通路要如何預測店家明天的收入呢？

如果觀察家覺得字體太小不易閱讀，不妨可以聽聽看

最近有觀察家詢問角度數據：「如果可以知道一個店家三十天內部分商品的營收，應該怎麼做可以準確預測通路明天的收入呢？」觀察家知道現實的消費市場千變萬化，許多的品牌在台灣許多通路都有販售商品，而連鎖通路在全台灣可能有許多店家，觀察家想要從有限的訊息準確推測品牌或通路明天的總收入，能夠回答正確答案的成功率很低，即使觀察家僅僅只是想要知道明天的收入是否會比今天高，猜中的機率可能也只有 50%，應該怎麼做可以得到比較好的效果，這個問題可能是觀察家一直在研究的課題。某通路與角度數據合作，希望藉由部分商品的營收狀況預測該通路明天的營收金額，該通路的主管提供了店內熱消的 5 款商品，這 5 款商品依序是百富12年單一麥芽蘇格蘭威士忌、英國勞德25年雪莉蘇格蘭威士忌、麥卡倫12年雪莉桶單一純麥威士忌、皇家禮炮23年調和式蘇格蘭威士忌、蘇格蘭高地金鷹威士忌，並提供這 5 款商品 30 天每日的營收金額，財務報表包含觀察區間內通路每天真實的營收數字，希望觀察家們透過這些數據資料，猜猜通路在第 31 天的營收金額。通路的主管認為這 5 款商品是店內的熱銷商品，以這 5 款商品作為營收預測可能可以獲得比較好的結果。

是否單一種商品名稱的價格變化足以代表通路的銷售趨勢呢？是否有哪一款威士忌商品可以像章魚哥一樣預測神準無比呢？觀察家沒有水晶球，無法從水晶球中看到未來的結果，但許多觀察家仍努力建立各種數學模型，企圖希望找出通路營收的規則，從單一商品的價格變化去預測通路第 31 天的收入。圖表中觀察家可以發現預測與實際的金額有 30% 到 40% 的誤差，也許第 31 天通路有一場商品促銷，讓許多消費者搶購通路販售的商品，造成預測的數值比實際的數值略低一些，也許還有更多重要的因素沒有被考慮到，所以導致與實際收入的誤差值偏高。如果使用更多的商品營收金額是否會有更好的結果呢？從實驗數據顯示，使用兩種商品去推估第 31 天的收入，最差的狀況比只有使用一種商品的營收金額做預測來的好一點，使用一種商品做預測最大的誤差值是 37.57%，最好的結果是使用蘇格蘭高地金鷹威士忌進行預測，得到誤差值是 31.47%。當觀察家利用兩種商品預測第 31 天的收入時，預測的最壞情況只進步了 0.37%，使用兩種商品預測最大的誤差值變成 37.20%，而最好結果的誤差從 31.47% 變成 28.12%，預測數值進步了 3.35% 。兩種商品最好結果的組合是麥卡倫12年雪莉桶單一純麥威士忌與蘇格蘭高地金鷹威士忌兩款商品，使用這兩款商品的營收做為特徵，計算出來的結果可以更加精確。從圖表中，觀察家發現麥卡倫12年雪莉桶單一純麥威士忌與蘇格蘭高地金鷹威士忌兩款商品的收入變化，比單單使用蘇格蘭高地金鷹威士忌一款商品進行預測，更接近通路第 31 天的收入金額。值得觀察加注意的是，使用一種商品進行預測，誤差最小的商品是蘇格蘭高地金鷹威士忌，誤差第二小的商品是英國勞德25年雪莉蘇格蘭威士忌，可是觀察家使用兩種商品進行收入預測時，最好的商品組合竟然不是蘇格蘭高地金鷹威士忌與英國勞德25年雪莉蘇格蘭威士忌，而是蘇格蘭高地金鷹威士忌與麥卡倫12年雪莉桶單一純麥威士忌兩款商品的組合，這個現象顯示局部最佳的特徵可能無法代表整體的最佳解。

是否使用更多的商品會有比較好的結果呢？角度數據繼續抱持著希望，希望可以使用 5 種以內的商品，達到準確預測通路第 31 天實際收入的目的。當觀察家選擇三款商品預測第 31 天的收入時，得到最好的結果是與通路第 31 天收入的誤差相差 26.63%，這個結果比選擇兩項商品較佳結果的 28.12% 進步了 2.51%，似乎顯示觀察家使用越多的商品，觀察家就可以得到更準確的預測效果，預測誤差最小的三款商品名稱分別是：英國勞德25年雪莉蘇格蘭威士忌、麥卡倫12年雪莉桶單一純麥威士忌與蘇格蘭高地金鷹威士忌 。其中，麥卡倫12年雪莉桶單一純麥威士忌與蘇格蘭高地金鷹威士忌這兩項商品是影響通路第 31 天收入的重要因素，在觀察家挑選三項商品進行通路收入評估時，麥卡倫12年雪莉桶單一純麥威士忌與蘇格蘭高地金鷹威士忌這兩項商品也都被保留下來，而新加入英國勞德25年雪莉蘇格蘭威士忌，這項商品可能是讓預測準確率提高 2.51% 的主要原因。

接下來，角度數據把其他所有狀況全部運算一遍，發現預測通路第 31 天的實際收入誤差最小的值，是使用英國勞德25年雪莉蘇格蘭威士忌、麥卡倫12年雪莉桶單一純麥威士忌與蘇格蘭高地金鷹威士忌這三款商品運算的結果，雖然觀察家使用越多的商品有可能讓預估的準確值提升，但是使用超過三款的商品預測通入的營收數值，並沒有出現比使用英國勞德25年雪莉蘇格蘭威士忌、麥卡倫12年雪莉桶單一純麥威士忌與蘇格蘭高地金鷹威士忌這三款商品有更好的結果。觀察家是否想要將通路販售的所有的商品都運算一遍，從中挖掘出哪幾款商品的營收變化是影響通路的關鍵因素呢？也許通路在第 31 天百富12年單一麥芽蘇格蘭威士忌與皇家禮炮23年調和式蘇格蘭威士忌的銷售數量比較少，因此這兩款商品不是通路第 31 天銷售的重點商品，換言之，通路也許存在某一款商品，不屬於通路平時的熱消商品，而只有在第 31 天的時候出現熱賣的現象，這款商品可能是通路在第 31 天新上市的商品，這款商品對通路而言，在第 31 天的重要性特別高，所以觀察家使用通路主管提供平時熱銷的商品進行收入預估時，無法準確預估該通路第 31天的實際收入，產生預測時的偏差。就通路的整體收入趨勢預測，該通路第 31 天與第 30 天的趨勢變化接近通路的現實狀況，第 31 天的收入確實比第 30 天的收入略為下降，根據這個預測模型，觀察家想要知道明天的收入是否會比今天高，想要預測通路收入的起伏變化，猜中的機率可能會比沒有模型隨機亂猜高一些。

麥當勞有一套系統可以計算得來速一台車的平均等待時間，有一套公式可以分析一份套餐平均的烹調時間，有一套邏輯可以維繫與客戶間的關係，現在許多的訊息是透過系統、公式與邏輯推算給予建議，許多大型企業不是憑著直覺與第六感進行猜測。角度數據認為從消費數據中，可以觀察出某些關聯性，從圖表的高低變化可以看到一些蛛絲馬跡，透過系統可以提供店家決策的參考訊息，如果觀察家也希望擁有數據資料的分析技巧，希望系統化的分析手上的數據資料，希望了解如何從數據中為您的產品做決策，觀察家可以嘗試建立屬於自己的一套數據分析平台。

資料來源：角度數據 2024 年消費者消費交易資料庫