需求波动：如何为需求波动做好准备

如果说过去几年教会了我们什么的话，那就是消费者需求可能会剧烈波动——而且波动很快。

随着需求的剧烈起伏，快速调整您的供应链管理策略以适应不断变化的消费趋势是很困难的。

这就是为什么这些被称为需求波动的地震变化如此具有挑战性。

但是，通过正确的软件监控关键库存指标，您可以在需求波动时更加主动。

您可以为需求的突然激增（或下降）做好准备。 您还可以使用适量的库存来满足需求，从而改进库存优化。

结果？ 更多的收入和竞争优势。

什么是需求波动？

需求波动的定义是指产品需求突然或意外发生的任何变化。

虽然需求波动有很多原因，但消费者预期的变化往往是罪魁祸首。 如今，客户希望零售商以低成本提供广泛的产品选择。 他们希望这些产品在他们需要的时候可用。

据福布斯网站上发表的 Forrester 研究人员称，到 2023 年，购物者将继续花钱，但会更加挑剔。换句话说，您的客户希望从他们的购买体验中获得最大价值。

此外，在产品价格、选择和可用性方面拥有无穷无尽的选择确实让消费者（而不是制造商或零售商）处于主导地位。

现在，客户是根据他们的购买习惯来决定制造计划的人。 而且您需要始终拥有合适的 SKU 以满足这些期望。

一个完美的例子是 COVID-19 大流行初期臭名昭著的厕纸短缺。

随着数百万人突然恐慌地大量购买卫生纸，制造商努力调整预测并生产更多库存，货架上空空如也。

简而言之，更大的客户影响力（和控制力）是需求波动背后的驱动力。 客户可以（并且确实）改变他们的偏好——购买更多或更少的产品——最终造成无法预测的履行情况。

是什么导致需求波动？

正如我们所指出的，不断变化的购物者偏好和趋势是当今需求波动的主要因素。 但情况并非总是如此，也不是需求变化的唯一驱动力。

传统上，供应链流程使用推动驱动策略，其中产品通过供应链从生产到零售商。 通过这种方法，生产基于需求预测，零售商在客户订购之前获得产品。

如今，电子商务供应链正在慢慢变成拉动驱动（或需求驱动）。 在拉动供应链中，生产和分销以实际客户需求为导向。 也就是说，零售商只根据需要订购库存以满足客户需求。

但问题是：这两种策略都不是完美的。

推送驱动的供应链可能会使您的品牌存货过多（例如阿迪达斯无法出售其 Yeezy 商品）并大大降低您的利润率。 与此同时，随着需求变得越来越不稳定，拉动策略更难解决。

尽管拉动供应链中的波动有很多原因，但正如我们提到的，其中两个最大的罪魁祸首正在改变客户的期望，以及大流行的挥之不去的影响。

改变客户期望

今天的客户希望以尽可能低的成本从多种产品中进行选择，而且他们现在就想要。 但客户的需求并不总是像今天这样“苛刻”。

过去的客户不像现代购物者那样强调便利性和按需产品库存可用性。

不幸的是，拉动供应链很难跟上这些不断变化的期望。 毕竟，客户改变主意的速度超过了大多数供应链的适应速度。

当供应链跟不上需求波动时会发生什么？ 您将开始看到运输和履行方面的大量积压。

这就是为什么从一开始就采用适应需求波动的稳健供应链战略如此重要的原因。

大流行的影响

简而言之，零售商在过去几年中遭受了严重的打击。

短缺和关闭的工厂（主要是由于大流行）迫使推动驱动的零售商迅速转向拉动驱动的方法（反之亦然）。

当 2020 年封锁全面生效时，由于消费者需求旺盛，销售清洁用品和消毒剂的公司无法保持货架上的库存。

另一方面，由于对其产品的需求暴跌，销售非必需品的公司留下了大量未售出的库存。

即使是建立了弹性供应链的公司也经常遇到缺货和供应链瓶颈。 与此同时，供应链团队试图在大规模劳动力短缺的情况下扩大生产。

尽管许多人认为这种流行病使客户对缺货和短缺更加宽容，但关键是中断仍然困扰着品牌。

那么，零售商（和分销商）可以做些什么呢？ 首先衡量您的品牌易受需求波动影响的程度。

可以衡量需求波动吗？

尽管可以测量需求波动，但这并不容易或始终 100% 准确。

了解需求波动需要的不仅仅是可用的内部数据。 您还需要查看各种外部因素：

• 市场变化和全球事件
• 消费者态度（趋势）
• 替代品的可用性

这些事件中的每一个都会对需求波动产生一定程度的影响，因此您需要查看它们以了解需求的实际情况。

例如，在去年，通货膨胀率达到了 40 年来的最高水平。 基于此，您必须考虑：

• 您的客户如何回应？
• 你涨价了吗？
• 如果是这样，当你这样做时发生了什么？
• 如果没有，您是否看到需求随着通货膨胀而增加？ 减少？ 保持原样？

分析这些潮起潮落可以揭示需求激增的位置、速度、百分比，甚至是什么推动了变化。

也就是说，衡量外部因素可能非常复杂，并且通常会产生微弱的相关性（相对于因果关系）。

这就是为什么在大多数情况下，最好首先应对需求波动，这样您就不必担心不断分析其影响。

您如何预测需求波动？

虽然需求波动永远无法完全预测，但您可以采取一些措施来预测波动。

大多数品牌要么使用变异系数，要么使用某种形式的情景库存计划来估计需求波动。

变异系数

对于初学者，您可以使用变异系数 (CV) 来衡量需求波动，因为该公式评估市场的可预测性。

更简单地说，CV 告诉您预测需求的准确程度。

变异系数的公式如下所示：

CV =（标准差÷平均值）

标准差衡量数据相对于均值的分散程度。 低标准偏差是指数据聚集在均值周围。

相比之下，高标准偏差是指您的数据更加分散。

听起来很复杂？ 让我们来看看它。 假设两个 T 恤品牌想要根据每周销售额来衡量其波动性。

• Awesome T-Shirt Co：平均每周销售额 = 4,000 美元，标准差 = 1,500 美元
• Mom and Pop T-Shirts Inc.：平均每周销售额 = 8,000 美元，标准差 = 2,000 美元

现在，让我们将每家公司的数字代入变异系数公式：

• Awesome Co. 的 CV：1,500 美元 ÷ 4,000 美元 = 0.375（或 37.5）
• Mom and Pop 的 CV：2,000 美元 ÷ 8,000 美元 = 0.25（或 25）

由于 Mom and Pop T 恤的 CV 较低，因此与 Awesome T 恤公司相比，该品牌每周销售额的波动性较低。因此，与 Awesome T 恤公司相比，Mom and Pop 可以更准确地预测他们的每周销售额。

您的 CV 越高，您的需求预测就越不可靠。

情景规划

另一种帮助预测需求波动的方法是情景规划。 从本质上讲，情景规划需要一些创造力和大量的长期思考来应对不确定性。

在实践中，您可以在此处确定未来可能发生在您的业务中的一系列潜在结果和现实。 然后，您可以考虑不同的响应并为几种可能的结果制定计划。

例如，农民根据天气情况使用情景来预测他们的收成是好是坏。 即使您不种蔬菜，也可以采用这种方法。

通过可视化不同的风险和机会，您的企业可以更主动地做出决策（而不是在事件发生时做出反应）。

换句话说，通过建立对可能发生的事情的认识，您可以发现即将发生的问题的警告信号并做出相应的响应。

当最坏的情况出现时，情景规划会得出多种结果，并列出您可以立即采取的措施来控制损失。 也就是说，您还可以针对最佳情况制定这些计划，例如当产品病毒式传播并且需求一夜之间飙升 300% 时。

这听起来可能很简单，但情景规划可能是长期指导您的业务的最佳方法之一。

使用强大的需求规划软件（如 Cogsy）可以使场景规划更加有效。 这些平台使用机器学习来生成“假设”场景。

这意味着，您可以模拟库存水平或生产计划的变化如何影响您的电子商务 KPI、现金流和满足需求的能力。

此类软件可确保您为所有类型的情况做好更充分的准备，因此您可以快速适应不断变化的条件（和需求波动），而不会感到恐慌和麻烦。

需要考虑的需求波动策略

减少需求波动的一些最佳方法是准确的需求预测、可扩展的规划、“假设”情景和多元化的供应链。

需求预测

在一个理想的世界中，您总是准确地预测客户需求，而不是争先恐后地响应它。 但在处理不断变化的供应链问题和不可预测的市场时，准确预测是困难的（几乎不可能？）。

幸运的是，将 ShipBob 的履行平台与 Cogsy 集成可以使需求预测变得更加容易。 通过这些平台协同工作，您可以解析需求模式并梳理出数据中的相关性（大多数需求规划者可能会错过）。

ShipBob 和 Cogsy 利用实时和历史数据来为您的需求预测提供信息。 通过这种方式，您可以循环使用过去的需求趋势（和之前的预测），以便更好地为未来的任何波动事件做好准备。

“在 Food Huggers 出现在今日秀之后，我们在 2021 年 1 月再次走红。 我们的订单量刚刚爆炸！ 仅在第一周，它就比我们之前的每周平均水平增加了 786%。 这是一个紧迫的紧缩——但多亏了 ShipBob，我们能够毫无问题地跟上疯狂的需求，并按时完成 97.3% 的订单！

即使在导致订单持续增加的最初飙升之后，ShipBob 在一月份的整个月都保持了 98.2% 的 OTIF 率（这意味着 98.2% 的订单按时和完整交付）帮助我们实现了 497%销售额逐月增长。”

Food Huggers 运营总监 Juliana Brasil

虽然需求计划永远不会 100% 准确，但与 ShipBob 和 Cogsy 合作可以使您的预测尽可能接近完美。

更好的是，Cogsy 会在新信息可用时自动更新您的需求预测。 由于您的预测始终基于最新的详细信息，因此这些实时更新可以大大提高您的库存准确性。

Cogsy 甚至可以将营销活动、新产品发布和订阅纳入您的需求预测。 准备得更好怎么样？

可扩展规划

管理需求波动的另一种方法是实施可扩展的规划。 这些灵活的流程使您的团队能够轻松增加（或“扩大”）他们的产出——比如跟上需求波动带来的更高订单量。

简而言之，可扩展的计划允许您根据需要增加（或减少）生产和履行。 通过适当的可扩展性，您可以根据预期数量调整物流并控制管理费用。

更重要的是，可扩展的规划可以承受供应链中的各种压力（想想：运输延误和原材料短缺）。 有了灵活的计划，无论何时发现新信息，您都有更多的调整和调整空间。

那么，您如何为自己的品牌使用可扩展的规划？ 利用不受硬件基础设施限制的云功能和集成数字系统。

数字系统的伟大之处在于它们可以随您的品牌无限扩展。 本地销售可以转化为国际收入，而波动的需求可能是主要增长的开始。

想想“如果”

“假设”思维是情景规划（我们在上面讨论过）的延伸。 当您在假设环境中进行计划时，您可以为未知情况做好准备。

这意味着，您可以测试补货和生产计划变更的潜在影响，而不会造成任何额外的供应链中断。 您可以对库存水平或制造流程的变化将如何影响您的 KPI 进行建模（然后找出将任何损害降至最低的方法）。

你真正想做的是考虑所有可能的情况，这样你就可以在需求波动发生之前抢先一步。 Cogsy 也可以帮助解决所有这些问题。

Cogsy 支持您运行“假设”场景，以确定最佳情况、最坏情况和最可能的库存管理策略。 这样，您就可以避免代价高昂的错误（如缺货和积压库存），这些错误会阻止您满足需求和实现收入目标。

使您的供应链多样化

仅与少数供应商保持关系有时会对您有利（例如通过与每个供应商开展更多业务来确保更好的价格）。

但是，当您由于少数供应商的问题而遇到产品短缺和缺货时，它也会带来挑战。 在这种情况下，如果那几家供应商没有您需要的产品，您就倒霉了。

此外，如果客户需求激增，生产能力有限的供应商可能没有带宽来适应额外的生产。

但是，使您的供应链多样化可以将您的制造和生产分配给更多的供应商。 这意味着您可以更轻松地满足不断增长的需求。

同样，如果您的品牌与海外供应商合作，请尝试与本地供应商合作。

与国内供应商合作可以自动将您的交货时间缩短数周（与从国外发货相比）。 这样，就不会因为让客户永远等待订单而加剧需求的波动。

如果您更换供应商，只需确保您有足够的安全库存来完成转换。

“ShipBob 的软件帮助我们更好地了解下一步应该在哪里发展。 一开始，很难简单地计算出我们在每个地区的销量。 ShipBob 的理想分配算法使我们不仅可以看到我们的客户所在的位置，还可以看到我们应该在哪里分配库存以最好地满足需求。”

Oxford Healthspan 首席营销官 Natalia Lara

ShipBob 和 Cogsy 如何帮助进行需求预测

不可靠的供应链和不可预测的需求是现代零售业的现实。 如今，电商品牌在努力改善供应链运营、满足客户期望并维持现金流的过程中面临着很多不确定性。

但这正是 ShipBob 和 Cogsy 联手的原因——帮助您自信地应对需求预测，并提供您需要的清晰度来开启未来的增长。

与 ShipBob 和 Cogsy 的集成使直接面向消费者 (DTC) 的品牌能够访问实时指标，因此您可以持续监控您的库存水平。 这些指标全天候更新 24/7。 这使您可以精确地预测生产和需求。

具体来说，ShipBob 的履行平台会自动为您跟踪关键的供应链指标（因此您可以放弃所有繁琐的电子表格工作）。

从那里开始，Cogsy 介入​​帮助您理解这些数据，以辨别这些数字试图告诉您什么。 Cogsy 甚至可以将您的静态数据转化为可靠的、可操作的见解，为您的预测和生产提供信息。

ShipBob 和 Cogsy 共同创建了一个强大的事实来源，因此您可以密切关注所有库存 KPI，并确切了解如何利用这些见解来提高预测准确性并克服需求波动。

了解有关 ShipBob + Cogsy 集成的更多信息，或联系 ShipBob 团队了解更多详细信息。 有关 Cogsy 的更多信息，请访问他们的网站。

需求波动常见问题解答

以下是有关需求波动的一些最常见问题的答案。

什么是需求可变性？

需求可变性是您预期发生的情况与消费者需求实际发生的情况之间的差异。 简而言之，需求可变性衡量的是客户需求与您的预测不一致的程度。

什么是衡量波动率的好方法？

变异系数 (CV) 是衡量波动性的一个很好的指标，因为这种计算可以告诉您预测需求的准确程度。 您的变异系数越高，您的需求预测就越不准确（和可靠）。 一般来说，CV 在 20-30 之间是可以接受的，而超过 30 的 CV 则被认为是不可接受的。

如何减少需求的可变性？

减少需求可变性的一些最佳方法是准确的需求预测、可扩展的规划、假设情景和多样化的供应链。 不仅如此，您还可以使用运营软件来支持您的需求预测，并将您的静态数据转化为强大的、可操作的见解（为生产提供信息）。