🔍 需求计划来自哪些地方？

1. 历史销售数据（最核心来源）

  • 按SKU/门店/地区/时间段统计过去的销量。

  • 识别出季节性、周期性波动、趋势性增长/下降。

  • 通常用于建立预测模型（比如移动平均、时间序列预测）。

举例：

近3年6月冰淇淋粉的销量持续增长 → 今年6月也要准备更多。

2. 市场活动计划

  • 包括：促销、上新、节日营销、联名款、套餐组合。

  • 这些活动会直接影响销量，不能只靠历史数据，要提前跟市场部对齐。

举例：

5月儿童节联名推出“蓝色雪王冰淇淋” → 单品预计销量增加3倍。

3. 门店拓展或变动信息

  • 新门店开业：对应区域需求会提升。

  • 门店闭店/装修：该区域销量可能暂时下降。

  • 总部要拿到门店上线计划表来做前置备货。

举例：

6月计划新开100家门店，分布在广东和广西 → 这两个省的供应量要提前上调。

4. 大客户/加盟商订单意向

  • 有些大客户（如省代、团购客户）会提前报量。

  • 也可结合订货会的预估订单量。

5. 新品预测/生命周期管理

  • 新品没历史数据，要根据同类产品对比、市场部预估来做。

  • 对即将淘汰的SKU，则需要逐步减量，清理库存。

举例：

“玫瑰拿铁”预计在Q2下市 → 采购量逐月下降。

6. 天气、节假日、突发事件等外部因素

  • 高温/暴雨等天气会影响消费品类。

  • 春节/中秋等节假日会造成短期集中采购。

7. 系统预测模型/AI算法（如果企业足够成熟）

  • 使用机器学习模型将上述所有因素综合建模。

  • 每天、每周动态输出 SKU x 区域 x 时间 的预测量。

🧠 所以，需求计划 = 数据 + 人脑 + 协同

最终的需求计划往往是：

系统初步预测 + 人工调整 + 各部门确认 + 执行发布

📌 总结一句话：

需求计划不是某一个人的决定，而是销售、市场、门店、运营、计划、采购、系统综合协作出来的“全公司级决策”。