性质和行业来决定哪一个更适合他们。
效益	对于需求预测结果被认为是可靠和准确的产品或项目，有可能通过直接将其与需求预测联系起来，使销售计划自动化。这种方法可以使销售过程更加有效和简化，因为预测的需求可以用来自动生成生产计划、订单数量和库存水平。此外，通过将预测的需求与销售计划联系起来，企业可以更好地预测客户需求的变化，并相应地调整其销售策略。这种自动化可以通过实施企业资源规划（ERP）系统和库存管理系统等先进技术来实现，这些系统可以整合各种来源的数据，并根据需求预测生成自动销售计划。这种方法可以帮助企业节省时间，降低成本，并提高其销售业务的整体效率。此外，随着销售计划的自动化，公司可以更专注于分析和解释数据，而减少人工数据输入和计算，使他们能够做出更明智的决定。这种方法也可以帮助减少人为错误的风险，提高预测需求的准确性。