定义 IPM 洞察、“自动预测”预测时以及从 Web 上的表单中运行 Predictive Planning 时,您可以指定日历和事件,以与预测关联。
事件通常是过去导致数据出现激增或骤降的一次性或经常性事件。您可以选择在预测过程将这些激增或骤降考虑在内,这样历史激增或骤降也会反映在未来的预测中。例如,北美地区日历可能包括圣诞节事件,亚太地区日历可能包括排灯节事件,因此在此期间销售额通常会激增。通过将历史数据激增纳入预测,您可以发现预测数据将出现的激增,这样您就可以针对销量提前做好规划或利用机会。
如果没有事件,数据出现的激增或锐降会进行规范化处理并跨整个预测期间进行分布,从而可能导致预测不够准确。使用事件让您能够从预测数据出现的预期激增和锐降中发现特定事件,从而可帮助您针对事件提前做好规划并利用机会。对于基于销量的复杂垂直行业(例如航空旅行、公共交通、零售、电子商务、实体店、FMCG 和汽车),通过在 IPM 洞察、自动预测和 Predictive Planning 中使用事件,可简化预测,并显著提高预测的准确性。
或者,您也可以选择跳过历史数据激增或锐降,从而将事件数据完全排除在预测之外。
如果要将日历和事件与洞察定义和“自动预测”预测定义关联起来,请首先配置日历和事件。请参阅“配置日历和事件”。
以下仪表板显示了在预测中包含事件的效果。
在这个示例中,上面的图表显示了历史数据,其中包括多次激增。下面的图表显示了不含事件的预测结果。请注意,预测数据会被分散化和规范化处理,因此没有激增。
在这个示例中,上面的图表显示了相同的历史数据,其中包括多次激增。下面的图表显示了包含事件的预测结果。请注意,在预测数据中,激增非常明显。在这个示例中,使用事件大幅提高了预测准确性。
要在 IPM 洞察和自动预测中使用日历和事件:
有关这些过程的详细信息,请参阅“配置日历和事件”和“配置 IPM 洞察”。
事件和日历也有非 Redwood 主题版本,可用于表单中的自动预测和 Predictive Planning,并且适用于无法访问 IPM 洞察的自动预测用户,例如旧非企业 SKU 用户。
您可以在表单上的 Predictive Planning 中使用日历和事件。
关于日历和事件的说明:
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此视频介绍了如何将事件纳入预测流程中。考虑将事件用于运行预测,这样不仅能提高预测的准确性,还能帮助您提前做好规划,以应对事件对销售或销量需求造成的影响。通过纳入季节性、文化性和其他类型的事件,您可以从预测数据出现的预期激增和锐降中发现这些特定事件,从而把握机会。因事件造成的历史激增或锐降也会反映在未来的预测中。 | ![]() |