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需求分析模板（销售分析需求判断需求）

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需求预测怎么，做基本的方法论是“从数据开始，由判断结束”在历史数据分析的基础上，计划做出基准预测；根据营销等的反馈（判断），做出适当调整，成为最终的需求预测。在这个流程里，计划有数据，因为他们熟悉信息系统，精于分析信息系统里已有的需求历史数据；营销有判断，因为他们整天跟客户、市场打交道，对未来没发生的事有一定的判断。两者结合，已知的数据加上对未知的判断，造就了准确度最高的错误的预测-虽然所有的预测都是错误的，但这个结合供应链前后端智慧的预测错得最少。

要特别注明的是，“计划”并不一定是“计划部门”，而是专职做需求计划的人。他们可能是计划部门，也可能是销售、市场、产品等部门下专职负责需求计划的人。“营销”也不单指销售和市场，而是包括所有熟悉客户、市场的人，也包括产品管理、高层管理、客户服务等贴近需求的人。

“从数据开始，由判断结束”的逻辑看上去很简单，但在执行上挑战重重。常见的误区有两个，导致很多企业在需求预测上做不到位，供应链的第一道防线形同虚设。

需求分析模板（销售分析需求判断需求）

误区1：销售提需求，计划做判断

在本土企业，销售提需求非常普遍。提需求就是做预测。当不确定性非常高、业务的重复性很低时，企业不得不主要依赖判断来做预测，于是销售提需求就成了理性选择。但是，更多的情况是，明明需求的可预见性很高，企业还是依赖一线销售做预测，反倒造成更多的问题。

你知道，销售是没有数据的-他们的任务是跟人打交道，不是跟数字打交道，做预测就是拍脑袋为主；计划缺失一线市场信息，相比销售，计划更加远离需求，怎么能做好判断呢？没数据的提供数据，没判断地做判断，就如“盲人骑瞎马，夜半临深池”，需求预测自然一团糟。要知道，销售是最糟糕的预测者，却是最佳的调整者，你可以依赖他们的判断来优化预测，而不是由他们来做预测。

需求分析模板（销售分析需求判断需求）

销售承担需求预测的任务，背后的主要“理由”是需求变化太大，计划没法从需求历史来预测。这是我们在很多企业都听到的：我们的业务变化实在是太大了，言下之意是需求历史根本没什么参考价值。且慢，你这是说，你们主要靠一锤子买卖为生？光靠一锤子的买卖，你能做到几亿元、几十亿元、几百亿元的规模？

即使完全靠项目驱动的行业，比如建筑业，至少在钢筋、混凝土等原材料层面，还是有相当的重复性，因而有相当的可预见性。我们想说的是，很多企业习惯性地低估业务的可重复性。要知道，可口可乐一直卖糖水，不造飞机；麦当劳一直卖汉堡，不做芯片。虽然新老产品会有不同，但都是同一类产品，还是有一定的可比性。比如以前的新产品导入后，3个月、6个月的需求会翻多少倍，我们能从需求历史中学到很多，用在未来的新产品上。

低估业务的可重复性，其实是把所有的产品、所有的业务都当作例外来处理，完全依赖销售来预测，是计划没能力或者不作为的体现。

没有人知道得比需求历史数据更多。想想看，一个几亿元、几十亿元的企业，销售动辄有几十、几百人，每一个人最多也就知道几十、几百分之一的需求历史。而且销售人员的流动性往往很高，知识和经验的传承也值得怀疑。人们习惯性地高估一线销售的经验，在预测颗粒度那么小的地方做预测，预测准确度自然不会高。

需求分析模板（销售分析需求判断需求）

误区2：胡子眉毛一把抓，无法突出重点做判断

在一个沿海的跨国企业（工业品公司），以及一个内地的本土企业（快消品公司），它们的计划人员都说，他们也是“从数据开始，由判断结束”-计划把所有的需求历史找出来，几十几百行的数据，一股脑儿甩给销售，由销售给反馈（判断），提需求（做预测）。那销售给反馈了没有？当然没有。问销售的老总为什么。答曰，你看着那成百行的数据，从哪里下手呢？账多不愁，那只好说没什么变化。所以说，这样的预测，最后就完全由计划按照需求历史做，准确度可想而知。

这里的问题，看上去是销售不作为，实际上是计划不作为：计划没有提炼出真正需要销售判断的产品来。要知道，大多数产品相对均匀地分散到多个客户，每个客户所占的比例都很小，所以根本用不着具体的销售做判断-根据需求历史，加上对业务增长的整体判断，计划就可以做出准确度相当高的预测。这里的整体判断或许需要销售的管理层协助，但不需要一个个具体的销售来参与。

需求分析模板（销售分析需求判断需求）

真正需要一线销售反馈的，是那些需求集中在有限客户的产品，这些特定的客户所占比例相当高，其需求一旦变化，会对产品层面的预测带来很大影响。计划需要分析需求历史，识别这样的产品和客户，以便销售把资源投入在真正重要的地方。

这就如在“沙子”里挑“大石头”：“沙子”是需求占比小的客户，他们的需求变化一般会相互抵消；“大石头”是需求占比大的大客户，他们的需求变化对总体的影响显著。找到“大石头”，让相应的销售做判断，销售才能有的放矢。而找到“大石头”的过程也是数据分析的过程，是计划职能的一大任务。找不到“大石头”，销售没法有针对性地提供判断，看上去是销售不作为问题，其实更多的是计划的数据分析不到位。

需求分析模板（销售分析需求判断需求）

当企业到了一定规模，业务越来越复杂，就面临一个有趣的问题：有判断的职能没有数据，有数据的职能没有判断。这注定了需求预测是个跨职能行为。对于跨职能行为，如果由任何单一职能来完成，都会产生次优化的结果。而这恰好就是众多本土企业的挑战：因为没法有效对接销售和计划，把数据与判断有机结合，导致需求预测要么是计划独立完成，要么是完全由销售“提出”。这是预测准确度低的根本原因，也是个典型的管理问题。

要知道，需求预测是三分技术、七分管理：企业最大的挑战不是选择什么样的预测模型，而是建立销售与运营对接的流程，有数据的出数据（计划），有判断的出判断（销售），把公司前后端最佳的智慧凝聚到一起，做出准确度最高的判断，尽量提高首发命中的概率。

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