许多电商从业者都会在一年中的不同时期迎来销售额激增的业务旺季。旺季往往集中在某些节日或活动,如黑色星期五、圣诞节或母亲节,在中国,类似的电商购物节有618、双十一(11.11)。虽然季节性销售有助于提高销售收入,但更为重要的是,你必须能够在客户需求激增时满足客户的需求。
进行基本的季节性需求预测,有助于做出战略决策,比如是否应该升级设备,或何时应该下批发订单,准备更多货品。作为企业主,你需要自行做出这些决策,而需求预测是最好的决策方法之一,可以为你提供参考依据。
什么是预测季节性需求?
电商商家往往通过预测季节性需求来确定一年中不同时期的销售额。客户的需求在不同季节会有很大变化,了解在不同季节可能实现的销售额有助于准备足够的库存并妥善管理现金流。
预测季节性需求的重要意义
一年中有几个月,你会感觉自己像在钱堆里游泳,而在其他时间,你的银行账户像是寸草不生的沙漠,始终看不到金钱这片绿洲。
这是因为大多数业务都会经历季节性的旺季和淡季。旺季的收入可以支撑淡季的业务运营,而你也可以利用淡季的几个月重整业务。
所以,预测季节性需求至关重要,对于那些依赖旺季收入来支撑整年运营的季节性业务更是如此。
确保覆盖所有开支
做生意并非易事。举个例子,如果你每月的销售额为5000美元(约3.5万元人民币),而每月开支只有1500美元(约1万元人民币),那么你做生意就能赚钱。
但是,如果你一年中有两个月的销售额为5万美元(约35万元人民币),而每月的开支时高时低,极不稳定,那么就非常有必要进行预测了。这可以帮助你避免在收入高的旺季挥金如土,也能帮助在淡季弥补亏空。
积极投资于业务
如果你需要一台新的笔记本电脑或升级相关设备,预测季节性需求有助于你了解自己何时能够负担得起这些大额开支。
需求预测还可以帮助你决定,利用商业融资获得采购资金是否是明智之举。
做好准备,备战旺季
要满足旺季激增的客户需求,就必须提前备货,所以我们建议在黑色星期五、网络星期一等销售旺季来临前准备足够的装货用品,这些购物节的火爆程度不亚于中国的618和双十一。如果你只在旺季销售产品,那就更需要为旺季做好准备,比如提前准备库存、相关用品等。
做好战略决策
你可能在考虑是否需要在旺季聘请帮手,或获得更多商业融资来发展业务,如果你对今年的经营状况、开支情况以及预计的销售额有一个大致的了解,就能更轻松地做出这些决策。
提升客户满意度
不要在客户兴冲冲地购物时,让他们因“缺货”通知而感到失望。预测季节性需求可以估算出在旺季需要准备的货品数量,降低缺货的可能性,提升客户满意度,让更多客户成为你店铺的回头客。
降低风险
如果没有制定可靠的策略,就盲目地进行季节性销售是有风险的。预测季节性需求不仅能确保你有足够的库存来满足客户需求,避免缺货,还能帮助你避免在主要购物节来临前过量下单,降低库存过剩的风险。
电商需求预测面临的挑战
预测客户需求的季节性变化并非易事。但经过几年的摸索,你可以根据过去的销售数据来确定客户的购物行为模式。这将为你提供做出战略决策所需的大量信息,但你还是可能会不可避免地面临一些挑战。
供应链延误
你无法预测可能导致供应链延误的突发天气事件或人员短缺,而这可能会影响需求预测结果的准确性,因为很明显,你无法未卜先知,没办法预知集装箱是否会再次被困在苏伊士运河上。
数据不准确
数据是预测季节性需求的基石。没有数据,就无法利用过去的经验预测未来。即使是保存非常完好的数据,也会因为人为输入错误、网络宕机或数据重复而出现问题,从而影响需求预测结果的准确性。
竞争情况在不断变化
电商市场日新月异,这意味着电商商家每年都要面临新一轮的竞争。新品牌可能如雨后春笋般出现,抢走你的客户群。去年,你可能因为竞争对手很少而迎来了销售火爆的假日季。但今年的情况可能完全不同,对此,也没有具体的预测方法。
运费
旺季的客户需求大,运费往往会飙升。如果你无法获得有关运费成本和发货时间安排的具体信息,就很难在预测需求时将这一因素考虑在内。
客户的喜好和购物趋势在不断变化
客户的喜好会随着季节的变化而变化。去年大受欢迎的商品今年可能爆冷,而去年的冷门商品今年可能大火。因此,很难预测哪些商品会在旺季受到客户青睐。
合理预测季节性需求:分步指南
设定目标
在开始研究数据并预测需求之前,先想想你希望在即将到来的销售旺季实现什么目标。利用过去的销售数据和客户的购物行为模式,确定可以实现的目标,并确保你的目标符合以下原则:
- 明确
- 可衡量
- 可实现
- 有针对性
- 有时间限制
例如,与“增加假日季销售额”相比,“12月份的假日季销售额比去年增加10%”显然是一个更好的目标。
收集数据
一旦知道了自己想要实现的目标,就该着手处理数据了。掌握的数据越多,就越容易做出准确的预测。
尤其要关注以下数据:
- 销售数据。去年你卖出了多少产品?哪些产品最畅销?销售收入是多少?
- 库存数据。去年是否缺货?目前有多少库存?
- 客户数据。哪些人群是你最好的客户?每位客户通常会在你的店里消费多少钱?
- 竞争对手数据。谁是你最大的竞争对手?他们去年的销售额是多少?
预测未来需求
你的任务是做出合理的预测,而不是精准确定未来一年的销售额。
那么如何做到这一点呢?有几种方法可以帮助预测未来的需求,具体包括:
- 查阅行业统计数据。你所在行业是否持续增长,或者分析师是否预测了你的行业在未来几年的具体增长率?
- 与业内同行交流。与其他企业主交谈,了解他们的旺季通常出现在什么时候?他们一年的销售额大概是多少?
- 查阅自己的销售记录。如果你已经经营了一段时间,那么你的销售额每年增长多少?去年的销售额是多少,增长了多少?
- 查看已达成的交易。如果你已经签订了明年的批发合同,那么就应该知道已经卖出了多少产品,这也是季节性预测的一部分。
如果你经营一项新的电商业务,或者你计划在今年推出没有历史销售数据的新产品,请基于你对业务和客户群的了解做出最佳预测。毕竟,你肯定对自己的业务了如指掌。
接下来,该研究数据了。
我们先来谈谈产品。具体来说,你有多少产品?如果招牌产品少于5个或10个,你可以分别针对这些产品,进行单独的季节性需求预测。一旦产品数量达到两位数,就需要将它们分门别类,以便进行更合理的预测。
在Shopify预测模板的“产品单位销量”(“Product Unit Sales”)条目下,将每种产品或产品系列列为一行,然后输入你对每种产品或产品系列的来年单位销量预测,以及你打算在哪个月主攻这些产品或产品系列。
下载用于预测需求的Shopify电子表格模板。前往“文件”>“生成副本”(“File”>“Make a Copy”),将副本保存到你的谷歌云端硬盘或桌面上,并对预测信息保密。
接下来,添加价格信息,即你计划每月以什么价格销售这些产品。你可以计划在年中提价,或者由于11月份的销量很大,你也可以降低平均售价。现在就添加每个产品系列的每月价格。
再向下滚动,你的销售预测就生成了。
评估和调整
随着季节的变化,密切关注预测数据。预测季节性需求并非一劳永逸之举。相反,你应该定期查看是否达到了预测的数据,或者是否存在差距。
你越是了解预测数据与实际业务的对比情况,就越容易做出调整,从而满足超出预期的客户需求或应对突如其来的挑战,比如集装箱被困在苏伊士运河上。
合理预测季节性需求的最佳做法
了解季节性销售趋势
首先,预测销售额的最佳方法是了解自己的历史销售额,以及每年旺季的销售额。如果你一直在使用QuickBooks Online等系统跟踪销售情况,可以生成一些报告来了解季节性销售趋势。
比较各年度的销售额,注意是否存在异常,异常是指与其他任何情况无关的销售额飙升或下滑。
如可能,生成一份按客户类型划分的销售报告,查看每类客户在过去一年或几年的销售额和增长情况。很有可能你有几类客户带来的利润比其他客户更高,或者有几类客户的忠诚度更高,你可以专注于维护与这些客户的关系。
尽早开始预测
越早开始预测,时间就越充分,你就越有可能做出最合理的预测。
使用上文的模板来预测季节性库存需求,最大限度地优化现金流,从而为预测的各种情况做好准备。
持有一定库存
季节性业务比其他业务更容易遇到库存问题。这是因为各季节的销售额变化很大,管理库存非常困难。
只要确保在换季时持有一定库存,就可以完全避免这个问题,渡过难关,直到你可以下订单。在旺季时,尽量将最低库存水平保持在最高库存水平的70%左右。
使用库存管理软件
说到库存规划和管理,建议使用库存管理软件来帮助进行自动预测。
这些工具不仅可以跟踪所有商品的库存水平,还可以与QuickBooks Online等工具或电商平台集成,能够自动更新库存水平,你也可以方便地了解某种商品的库存是否告急。
Shopify应用程序Stocky是一款出色的库存管理工具,能帮助提高供应链透明度,并根据产品性能和季节性向你推荐应该订购哪些产品。
关注供应链
季节性预测是否成功,取决于供应链是否顺畅。你需要准确了解供应链的各个环节,并在出现问题之前发现潜在风险。为此,你必须不断检查供应链的每个环节,确保一切正常运转。
例如,如果发现生产环节存在瓶颈,你就可以在其影响供应链的其他环节之前迅速解决问题。
预测客户的季节性需求
季节性需求的预测结果并不是一成不变的,你可以采取的最有效行动之一,就是在获得更多信息后对预测结果进行调整。
一开始,你可能发现一些非固定开支的时机不对,那么你可以调整产生这些开支的时间。
之后,随着销售额和订单量的增加,你可能需要调整销售额预测数据以及完成这些订单的相应成本。
你甚至可能发现,自己确实需要商业融资,鉴于你已经制定了预算,你对如何使用这笔钱胸有成竹。
这些调整都是没有问题的。
事实上,这也是对季节性业务进行年度预测的最大好处。你能够随时调整自己的计划,全年都能掌控企业的财务状况,而不是在情况发生变化时将全部希望寄托在旺季上。
阅读详细内容
预测季节性需求——常见问题
预测零售额有哪些方法?
预测零售额有几种不同的方法。一些常见的预测模型包括趋势分析、回归分析和时间序列分析。
趋势预测和季节性预测有何区别?
趋势预测和季节性预测的最大区别在于,趋势预测跟踪的是以可预测方式增加或减少的数据,而季节性预测跟踪的是在特定时期内重复出现的数据。
如何合理预测季节性需求?
如何预测每月销售额?
要预测每月销售额,需要查看历史销售数据并确定销售趋势。还需要考虑任何可能影响销售额的季节性变化。