兴奋而又刺激的双十一购物节刚刚结束，众多商家估计还没有从提前数月紧张备货以及当天销售冲刺的兴奋中缓过神来，销售金额又破历史记录、缺货所造成的失销、大量剩余库存的积压、持续不断的退货等等让众多商家处在高兴、后悔、烦恼、期盼多种情绪的交织中。

热销不断货、库存无积压一直是众多商家在“无促不销”的销售活动中能够真正“赚到钱”的一个重要运营手段，即以准确的预测减少促销活动的储备库存，整体降低商家的库存、仓储、运输、人工等成本，同时防止断货而造成的销售额影响，真正的实现销售上升和成本下降的同步进行，而如何做到这一点则非常值得商家进行思考。

然而残酷的现实则是，虽然双十一当天的销售业绩还算不错，但业绩背后往往是靠业绩2倍的大规模库存来支撑的，这意味着与业绩等量的库存还需要在双十二和元旦、春节进行持续的促销，甚至到清理到第二年的6.18大促，呆滞库存所占用的大量无法迅速变现的资金成了压垮不少商家的最后一根稻草。

近日中央电视台二套财经节目播出了京东和雀巢进行联合预测和补货的一个节目，引起了众多商家的关注。京东和雀巢实施了数据平台的对接，对于雀巢在京东平台所销售的所有品类的商品在本次双十一期间进行销量预测，通过对未来销量的把握，来帮助双方在不同层级的仓库和销售网店进行精准的备货，同时这些备货有驱动了雀巢在全球范围供应本次活动工厂的生产计划、采购计划、财务计划、物流计划的提前安排和统筹。

这样做的目的就是确保不缺货提升销售额同时降低周转天数、提高现货率，保证大促期间的成本控制与客户体验，并且降低整个供应链条上的总成本。这样在 “双十一”期间，避免了往年出现的供货过多或过少、仓间不均匀补货等情况，最终实现了京东平台现货率提高12%，雀巢订单的满足率提高27%的效果。

其中，仅现货率这一项指标就能够促使雀巢每年提升超过3000万的GMV。节目中举例雀巢天津的中心仓在今年双十一前10天就基本已经完成绝大部分的出货配送任务，完全没有往年的爆仓、催货、加班、等待等焦灼不堪和忙碌不堪的场面。

销售预测并不只是京东、雀巢等巨型企业的专利。众多零售商家特别是电商卖家，由于信息化的程度较高，ERP、CRM、WMS等工具已经使用的了多年，基础数据的积累其实已经达到的一定的程度，并且这类企业内部职能。流程相对雀巢等传统制造业企业更加精炼和高效，这些都为开展精准销售预测的工作打下了坚实的基础。

商家首先要确认本年双十一销售期间的促销预算、促销计划、促销信息、促销价格、平台政策、以及商品曝光位置等流量计划，并将信息返回输入到智能预测系统，智能预测系统首先会对数据进行预处理，通过对数据的清洗、合并、填充、转接等行为，把数据中的“噪音”降到最低，然后基于历史相似的促销表现、价格、流量、转化率、商品属性等多方位进行机器学习，结合了自己的上述数据、预测算法、预测应用场景这三个关键要素建立最佳的预测模型并且把参数调整到最佳的状态。

同时，历史在一定程度上也不能完全代表未来，模型还会考虑今年双十一和以往双十一不同的地方，如平台政策、促销新政、天气变化、新产品迭代、新技术和新模式的应用等等，这些都会给销售预测带来巨大的影响。预测模型最终输出基线预测与促销预测数量，在满足日常销售的基础上，同时迎接促销的挑战。

来源: Journal of Business Forecasting, Spring 2013, International Business Forecasting, Forecast Accuracy and ROI Report 2012 Gartner Group

精准预测只是个开始。

在获取未来的销量预测情况时，通过智能补货系统抓取SKU所设置的各种补货参数，包括备货周期、安全库存策略、供应商送货时长、采购周期和频率、箱规等，选择适合的补货模型计算，可以提供给商家双十一以及双十一前后数月的补货计划，商家依据此补货计划去平衡自己的采购和生产能力，进行原料的补给、生产节奏的安排，做商品的备货计划，这不仅可以保证商品在销售平台的现货率，同时也能保证商家的订单满足率，从而降低双方的库存周转天数和现货率的提升，提升商家对于平台的影响力，进而保证双方良好的合作关系。

未来是算法和模型的时代，这些将重新定义双十一乃至整个零售。虽然每个公司都会得益于大数据、算法、模型能使用所带来的好处，但这并不意味这每家公司都要自己养着数据科学或者机器智能方面的专家，可以由专门的公司例如欧睿供应链等提供给全社会使用，这样才能更加高效的促进新零售的发展。