客户简介

客户为某大型快消品牌，年销售额超过200亿元，是中国瓶装水品牌第一梯队。

客户需求

1. 40+成熟SKU，32个大区，周/月终端出货需求预测。
2. 18个责任工厂要负责32个大区产销协同和排产计划，总部及每个工厂和销售公司都有统计。
3. 岗位和预测岗位，人员成本高。
4. 在预测层面，目前更多停留在专家经验判断，人工预测费时费力，且面临预测专家流失问题。
5. 在运输方面，跨区跨厂生产经常发生，造成很高的运输成本。
6. 在市场方面为供货不精准，不但有销售损失，增还加了竞品侵占市场机率。

数据分析方案和行动

1. 对为18个责任工厂的周/月产销协同、日/周发货和排产计划滚动更新提供终端出货预测参考基线。
2. 一阶段考核要求：By月By产品By大区的预测准确率达标要求75%以上。
3. 根据行业特点定制模型，并提供持续模型分析和优化服务。

主要成果

成果1：固化经验，将专家经验固化在系统里，使其成为企业长久的数据资产。
成果2：提升效率：大幅降低人工预测成本，减轻日常数据繁琐的计算工作，提升3倍工作效率。
成果3：提高准度：SKU级的零售终端出货预测准确率提升超过15%，为周/月产销协同提供更科学的参考基线。
成果4：优化供应：SKU级的订单满足率和交付及时率提升超5%，大幅减少企业的生产、物流、仓储等成本， 提升了对售点突发事件（比如促销、节日、大型活动等）的应对能力，年减少千万级销售损失。