Sales Forecasting A New Approach pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
Book Description
This book represents a new – some may say radical – approach to forecasting. The authors explain how:
Forecasting less, not more, can yield higher customer service and lower inventories Teamwork, good communications, and clear accountabilities are more important than complex statistical forecasting models, It’s more beneficial to pursue process improvement than to focus narrowly on forecast accuracy.
This is an exciting, new, breakthrough approach to a traditionally difficult and frustrating task.
From the Inside Flap
Some years ago a colleague of ours, Ollie Wight, was teaching a public seminar. An early part of the session was devoted to self introductions by the attendees. Here’s what happened when a marketing vice president introduced himself:
Marketing V.P.: "Hi, I’m Joe Smith, I’m the V.P. of Marketing with Ajax Widgets."
Ollie Wight: "I’m not familiar with the widget business. Who’s your competition?"
Marketing V.P.: "Manufacturing"
At the time we thought it was humorous. But we’ve encountered this kind of situation too many times to think it’s just a funny story. It’s too widespread.
Jim Burlingame, formerly Executive Vice President at Twin Disc company in Racine, WI, claimed "Ninety-five percent of all marketing-manufacturing relationships are adversarial." Jim’s number may not have been accurate to four decimal places; maybe the percentage is 88 or 98.6. But Jim’s point was right in the mark: The "national average" is that people on the commercial side of the business – Marketing and Sales – normally do not have warm, friendly, supportive relationships with the folks in Operations – Manufacturing, Purchasing, Materials, Logistics. An vice versa.
Why is this so? Why do these people hassle each other instead of devoting their time and mental energies to serving the customers? Well, there’s a lot of reasons: functional silo organizations, misaligned performance measurements, left-brain vs right-brain personalities, unenlightened leadership that pits one group against the other, and – oh yes – not soing the forecasting job well. This includes lack of accountability, poor forecasting processes, dealing with too much detail, and unclear objectives.
This last issue – not dong the forecasting job well – is what this book aims to fix. We hope it helps companies make things beter on the forecasting front. Doing a better job of forecasting can help the individual company increase its customer service (order fill), reduce inventories, run the plants better, and – last but certainly not least – sell more product. But there are implications far beyond that.
First, we believe that the New Economy does exist. Things are different today. We can have good growth, high employment, and low inflation all at the same time. And while we haven’t completely eliminated the business cycle (yet), we have dampened its ups and downs by more than a little bit. Better business processes – Total Quality, Sales & Operations Planning, Lean Manufacturing, Enterprise Resource Planning, Just-In-Time, and others – have contributed enormously to this.
Second, better sales forecasting processes can help not only the individual firm, they also can have a beneficial effect on the economy as a whole as they take hold widely throughout industry. As a large number of manufacturing enterprises get better and better at forecasting, the New Economy will work even better, productivity will continue to increase, inventories will lean out even more, and the business cycle will be dampened further.
There are three themes that play throughout this book.
Emphasize Teamwork, Not Formulas
Forecast Less, Not More
Focus on Process Improvement, Not Forecast Accuracy
作者简介
目录信息
读后感
评分
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用户评价
作为一名资深的业务分析师，我一直关注着销售预测领域的前沿进展。《Sales Forecasting A New Approach》这个书名，在我浏览书架时，立刻捕捉到了我的目光。我对“新方法”这三个字尤为敏感，因为我深知在当前快速变化的商业环境中，固守陈规往往意味着落后。我一直在寻找能够提升预测精度、降低不确定性、并且能够适应复杂市场动态的新工具和新理论。我过去的工作经历中，也曾尝试过各种预测模型，从经典的ARIMA到指数平滑法，再到一些初步的机器学习应用，但总感觉在处理非线性的、受多种外部因素影响的销售波动时，仍然存在很多局限性。我尤其关注那些能够充分利用新兴技术，例如自然语言处理（NLP）来分析消费者评论和社交媒体情绪，或者利用深度学习模型来捕捉数据中隐藏的复杂模式的预测方法。这本书是否能够深入探讨这些技术在销售预测中的具体应用？它是否会提供构建和优化这些模型的技术指南，包括数据特征工程、模型选择、参数调优以及验证策略？我期待书中能够呈现一些前所未有的分析视角，甚至可能是一种全新的预测范式，能够帮助我们更有效地识别市场机会、规避潜在风险，从而做出更明智的商业决策。此外，我非常好奇这本书在数据隐私和伦理方面的考量，毕竟在利用大量数据进行预测时，这些问题也日益凸显。我希望作者能够在这方面有所涉及，并提供一些最佳实践。
评分这本书的名称《Sales Forecasting A New Approach》着实勾起了我的研究兴趣，尤其是在金融投资分析这个领域，对市场趋势和潜在收益的准确预测是成功的基石。《Sales Forecasting A New Approach》这个副标题，让我联想到金融市场中那些复杂的价格波动、受多种宏观经济因素影响的资产表现，以及投资者情绪变化所带来的非线性影响。我一直以来都在寻找能够超越传统时间序列分析和回归模型的预测方法，那些能够捕捉市场“黑天鹅”事件，或者识别出早期预警信号的策略。我迫切希望这本书能够提供一些创新的分析框架，例如，是否会涉及如何利用高频交易数据、另类数据（alternative data，如卫星图像、信用卡交易数据、甚至网络爬虫数据）来构建更具前瞻性的预测模型？我非常好奇书中是否会深入探讨如何将心理学和行为经济学中的洞察，例如，投资者情绪、羊群效应、以及过度自信偏差等，融入到销售预测模型的设计中，从而更准确地捕捉市场的人为因素。我期望这本书能够提供一些关于如何评估和管理预测模型风险的严谨方法，以及如何在不确定的市场环境中制定更稳健的投资策略。如果书中能够提供一些具体的量化模型示例，展示如何在金融市场中应用这些“新方法”来预测特定行业或资产的销售额或增长率，并提供相应的回测（backtesting）结果，那将极大地增加这本书的价值。我希望能从中获得能够指导我进行更精准、更具洞察力的金融市场预测的知识。
评分这本书的标题《Sales Forecasting A New Approach》之所以引起我的注意，是因为它触及了我在零售业管理领域的一个核心挑战：如何更准确、更灵活地预测商品销售。我曾花了大量时间和精力去研究和实践各种预测技术，从基于历史销售数据的简单平均法，到更复杂的趋势季节性分解模型，再到尝试引入外部变量如天气、促销活动等。但即便如此，面对消费者购买行为的快速变化、季节性产品的波动性以及突发事件（如突如其来的热门话题或竞争对手的促销策略）的影响，传统的预测方法常常显得捉襟见肘。因此，我迫切地希望这本书能够提供一种真正“新”的视角，能够帮助我超越这些固有的局限。我非常好奇这本书是否会深入探讨一些能够捕捉动态市场变化的预测框架，例如，是否会涉及一些能够实时学习和适应的机器学习模型，或者能够整合多种数据源（包括传感器数据、POS数据、甚至社交媒体情绪数据）的预测系统。我期待书中能够提供一些关于如何进行有效的特征工程，以及如何评估不同预测模型的优劣和适用性的指导。此外，我非常关心这本书是否会关注预测结果的解释性，以及如何将这些预测转化为实际的库存管理、定价策略和营销活动的优化。如果这本书能够提供一些切实可行的案例研究，展示如何在实际的零售环境中应用这些“新方法”，并量化其带来的效益，那将对我来说具有极高的价值。我希望通过阅读此书，能够获得一套全新的工具箱和思维模式，以更科学、更有效地应对零售业销售预测的复杂性。
评分《Sales Forecasting A New Approach》这个书名，简洁而有力，直接击中了我在商业领域长期以来的痛点。作为一个在快消品行业摸爬滚打了十多年的营销经理，我深知销售预测的准确性对于公司运营的方方面面都有着决定性的影响。从生产计划的制定、库存的优化，到营销活动的投入与产出评估，甚至到公司的整体战略规划，都离不开对未来销售的精准预判。然而，多年来，我见证了太多因为预测失误而导致的资源浪费和机会流失。我尝试过各种经典的统计模型，也接触过一些早期的机器学习应用，但总觉得它们在应对日益复杂和多变的消费市场时显得力不从心。我尤其希望这本书能提供一些真正颠覆性的视角，能够帮助我理解那些隐藏在数据背后的、更深层次的消费者行为模式和市场驱动因素。我期待书中能够深入探讨如何利用新兴的技术和分析方法，例如，如何通过分析社交媒体上的用户情绪和话题趋势来预测产品的潜在需求，或者如何利用地理空间数据来洞察区域性的销售机会。我对书中关于“新方法”的具体落地性和可操作性有着极高的期望。它是否会提供一套清晰的实施步骤，从数据收集、清洗、模型构建，到结果解读和策略制定？它是否会包含一些真实的商业案例，展示这些“新方法”在不同行业和不同规模的企业中是如何应用的，以及取得了怎样的成效？我渴望这本书能够为我带来一种全新的思考方式，让我能够更有效地应对市场变化，做出更明智的决策，从而推动公司的销售业绩持续增长。
评分《Sales Forecasting A New Approach》这本书的标题，对我来说，具有一种天然的吸引力，因为它恰恰点明了我在供应链管理领域所面临的迫切需求。我深知，准确的销售预测是优化库存、降低缺货率、提升客户满意度的关键。然而，在当前全球供应链日益复杂和动态的环境下，传统的预测方法往往难以应对需求的高度不确定性、供应商的交货延迟以及市场上的突发事件。我一直在寻找能够提供更精细化、更具适应性的销售预测解决方案。我非常好奇这本书是否会深入探讨如何将更广泛的数据维度纳入预测模型，例如，除了历史销售数据，是否会涵盖宏观经济指标、原材料价格波动、甚至是一些关于气候变化或地缘政治风险的预测？我期待书中能够介绍一些能够处理多层级、多区域销售预测的复杂模型，并且能够有效地将销售预测结果与供应链的其他环节（如生产计划、物料采购、物流配送）进行联动。我尤其关注书中关于如何量化和管理预测误差（forecast error）的论述，以及如何基于预测的不确定性来制定更优的库存和补货策略。如果这本书能够提供一些关于如何利用先进的优化算法和模拟技术来支持销售预测和供应链决策的案例，那将对我非常有启发。我希望通过阅读这本书，能够获得一套全新的方法论和技术工具，从而提升我所在企业的供应链韧性和响应速度。
评分我对《Sales Forecasting A New Approach》这个标题感到非常好奇，尤其是“新方法”这个词。在我的职业生涯中，我一直致力于寻找能够真正提升企业绩效的创新性解决方案，而销售预测的准确性无疑是其中至关重要的一环。我曾见过太多企业因为对市场需求判断失误而导致的库存积压、生产效率低下、或是错失增长良机。我认为，一个真正“新”的销售预测方法，不应该仅仅是现有方法的简单叠加或微调，而应该是一种能够从根本上改变我们理解和预测销售行为的视角。我特别期待这本书能够深入探讨一些非传统的、甚至是颠覆性的预测思路。例如，它是否会介绍一些能够捕捉消费者行为深层驱动因素的方法？是否会利用心理学、社会学甚至人类学的一些理论来解释销售模式的变化？在数据的利用方面，除了我们熟知的历史销售数据，这本书是否会引导我们关注那些被忽视的、但可能蕴含巨大预测价值的数据源，例如宏观经济指标、政策法规变化、甚至是一些难以量化的软性信息？我希望这本书能够提供一套完整且易于理解的框架，指导读者如何系统地思考和实践这种“新方法”。它应该能够回答诸如“如何识别和衡量影响销售的关键驱动因素？”、“如何构建能够捕捉复杂因果关系和非线性模式的预测模型？”以及“如何将预测结果有效地转化为可操作的商业策略？”等核心问题。我渴望这本书能够为我带来全新的启发，帮助我突破思维定势，在销售预测领域实现质的飞跃。
评分这本书的书名《Sales Forecasting A New Approach》首先就吸引了我。在商业世界中，销售预测的准确性直接关系到企业的生存和发展，一个“新方法”的承诺，立刻勾起了我极大的兴趣。我是一名在市场营销领域工作了多年的专业人士，深刻理解销售预测在库存管理、生产计划、营销预算分配以及整体战略决策中的关键作用。过往的经验告诉我，传统的预测方法，尽管在某些特定场景下依然有效，但往往难以应对瞬息万变的消费行为、新兴的市场趋势以及日益复杂的竞争格局。尤其是在数字化转型浪潮席卷全球的今天，海量的数据、社交媒体的影响力、以及消费者偏好的快速迭代，都对传统的基于历史数据和线性模型的预测方法提出了严峻的挑战。我迫切地希望这本书能够提供一些真正突破性的思路和切实可行的工具，帮助我们超越那些陈旧的桎梏，拥抱那些能够洞察未来的新视角。我期待这本书不仅仅是理论的阐述，更重要的是能够提供具体的案例分析，展示这些“新方法”如何在实际业务中落地生根，并带来显著的成效。例如，我非常好奇作者是如何定义这个“新方法”的，它是基于大数据分析、人工智能、机器学习，还是融合了行为经济学、心理学等跨学科的洞察？书中是否会详细介绍具体的模型构建、数据采集和清洗过程，以及如何评估预测结果的准确性和可靠性？这些都是我作为读者最为关心的问题，也是我判断一本书价值的重要标准。我希望这本书能够填补我在这一领域的知识空白，并为我的工作提供切实可用的指导，让我能够更自信、更精准地把握未来的销售脉搏。
评分《Sales Forecasting A New Approach》这个书名，无疑为我打开了一扇通往新认知的大门。作为一名在咨询行业专注于商业智能和数据分析的顾问，我深知销售预测在企业战略规划和运营效率提升方面的重要性。然而，我常常发现，客户在销售预测方面普遍面临着准确性不高、难以适应市场波动、以及预测结果与实际执行脱节等问题。我一直在寻找能够真正帮助客户突破这些瓶颈的解决方案。我特别期待这本书能够提供一些在方法论上的创新，例如，它是否会介绍一些能够融合定量数据分析和定性市场洞察的预测模型？或者，是否会深入探讨如何利用人工智能和机器学习技术，不仅捕捉历史趋势，更能预测未来的潜在需求变化和新兴的市场机会？我希望这本书能够提供一些关于如何构建一个端到端（end-to-end）的销售预测流程的详细指导，包括数据采集、数据治理、模型选择与训练、预测结果的验证与迭代，以及如何将预测结果有效地传达给不同部门的利益相关者。我更看重的是书中关于“新方法”的可操作性和适应性，它是否能够应用于不同规模和不同行业的企业？是否能够帮助客户在资源有限的情况下，依然能够构建出有效的预测能力？如果书中能提供一些详实的案例分析，展示“新方法”如何在实际的商业环境中得到应用，并带来显著的商业价值，那将是对我最有价值的收获。我期待这本书能够为我提供一套全新的工具和思维框架，让我能够为我的客户提供更具创新性和实效性的销售预测解决方案。
评分我是一名在高科技行业从事产品管理工作的人员，销售预测对我来说至关重要，因为它直接影响着我们的产品生命周期管理、研发投入以及市场推广策略。《Sales Forecasting A New Approach》这个书名，立即吸引了我，因为我一直在寻找能够更精准地预测高科技产品销售的方法，尤其是在产品迭代速度快、市场需求变化莫测的领域。我曾经尝试过多种预测模型，包括依赖历史销售数据的统计模型，以及一些初步的机器学习模型，但常常发现它们在预测全新产品（new product forecasting）或面对颠覆性技术时表现不佳。我非常希望这本书能够提供一种全新的、更具前瞻性的预测思路，能够帮助我们更好地理解和应对高科技行业特有的挑战。例如，我好奇书中是否会探讨如何利用早期市场信号、用户反馈、甚至是竞争对手的产品发布信息来辅助销售预测？是否会介绍一些能够捕捉技术创新和消费者采纳曲线（adoption curve）的预测模型？我期待这本书不仅能提供理论框架，更能分享一些具体的实操技巧，例如，如何构建一个能够处理稀疏数据（sparse data）和高维度特征（high-dimensional features）的预测模型，以及如何有效地评估和管理预测的不确定性。如果书中能提供一些关于如何利用消费者行为数据、用户画像以及市场细分来提升预测准确性的洞察，那将对我非常有帮助。我希望这本书能成为我理解和驾驭高科技产品销售预测复杂性的重要指南。
评分这本书的名称《Sales Forecasting A New Approach》让我眼前一亮，尤其是在经历了数年以数据驱动为核心的业务分析工作之后，我一直在寻找能够突破现有瓶颈的销售预测技术。我注意到，尽管机器学习和人工智能在许多领域都取得了显著进展，但在实际的销售预测应用中，往往会遇到数据质量不高、特征工程复杂、模型解释性差以及对突发事件（如疫情、政策变化）的适应性不足等问题。因此，我非常期待这本书能够提供一种能够更有效地处理这些挑战的“新方法”。我希望它能够详细阐述如何从海量的、异构的数据源中提取出真正有价值的信号，例如，如何将结构化数据（如历史销售、客户信息）与非结构化数据（如社交媒体评论、新闻报道、甚至卫星图像数据）有效地融合，构建更全面的预测模型。我对书中关于模型鲁棒性（robustness）和可解释性（explainability）的论述特别感兴趣，因为一个优秀的预测模型不仅需要准确，更需要让业务人员能够理解其预测逻辑，从而建立信任并采取相应的行动。这本书是否会介绍一些能够提升模型泛化能力，并且在面对市场黑天鹅事件时仍能保持一定预测准确性的技术？我期待书中能够提供一些关于如何将这种“新方法”应用到不同行业（如零售、制造、服务业）的案例研究，并分享一些最佳实践和常见陷阱。我希望通过阅读这本书，能够为我即将展开的一个重要销售预测项目提供切实可行的技术指导和思想启迪，帮助我构建一个更加智能、更加可靠的销售预测体系。
评分Ollie Wight: “ I’m not familiar with the widget business. Who’s your competition? " Marketing V.P. : " Manufacturing " 2333
评分Ollie Wight: “ I’m not familiar with the widget business. Who’s your competition? " Marketing V.P. : " Manufacturing " 2333
评分Ollie Wight: “ I’m not familiar with the widget business. Who’s your competition? " Marketing V.P. : " Manufacturing " 2333
评分思路清晰，通俗易懂，实用性强
评分Ollie Wight: “ I’m not familiar with the widget business. Who’s your competition? " Marketing V.P. : " Manufacturing " 2333
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