《基于需求预测驱动的S&OP深度培训与实战演练》

需求计划员/主管、销售经理/总监、市场经理/总监、商务经理、供应链经理/总监、财务经理/总监、客服经理、渠道经理等相关职位

注意事项：
请课前准备30个期间的历史数据（可以多个系列），并携带个人电脑，以便参与实战演练

（1）掌握建立和优化需求管理职能的三大要素；
（2）掌握何为最佳的需求预测管理运作流程；
（3）掌握如何使统计技术在最适宜的情况下产生最佳效果；
（4）掌握统计技术之外的其他重要预测编制技术；
（5）掌握常用的需求预测评估指标，基于行业特点搭建激励性绩效评估体系；
（6）掌握促销预测的编制技术和促销效果评估方法；
（7）掌握常用新产品预测的编制方法及其应用场景；
（8）通过行业案例分享，了解行业标杆管理水平，寻找管理差距；
（9）通过实战演练，实现理论与实际操作的互动融合，系统化理解和掌握需求预测管理的理念和实务操作技巧；

（1）本次培训附赠含17种模型Excel统计预测模版一套；

（2）该培训课程为两天，小班授课，费用3800元/人，包含餐费和讲义费；
12:30-13:30午餐，10:30-11:00茶歇，15:00-15:30茶歇；

一天需求预测实务培训及案例分享；一天基于真实业务场景的实战演练

第一天 | 9:00 – 17:00

1 需求管理业务价值及其应用领域
高品质需求管理给企业创造的业务价值
长期销售预测（销售指标）和日常滚动销售预测
S&OP产销平衡计划，分销中心补货预测
财务预测，促销回报率

2 需求管理职能的建立和协同互动的编制流程
理解需求预测与销售计划的关系
了解需求预测管理中的三种角色
一个称职的需求管理部门所必须履行的职责
理解预测编制过程中的信息输入和输出
理解如何定义信息分析视角及其价值所在
理解协同效应在需求预测管理中的具体体现
何为完整预测职能支持下的最佳预测流程
理解需求预测与S&OP的相互关系

3 需求预测编制中的关键预测技术和方法
理解产品目录和客户分类管理的重要性
理解影响需求预测的内部和外部因素
掌握新产品与促销预测的编制技术和要点
理解历史数据修正在预测中的重要意义
理解分解与聚合技术在预测编制过程中的重要性
理解为何预测调整说明比数据本身更加重要

4 实战演练主题一：统计模型实战培训及模拟练习
对统计技术的合理应用是需求预测管理所面临的一大挑战。本章节将通过系统模拟，将17种经典统计技术的业务逻辑和应用技巧完整进行呈现，学会如何基于历史数据的分布态势选择最佳模型，以及如何基于统计误差的变化优化模型参数等基本技巧，内容包括：

掌握17种经典统计技术的基本原理以及应用环境
了解历史数据修正(Outlier)的基本原理以修正因子的合理调整
了解趋势衰减技术(Damping)的基本原理以及应用场景
了解新产品预测模型(Liking model)的基本原理和应用技巧
统计误差的计算原理和应用（BIAS, MAD, MAPE, MSE, TS）


5 需求预测管理绩效指标的选择
了解何为多维度的需求预测评估视角
了解各种评估方法以及其利弊所在
掌握常用的预测评估关键指标KPI
学会如何基于行业选择最适合的评估指标


第二天 | 9:00 – 17:30

1 行业案例分享和圆桌讨论
通过企业应用案例的分享，并结合第一天的理论培训，深刻体验何为最佳的需求预测运作实践。分析案例企业在需求预测领域的管理优势和不足之处，并就以下主题展开讨论：

需求管理职能应向谁汇报，如何让销售市场有效参与预测
有效的需求预测应该在哪个层次上，SKU？
当各部门意见不同时，如何获得协调一致的预测
何为最佳的产销协调流程，S&OP会议应该有哪些主题
如何基于行业特点选择最佳的绩效管理指标
分享各自企业需求预测的管理体验

2 案例分享主题一：消费品企业案例分享和圆桌讨论
因为其市场模式的不同，消费品企业往往对需求管理有着更高的要求，并且有着更加完善的实践积累，但这仅限于一些大型跨国公司。更多的国内消费品企业的需求管理也仍然处于意识觉醒和模仿阶段。如何利用该行业强大的数据基础和合理的统计技术形成需求管理的基准体系，如何应对频繁的促销预测和新产品预测是消费品行业的主要挑战

3 案例分享主题二：工业品案例分享和圆桌讨论
不同的工业品企业有着不同的运作模式，但是工业品企业整体需求管理水平远低于消费品企业，大部分公司没有专职预测职能和KPI，预测更多是收集出来不是预测出来的。如何让管理层意识到预测对于财务价值的巨大影响，如何让销售部门承担起预测的职责，如何为一线销售提供更多支持，培训预测技能也是工业品企业普遍面临的挑战

4 需求预测实战演练：体验完整的需求预测编制流程
在本章节中，学员将通过需求预测系统体验一个完整的预测编制过程：
如何基于不同促销事件类别，实现修正历史数据
如何基于统计误差分析选择最佳预测模型，并生成基准预测
销售部门，市场部门，财务以及管理层等如何参与预测调整
如何基于数据平台的支持通过S&OP会议实现与供应链的协同
如何建立完善的以及财务导向的需求预测管理KPI体系

5 实战体验分享，讨论和总结
对比和定位各自公司需求预测管理模式
结合公司现状，阐述对最佳需求预测实践的理解
给公司需求管理提出可操作性的建议，需包括下述方面：
职能改善/流程改善/预测技术改善/评估指标等
最终将所有建议进行总结后提交公司管理层参考


6 课程反馈和建议收集

赵玲女士（Ivy Zhao）
国际预测者协会IIF认证培训讲师，CPDF认证需求管理高级规划师，SAP BW认证顾问。拥有近二十年制造企业供应链管理实践，主导过众多制造业需求预测（S&OP）流程信息化项目，在长期的供应链需求预测业务实践中积累了丰富的技术和管理经验，她还曾在SAP中国研究院担任需求预测模块架构师以及咨询部经理，与SAP德国总部共同合作完成需求预测模块的解决方案研发工作，具备深厚的理论功底和实践经验。尤其擅长需求管理规划和供应链计划优化。赵老师服务过的企业包括立邦涂料，亨氏集团，达能乳业，雅培制药，塞维斯玻璃,康佳，农夫山泉，汉高，雅诗兰黛，香港彭氏以岭药业以及济南重汽等。