对新产品的预测是最难的预测之一，所以，如果我们预测的结果跟实际有差距，也并不奇怪，新产品受各种影响的因素很多，考虑不可能周全，所以，预测后的一段时间以日为单位的监控和调整比预测本身更重要，往往开始的几周就能发现后续这个新产品的大致走向。
这里，我们先从新产品入市开始，一点点来探索，如何做新产品预测。
咱先来说下新产品上线预测的几个步骤：
步骤1：确立各部门的协作
新产品由于缺少历史数据，和对市场反应的经验，我们需要各个重要部门协作，共同来负责，从市场，销售，运营和相关技术部门中找出一些关键人员，并组成一个工作组。这个核心团队将负责在发布期间开发和管理重新预测过程，直到需求计划变得更加可预测。
步骤2：确定并同意假设
需要集体的智慧，共同来审视来自市场研究，市场测试和之前的市场调查，确定所有可用定性和定量数据。使用数据来识别可以构成预测模型基础假设。
我们通常假设：
目标市场中的消费者数量
预期购买产品的比例
预计购买时间
重复购买和替换购买的模式
如果有委托其他研究或咨询外部行业专家，以填补任何重要的数据空白，这将是对模型最好的补充。哪怕没有委托外部专家等，通常业务部门对上面的几个假设条件，多多少少，会有感觉。
步骤3：建立细化模型
不同的用户，能接受的价格区间也是不同的，细化模型，包括细化客户；细化地区，因此，重要的是要建立一个足够细化的预测模型，以反映不同地区的不同细分市场如何以及何时以何种价格购买产品。
对客户和地区的细化，我们可以根据已经有的历史数据，对于大多数客户进行分类分析，以得到客户行为。
步骤4：使用弹性时间区间
任何新产品在使用的前几天和几周内的销售额都需要仔细监控，因为它们会迅速显示出未来需求的增长趋势。因此，尽管我们通常只是对于月度数据进行考核，但为跟踪实际销售情况而制定第一期的销售，我们需要非常详细的以日预测为基准的数据。
第5步：生成一系列预测
根据实际情况，进行多次预测迭代，更改模型中的各种假设和概率，如果部署了可以实时重新计算的建模解决方案，准备替代方案。
步骤6：快速交付和补给的确立
在新产品发布计划中，我们需要尽可能达成快速供给的协议和措施，以防止在发布后最不确定的时期内缺货。建立一个可以基于每个地点自动生成详细的补货报告，将可以缩短补货周期。
步骤7：结合不同的技术
基于市场真实的购买行为和意愿的自下而上的建模，并不是预测新产品需求的唯一方法。不同产品的生命周期不同，生命周期长的产品，我们可以通过不断调整预测，来迎合市场的变化和需求；但有些产品，比如消费电子产品，可能生命周期只有一年或者几个月，如此狭窄的机会之窗对于尽可能准确地评估需求至关重要。最具破坏性的情况是产品仍然很热时库存短缺，这使失望的消费者购买了竞争对手的产品，结合不同的预测技术可以得出更准确的结果。我们这里如果只是用excel很难做到，所以，之前的各部门的合作和及时的数据调整，以及快速反应，将尤为重要。
步骤 8：应变计划
最后，我们需要有一个应变计划。从历史上看，很大比例的新产品上市都将失败，因此，在产品发布之前，要量化并同意什么水平的销售是我们可以承受的底线，及时止损将尤为重要。物流需要及时的更新和提供相应的数据，以帮助公司决策的迅速做出，以及现有库存的快速且经济高效地消耗。
对新产品的需求预测不是一门精确的科学，而是依靠判断力而不是统计技术。成功的关键是协作，使用所有可用的定量和定性数据，并具有可以快速，轻松地更新以为整个业务中所有用户生成详细预测的建模解决方案。这对于新产品的蓬勃发展至关重要。
后面，我们慢慢讲讲，怎么在我们物流的范畴内，尽量去支持和影响公司做出正确的决策，以及及时止损或者减少库存的短缺。
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