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简介
不断变化的销售环境给企业带来了许多挑战，企业不仅需要准确地计划其销售量和收入预测，还要考虑价格变化对这些预测的影响。本博文将介绍企业如何利用 SAP 分析云以及其许可中包含的“面向公司 FP&A 的内容”快速销售计划包，优化销售量价格计划。
除了快速软件包中的计划选项外，我们还内置了报表和分析功能，以便用户更好地了解价格-数量组合，并将结果合并入计划中。如果您感兴趣，我很乐意在未来的博客中讨论这些选项。
现在我们将主要介绍：基于机器学习的预测场景的使用，以及在预测中将价格作为重要影响因素进行集成。
以下示例中，我将介绍如何简单地调整 SAP 分析云中的现有内容，以享受到机器学习预测带来的好处。
使用 SAP 分析云进行销售量价格计划
SAP 分析云为公司提供了一个用于分析和计划销售活动的强大平台。通过免费的“公司 FP&A 内容”快速销售计划包，公司可以使用现成的仪表盘和模型，来快速、准确地创建销售预测，同时考虑价格的波动变化。在标准包中，计划者可以非常灵活地计划数量、价格、折扣和其他变量。为了引入机器学习生成的预测结果，我想扩展 SAP 分析云的功能包中的一些选项。这会减少计划中需要的手动工作量，因为大部分预测都可以从自动预测中生成。
预测场景和机器学习
销售量价格计划的一个重要方面是使用机器学习支持的预测场景。这些预测场景分析历史销售数据和其他相关因素，以自动生成考虑价格变化的未来销售预测。价格更改是计划员输入的未来变量，作为预测期间内机器预测的影响因素。
将价格集成为影响因素
销售量价格计划的一个重要组成部分是，将价格视为销售预测的影响因素。通过将价格数据集成到分析中，公司可以更好地了解价格变化将如何影响其未来的销售数据。这些信息使公司能够对其定价策略做出明智的决策，并相应地调整其销售预测。同时，由于系统自动将价格作为预测的影响因素，因此也可以显著减少手动工作量。
对未来的展望
为了展示价格变化对未来销售数据的影响，在示例公司中，我们计划将自行车（“山地自行车”）的极端价格设置在三月（示例中提供了截至2023年9月的实际数据）。在预测中添加这种极端的价格后，我们可以看看这种变化将如何影响销售数据以及整体的销售目标。
SAP 分析云中场景的结构
我们需要以下版本（场景）：
- 实际（截至 2023 年 9 月的实际数据）
- 计划（计划场景，其中还将计划未来价格）
- Predictive_ML（传输实际数据和未来价格的场景）。
“拟合预测方案”是在 Predictive_ML 版本的私有副本上执行的。预测运行后，预测值将传输到私有版本，也可以复制回到 Predictive_ML 版本。这些操作（数据操作）的执行由嵌入 SAP 分析云故事中的按钮触发。
结论：
销售量价格计划是许多公司销售成功的关键之处。通过使用 SAP 分析云和预测场景，公司可以改进销售预测并制定有关销售策略的更明智的决策。通过集成价格作为影响因素，公司可以更好地了解价格变化对其销售数据的影响，并相应地调整其策略。通过清晰地了解未来和减少手动工作量，公司可以更有效地实现销售目标，并确保销售的长期成功。SAP 分析云和内容包（例如快速销售计划和分析）可帮助解决此问题。
希望本博客给您提供了足够的信息和启发。如果您有任何问题、反馈或想法要分享，欢迎随时与我们联系。您的意见对于未来的讨论和内容很有价值。感谢您的阅读，希望您在使用 SAP 分析云进行销售计划工作时顺利。
原作者：@dirkpelz
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