药企药店如何做好销售预测

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药企/药店如何做好销售预测？
联合通商科技

透过现行供应链模式盘点，提供产业最佳实践经验与效益测算，并提出未来实施落
地蓝图与阶段性建议，以达成降低库存、提高服务水平，并深化与关键供货商协作
关系目的
诊断导入范畴：
• 营运中心
– (超级)旗舰店、成长店、
小店
• 商品物流中心
• 采购中心
• 信息中心
• O2O运营部
• 商业营销事业部
需求感知
Demand
Sensing
中国药品零售业综
合竞争力百强冠军
2
1.聚焦现况问题 2.建议优化方向
3.预期量化效益
2

实现总部、大区、片区、产品、客户等维度批量的销售影响因子可视化，构建便捷、
高效的协同销售预测体系，以提升OTC主要产品销售预测准确率提升5-10%、处方
药销售预测准确率提升2-5%
实施范畴：
• 30个销售片区和营销
中心总部（产品、商务、
KA、基层医疗等部门）、生
产运营中心供应链管
理计划部门
• 常用总人数约为200人
中国主板上市公司
“价值百强”
1. 销售预测管理一致化
3. 纯销与订单预测及目标细
致化管理
2. 掌握库存与销售
• 纯销同环比、订单同环比、库存周转
率、销售任务进度、预算进度、已拣
配、已出货、已开票
需求感知
Demand
Sensing
纯销订单同环比
销售任务进度
4. 实时异常追踪与焦点管理
比对市场销售预测（纯销）与订单预测差异建立
市场趋势，订单与目标的风险管理体系
3

利用时间序列模型进行品牌需求预测，提供全球总部准确的预测，并拆解至区域/
省份层级预测
全球先进生物制药
公司，世界糖尿病研
究及药物开发领域的
领导者
❸ 提交预测至全球总部
将品牌全国需求预测共识值呈报全球总部(欧洲),
由全球总部统筹生产规划￮
提供需求预测给天津工厂参考￮
天津工厂
全球总部
❷ 与大区领导进行协同预测
根据各大区之品牌预测进行协同,产生
品牌层级之全国预测共识值￮
大区领导依据大区预测共识值,分配至
各省份￮
需求预测协同
❶ 产生品牌全国层级数量预测
 每月产生品牌,品牌-大区及品牌-大区-省份
之模型预测值￮
 汇整及比较品牌层级之全国层级预测值￮
 决定品牌之全国层级预测值,并依据大区与省份
初始预测之比例,重新分配至大区与省份￮
需求感知
Demand
Sensing

通过调查问卷收集分公司、专卖店的销售需求数据，使用预测模型进行分析、计
算及预测, 预测精准度达80%以上, 市场反应效率由7~10天变为2天
• 未上市产品
• 挑选类似品(已销售三个月），进行新品预测
原预测值为水平
挑选类似品
产生具季节性的预测值
客户趋动
Customer Driven
李锦记健康产品集团
成员，位列中国品牌
500强的第46位
无限极
5

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• 系统目标预测准确度可达90%以上, 加入协同共识后目标预测准确度可达98%
• 半年才能进行的多方向目标追踪修正, 现可每月进行追踪,让企业能够更精准掌
握市场方向, 订定合理的奖励政策
6
•
-
•
-
•
-
• 多模型与定制化预测方法
• 年到月到不同方向的目标与预测自动拆分與追踪
客户趋动
Customer Driven
李锦记健康产品集团
成员，位列中国品牌
500强的第46位
无限极

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