促销预测向来很难做准，它一向是销售预测中的难项。

        我们说销售预测本就不是为了押准，而是把不确定性化为部分确定性，可执行，也知道缺口和风险在哪儿。

        促销预测也是一样。我们这篇就分2C促销、2B促销来说一说。

2C促销：建立量价关系

        2C促销首先影响的是sell-out，所以首先要做好sell-out的促销预测。

        单品直降、送小样和促销套包都是常见的促销形式。为了能做好预测我们需要这样积累自己的促销经验池：

• 何力度能卖出1.5倍的数量，何力度能卖2倍，何力度能卖10倍，分渠道的经验值；

• 受蚕食的品是什么，压制比例大概多少；

• 该品露出活动价但不能支付的预热期，及促销后的压制比例大概是多少。

        这些都靠促销前和市场、销售做假设，作为会议记录记下来，再在活动期监控和及时调整。在我们没有太多判断力的时候，先信任销售/市场部的假设，并做好灵活性的兜底方案，将假设和方案在S&OP会议上拿到决策，在经验逐渐积累起来之后，我们就有了判断力。

        促销太多，跟都跟不过来？一看促销量级，B/C类的小促只是为了撑出baseline的量而已，为不在竞争中失去堡垒，用库存的深浅做些引导，可以设定常促销的SKU。我们重点看更大的A/S类的促销。二看品的分级，也是重点积累明星爆品的经验。浅爆和长尾品不适合促销拉动，ROI低，也不利于拉新。它们是用来承接消费者“逛”的心智和个性化的需求。

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        肯定不是全靠人脑。很多企业已经在促销预测上使用算法。在算法的支持下，可以分品类分渠道建立“价格-数量”之间的量价模型，将毛利的因素考虑进去。不仅能指导预测，还能辅助决策。在2018年双11的时候，兰蔻就率先使用AI技术做了粉水的销量模拟，达到95%+的准确度，一时传为佳话。选品非常重要，大爆品、大渠道、有两三年以上的销售记录，也肯定提高了算法仿真的成功几率。

        有算法之后我们并不是就解放了，算法需要不断用输入去磨练，知道那些输入对提高精度有用，也就是我们的价值了，然后对这些输入点建立录入、确认和部分算法自学习的机制。比如：

• 活动日期：预售期、预热期、正式期等

• 促销量级，对应是价格力度

• 可参照的历史大促

• 活动系列/SKU

• 活动目标成交等

        在促销后针对准确率和输入点的质量都要进行复盘，逐渐打磨算法准确度。对促销预测，要使用和基线预测不一样的一套算法。

        Sell-out预测之后再推出sell-in预测，体现该渠道上必要的提前期。而实际上的sell-in动作，要让它如我们所计划地发生，也需要和市场、销售部门做好动作协调性的约定，比如：

        M-4确认促销预测，M-1月头与经销商沟通促销计划，当月经销商进货，M月促销。根据你的lead-time来。

2B促销：订货激励下的囤货行为规律

        就像可口可乐也曾笑言，每个月末就会卖更多的可乐，几乎已经成了搞笑的规律。这说的当然是sell-in。经销商为了完成指标拿到达量返利，我们的sell-in肯定比sell-out多了一个销售行为的影响。

        你需要了解你们公司对经销商考核的是月度还是季度达成，你要看他们达成指标的难度，才会有sense知道月底的那些临时促销，是不是销售总监又为了做到指标做的特批。特批不可怕，特批从不跟需求和供应计划沟通，随便找个品就塞了才可怕。针对这种情况，可以跟销售总监聊一下，在本月的第三周针对经销商by品类和单品的库存水位做一下建议，引导出一个更健康的临时促销，“压也压得有水平点”。中间也考虑我们大仓库存和供给的情况。

        除了临时促销，常见的2B促销会按照产品套餐来做，比如10万、8万、5万三种订货套餐，中间有必选SKU和个数，还有任选部分，凑足金额后每个套餐奖多少赠品。

        能参与市场部的套餐设计最好，因为你知道哪些卖得好，哪些供应足。如果是她们设计好再与咱们核对，就是要预估各套餐兑换的数量是多少。结合历史数据估算，实在没谱的话可以针对熟悉的客户做一些电话调研，如果这样你会不会买，为什么。

        事实上这种囤货激励型的2B促销，也要看之前是不是把它做成了日常，经销商是否已经普遍为高库存所困扰。看看经销商库存数据。再有一个简单的方法就是看看淘宝上抛货的已经到了什么折扣，一定程度上反映出经销商的压力和市场流通折扣水平。

        这时候的sell-in预测，一定要有高有低了。在出囤货套餐的时候高，在后面如果没有sell-out的促销，单是增加经销商库存的话，后面sell-in预测就要降下来，直到经销商库存消耗到比较正常的水平。 

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        最后，不管是2C促销还是2B促销，并不是sell-out和sell-in拍好数就自动补货了，一定要用供应计划的情况去做反向输入：

1. 促销量大，一般都涉及额外生产，平日要约定促销计划提前期。现在要check这个时间点工厂备货是否来得及；

2. 是否其它SKU上有合适的现有库存可以支持。此处能用滞销库存当然更爽，但很多情况下如果是一个效果不佳的滞销品，可能毁了这次促销的效果，在渠道拿资源的能力也会受损；

3. 必须讨论如果这次促销不如期望，这些库存是否有其它档期或其它渠道可以消耗，在不确定大的项目上，避免做定制，避免使用渠道特性强，季节性特别明显的SKU。

        促销预测就说到这儿，并没有特别多的干货。总结来说就是要积累具体类目、具体渠道促销表现的数据和经验，约定好计划提前期，足够早地做计划，并用供应情况做反向输入。算法上去做一套不同于基线的大促预测逻辑，在大爆品、大渠道和有历史数据的单品上效果最好。