从过道到人工智能，快消品如何应对需求变化

是时候重塑需求计划了

一切都归结为准确的需求计划，以获得正确的产品组合 - 以及准确的需求感知，以确保库存位于正确的位置，即使在极端的市场波动下也能按时和完全满足需求。这种高精度是由对内部和外部数据的访问、由人工智能 (AI) 和机器学习 (ML)推动的自动化规划流程、深入的分析工具和复杂的算法所驱动的。

成功的 CPG 公司不再依赖手动分析、过时的工具、静态规划周期和消费者级电子表格（这些会引入错误、低效率和风险），而是利用内部和外部数据源来创建事实基础，以提高预测准确性。

正如消费品公司不断更新其产品线和品牌战略以保持零售业的领先地位一样，他们也需要跟上数字规划创新的步伐。随着越来越多的公司意识到人工智能和机器学习、数据科学、预测分析和高级预测算法的价值，CPG 领导者不能落后。为了最大限度地提高需求计划结果，他们需要采用支持 AI 和 ML 的解决方案，提供以下三个基本功能：

• 通过模拟实现实时决策。CPG 公司需要一种智能解决方案，能够吸收数百个需求驱动变量 - 包括详细的本地销售数据，以及新屋开工和利率等宏观经济指标。理想的解决方案还考虑计划促销、未结订单、最近交货、客户库存水平、零售商销售点 (POS) 号码和其他数据。正确的解决方案不仅能够根据分析提出建议，而且——这是关键的部分——还能够让规划人员在实施决策之前模拟决策的结果。当规划人员准备启动执行机制时，他们已经依靠统计算法和预测模型能力预测出了最可能的结果。
• 需求因果透明化。可解释的人工智能使需求计划团队能够通过了解促销、新产品发布、经济趋势、当地事件和天气对预测的可能现实影响来主动塑造需求。CPG 规划团队无需根据人类认知做出假设或猜测，而是可以利用数字决策引擎进行严格的数学分析，并在几分钟内考虑数百个潜在的需求影响因素。规划人员可以提前准确地预测因果关系，并满怀信心地执行需求计划。
• 近期需求感知与长期预测，一体化解决方案。按月度或季度进行静态预测的时代已经结束。当今的市场波动需要采取更加动态、实时的方法。随着市场趋势的出现或消费者行为的转变，CPG 公司必须近乎实时地感知这些变化，然后动态调整预测和计划。CPG 公司需要一种近乎实时的解决方案来指导他们动态地重新平衡和重新定位库存、转移分配、调整区域或商店集群补货，以及根据实时、公正的需求数据微调执行计划。但他们不能只关注改善近期预测结果的短期因素。他们还需要适当的算法来应对可能出现未知因素的较长的规划期。这种混合搭配的预测方法对于实现短期和长期需求观点至关重要。

停止浏览并选择 Blue Yonder 认知需求规划

很难想象一个单一的数字解决方案能够提供所有这些功能，解决 CPG 规划团队面临的特定挑战。但 Blue Yonder 认知需求计划专门用于帮助消费品公司创建准确、动态的预测——无论需求变化的速度或频率如何。

在人工智能、机器学习、数据科学和专有预测算法的支持下，认知需求计划最大限度地缩短了计划和执行之间的滞后时间。在生成动态预测时，这个强大的解决方案可以快速运行数百个假设模拟，以确保供应与近乎实时的客观需求数据准确且有利可图地匹配。通过智能情景规划，CPG 公司可以将预测准确率提高高达 15%。这种更准确、更可靠的预测可以在供应链的上下游共享，以确保协调响应、最大限度地减少所有节点的过剩库存并改善客户服务。

Blue Yonder 认知需求规划能够增强 CPG 公司对需求驱动因素的理解，从而实现以下目标：

• 减少高达 3% 的销售损失
• 提高规划人员的工作效率高达 75%
• 透明地显示预测增加或减少的原因
• 随着时间的推移识别新的致病因素
• 允许规划人员将自己的需求驱动因素添加到分析中
• 利用多种统计和机器学习模型来预测不同的时间范围、地区、零售商、商店集群和产品类别
• 从多个来源获取因果数据，包括 Blue Yonder 战略合作伙伴 Snowflake 管理的数据市场

一站式服务，助您提高规划速度和准确性

如果您是消费品行业的需求计划员，为什么您还在购物？领先的 CPG 公司已经将 Blue Yonder 认知需求规划纳入其购物车。他们每天都在使用它来成功应对当今极其复杂、快节奏的需求预测世界。例如，一家全球饮料行业领导者最近使用认知需求计划将预测准确率提高了 6%，同时将偏差降低了 11%。

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