整理书稿第二版的时候，我对内容都做了梳理和更新，接下来会在这里持续登载。如果发现是你熟悉的内容，也可以在评论里补充一句你掌握之后发挥的新实践，互相激发思考。
促销预测向来很难做准，它一向是销售预测中的难项。
要我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B2C促销（对消费者的促销，以下简称2C）、B2B促销（对经销商或零售商的促销，以下简称2B）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：
什么促销力度能卖出1.5倍的数量，什么力度能卖两倍，什么力度能卖10倍，分渠道的经验值；
一个产品促销时，受蚕食的其它品是哪些，压制比例大概几成；
促前，即该品已露出活动价但还不能支付的“预热期”，和促后的压制比例大概是多少。
促销太多，跟都跟不过来？
第一，看促销量级，B类、C类的小促只是为了撑出基线销量而已，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类和S类的促销。
第二，看产品的分级，也是重点积累明星爆品的经验。浅爆和长尾品不太受促销拉动，投资回报率低，也不适用于吸引新客。它们是用来承接消费者“逛”的心智和个性化的需求的。
具体怎么算？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和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，某知名化妆品品牌就率先使用AI技术做了爆品“粉水”的销量模拟，达到95%以上的准确度，一时传为佳话。当然这个产品的选择也非常重要，大爆品、大渠道，以及拥有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，从而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；
活动系列和SKU；
活动的目标成交等。
Sell-out预测之后再推算出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、销售部做好动作协调性的约定，比如：
M-4（提前四个月）确认促销预测
M-1 月头与经销商沟通促销计划
M-1 当月经销商进货
M月 促销
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的指标考核是月度还是季度，是Sell-in还是Sell-in和Sell-out都考核。
你要看他们达成指标的难度，才会对月底的那些临时促销心中有谱：是不是销售总监又为了做到指标做的特批？特批不可怕，特批不跟供应链沟通，随便找个品就塞才可怕。
针对这种情况，可以跟销售总监聊一下，固定在第三周我们会拿出经销商在品类和单品维度的库存水位做补货建议，引导出一个更健康的临时促销，“压也压得有水平点”。同时中间也考虑上我们大仓库存和后续供给的情况。这样透明点反而更好。
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励多少赠品。
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快速调研，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的折扣水位。
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为止。
最后，不管是2C促销还是2B促销，并不是Sell-out和Sell-in预测拍好数，供应计划就自动补货了，一定要给供应计划时间，去提早核对，根据供给和库存的反馈情况去对预测做反向输入：
促销量大，一般都涉及额外生产，平日要跟工厂约定好促销计划通知的提前期。现在就要核对这个时间点，工厂备货是否来得及。更进一步，如果在提前期内，追来工厂的瓶颈物料的供货，涉及多少额外成本；
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；
必须讨论如果这次促销不如期望，这些库存是否有“plan B”，即这个渠道的其它档期或其它渠道可以消耗。比如电商团队跟电商平台小二，在这些资源上其实是可以谈的。同时我们自己这边，在不确定大的项目上，也要避免做定制，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。
可以在算法上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算法效果更好。
END
