需求驱动的风险管理的五个工具

在分析供应链风险时，物流经理倾向于关注环境灾难和流行病等广泛的中断。事实上，正是这些事件最直接地影响了最终消费者并吸引了主流新闻媒体的注意。

然而，有一些不太明显但同样强大的变化同样会破坏毫无准备的供应链。其中包括需求主导的供应链中断，这是由消费者行为的突然变化所决定的。在我们以需求为导向的供应链经济中，计划好这种类型的中断同样重要。

尽管性质不同，需求主导的风险会受到供应风险的影响。例如，由于 COVID-19 大流行，消费者市场出现了大量设计师口罩、HEPA 空气净化器和洗手液。

由于封锁，消费者的饮食方式以及从谁那里购买食物也发生了变化。根据 EIT 最近的一项研究，饮食习惯在 2020 年发生了变化，越来越多的人在家吃饭、订购外卖或在线购买杂货。那些在城市外出就餐的人选择了当地的独立餐厅，而不是大型连锁餐厅。对于亲自购物，许多人选择了较小的商店而不是超市。

许多物流经理都非常了解环境灾难后供应源所面临的风险。他们可能忽略的是此类事件对长期消费者需求的影响。面对气候变化的现实，许多买家正在选择更具可持续性的产品和服务。今天的客户会问自己是否有更可持续的产品版本，他们明天是否真的需要该产品，或者他们是否需要该产品。

需求改变的最快方式之一是通过流行文化。名人影响者可以改变消费者想要什么样的衣服或化妆品，当在街上或红地毯活动上拍照时。如果从这次曝光中受益的品牌没有提前为销量激增做好计划，它可能会面临积压，并将业务流失给准备更充分的竞争对手。

尽管这些趋势并不总是很容易预测——谁知道指尖陀螺会起飞？ — 一些业内人士已经学会了阅读市场，并且比大多数人更早地看到变化。

幸运的是，需求导向的风险比供应风险更容易预测，因为可用数据源的选择范围很广，而且分析技术旨在处理这些数据。根据供应链的成熟度，您可能需要对流程和人员进行更改以有效利用这些工具。以下是可纳入您的风险缓解策略的五种基本方法。

捕捉新的需求输入。 需求预测通常会提前 30-90 天。但是这么大的窗口太宽了，无法捕获有用的见解。通过跟踪短期销售历史和相关需求因果关系，公司可以在一个月内获得近乎实时的洞察，从而做出更相关的预测。

企业还应该最大限度地增加他们收集的数据源的数量和种类。社会情绪、销售点 (POS)、库存和货架可用性等细节都有助于提高短期需求的可见性。

需求建模。 需求模型有助于根据过去的经验预测未来的客户行为。您纳入模型的外部来源越多，它就变得越准确和更具预测性。外部来源可以包括社交媒体提要、竞争信息、天气预报和 POS 数据。再加上销售历史、促销和新产品介绍等内部数据源，这些信息可以更准确地描绘过去的行为和未来的趋势。

概率预测 .当预测基于多个变量时，旧的“单一数字”确定性方法过于简单化。相比之下，概率或随机预测过程会考虑不确定性以帮助管理风险。通过概率预测，高级算法分析多个需求变量以计算每个可能结果的概率，然后确定最有可能发生的结果。当需求模式可变、订单历史有限（例如，新产品）或季节性等因素起作用时，这提供了一种更可靠的预测方法。

需求预测软件 .选择正确的软件是有效分析您收集的数据的关键。采用概率方法的需求预测软件自动对单个项目的自下而上的需求进行建模。它分析订单行以对历史需求量和需求频率进行建模，以准确估计波动性。正确的系统会理解批量订购 20 件和销售 20 次相同产品的单件之间的区别。它还处理对移动缓慢的产品的间歇性“长尾”需求，这些需求难以预测。它针对趋势或季节性等市场因素以及需求塑造促销、新产品、预测偏差和牛鞭效应等组织因素进行规划。

人类洞察力和跨职能规划。 生成基线概率预测后，您需要业务人员通过增加他们的知识和专业知识来完善它。复杂的需求因素，例如消费者行为中的矛盾，最好由整个人类分析师团队解开。

举个时尚界的例子。 Z 世代买家倾向于优先考虑可持续性，更喜欢“升级改造”的二手服装。他们也是最有可能从“快时尚”公司购买产品以跟上不断变化的趋势的人群。为了理解这种矛盾，分析趋势的时尚买手需要与更接近实际销售数字的采购商进行比较。在任何供应链中，您在财务、营销、销售、运营和渠道合作伙伴等方面改进需求预测的人员越多，随着时间的推移，这些预测就会变得越准确。

正如供应链大师马丁克里斯托弗曾经说过的那样，“个体企业不再作为独立实体进行竞争，而是作为供应链进行竞争。”这种情绪从未像今天这样真实。那些供应链最能感知需求变化并做出反应的公司不仅对风险最具弹性；他们还能够确保获得最佳的整体业务成果。

David Barton 是 ToolsGroup 美洲区总经理。