最近我一直在折腾库存管理那点事,整天盯着那些起起伏伏的销量数据发愁,脑子都要炸了。以前总觉得拍脑门决定进多少货就行,结果要么是断货被客户骂,要么是压了一堆货卖不掉,资金链紧绷。后来听说霍尔特(Holt)线性趋势模型挺管用,专门治这种有明显增长或下滑趋势的数据。我这人没别的爱就喜欢动手试试,于是我翻出过去一年的销量记录,开始了一场实战折腾。
第一步:翻箱倒柜找数据,别怕麻烦
我先把去年那十二个月的销量数据全导进了一个表格里。瞅了一眼,这数据挺有意思,每个月都在稳步往上涨,但又不是那种直线的涨,总有些小波动。这种时候,普通的移动平均法就歇菜了,因为它反应太慢,总是跟在屁股后面跑。我决定用霍尔特模型来练练手。这玩意的核心就是两个公式:一个是算平滑值的,也就是现在的水平;另一个是算趋势的,也就是涨跌的速度。我当时就在想,只要把这两个变量抓住了,以后的销量预测还不是手到擒来?
我先拍脑门设定了两个系数,一个叫alpha,管平滑的;一个叫beta,管趋势的。一开始我把这两个数都设成了0.2。结果一算,预测出来的曲线跟实际数据差了十万八千里。我当时心里就咯噔一下,心想这玩意儿是不是唬人的?
第二步:死磕系数,反复打磨
我没放弃,接着在那儿调参数。我发现如果alpha给得太小,模型就跟个慢性子一样,对最近的变化一点都不敏感;如果beta给得太大,预测出来的数就像脱缰的野马,疯了一样往上涨,根本不落地。我干脆用了个笨办法,从0.1开始,一点点往上加。我坐在电脑前连喝了三杯浓茶,一遍遍地比对预测值和实际值的误差。发现,当alpha调到0.4,beta调到0.15左右的时候,那条预测线终于稳稳地贴在了实际销量的走势上。那种感觉就像是调收音机频道,滋滋半天,终于听清了声儿。
第三步:实战检验,结果竟然挺惊喜
光在旧数据上磨蹭没用,得看实战。我用这套调好的参数,预测了下个月的销量。原本我觉得下个月能卖个500件左右,但模型给出的预估是540件。我当时还打鼓,寻思着是不是预测高了?结果到了月底一算账,实际卖了535件!这误差几乎可以忽略不计了。我当时一拍大腿,这模型确实有点东西,比我那凭感觉的“肉眼预测”强多了。
搞这玩意儿有几个窍门,我得跟大伙儿唠唠:
- 数据得有趋势:如果你的销量是平着走的,或者乱跳没规律,这模型就废了。
- 初始值很重要:最开始那个趋势值,我一般用前几个月的差值取个平均,这样起步稳一些。
- 别死守一套参数:市场环境变了,参数也得跟着变,得经常回头调调。
折腾这一圈下来,我最大的感受就是,做生意不能光靠直觉。虽然这霍尔特模型听着挺高级,多动手算几次也就那么回事。我现在每周末雷打不动地要把新数据塞进去跑一遍,心里踏实多了。起码进货的时候手不抖了,库房里也没那么多陈年旧货接灰了。虽然中间废了不少脑细胞,但这罪受得值,毕竟兜里的钱算是保住了。

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