CPFR是什麼？一篇搞懂補貨預測、執行步驟及應用，做好成本控管
- 成本控管
- 2021年11月09日
庫存太多可能無法如期賣完，庫存太少又可能無法滿足顧客需求。如何精確掌握存貨數量，是許多企業面臨的共同難題，為了解決這個問題，越來越多企業採用 CPFR 進行補貨預測。究竟 CPFR 是什麼？能為企業帶來哪些效益？本文將介紹 CPFR 的 3 大階段、 9 個執行步驟，以及案例分享，幫助您瞭解 CPFR 流程與實際應用，做好成本控管。
CPFR 是什麼？為什麼企業要做補貨預測？
CPFR 全稱為「Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment」，中文譯為「協同規劃、預測及補貨」，由北美跨產業商業標準協會（VICS）在 1998 年所推動，鼓勵供應商與零售商彼此共享資訊，幫助雙方即時接收貨物的庫存、物流及運送狀態，藉此提高供應鏈效率，節省銷貨成本，將效益最大化。
簡單來說， CPFR 是透過共享資訊提高供應鏈價值的方法，企業若未採用 CPFR ，在資訊不對稱的情況下，容易面臨供應鏈效率不佳、無法精準預測補貨數量的情況，不僅可能徒增銷貨成本，甚至還有可能影響到消費者的購物體驗。舉例來說，販賣鮮乳的零售商因為沒有做好補貨預測，不小心備貨太多，導致鮮乳到期時仍未銷售完畢，白白造成損失。
CPFR 特色有哪些？ 3 個階段帶您認識 CPFR
瞭解 CPFR 對企業的重要性之後，接下來將分別介紹 CPFR 的 3 個階段：協同規劃、預測及補貨，帶您進一步認識 CPFR 特色。
階段 1 ：協同規劃
當供應鏈上下游的企業擁有相同目的，並且同意一起合作、制定策略，協助雙方達成營業目標，即進入協同規劃階段。為了確保合作無間，雙方通常會在此階段簽訂契約，約束彼此義務並且確保雙方遵守保密約定。除此之外，雙方在合作期間也可以一起制定促銷企劃，提高銷售成效，同時也應透過溝通釐清彼此需求，再設立共同目標與效益評估指標，提升合作效率。
階段 2 ：預測
在預測方面，合作雙方必須在補貨時機、存貨數量、促銷計畫等項目上達成共識。除此之外，雙方也需要在達成共識後，一起優化預測模型、探討預期庫存數量波動，以及針對實際供應情況擬出解決方案，幫助彼此達成績效目標，改善銷售情形。
階段 3 ：補貨
雙方應不定時觀察存貨量、消費者的購買習慣以及各個時節的銷售量走勢，除了有助於掌握供應量常態，也有利於提升預測存貨量的精準度，以避免存貨不足而導致的供需失衡。此外，在作業上須特別留意訂單的處理效率，以免系統的庫存資訊與實際情形出現落差，延遲補貨時機。
CPFR 流程》9 個 CPFR 步驟一次介紹
看完 CPFR 的 3 大階段，相信大家對於 CPFR 都有更深入的瞭解，接下來將分別介紹 CPFR 的 9 個執行步驟，讓大家在實踐 CPFR 時更有方向。其中，步驟 1 、 2 屬於協同規劃階段；步驟 3～5 屬於預測階段；步驟 6～8 屬於補貨階段；步驟 9 則是產出訂單。以下將進一步說明個步驟的詳細內容：
CPFR 步驟 1 ：建立合作關係
雙方確認共同目標，並且願意在未來合作道路上互相幫助、共享資訊，協助提升供應鏈效率與銷售、訂單情形，即可透過簽署合約建立合作關係，約定好雙方責任與規範，為後續合作奠定基礎。
CPFR 步驟 2 ：共同擬定合作計畫
擁有共同目標後，雙方將共同商討、研擬出合作計畫，計畫應包含供應鏈優化方向、監控銷售訂單情形的相關辦法、促銷策略、異常情況判斷標準等，如此一來既有利於配置人力與資源，也有助於判斷後續銷售與訂單的異常情形。
CPFR 步驟 3～5 ：預估銷售數量、整理異常案例並解決問題
在銷售商品之前應先預估商品銷量，一方面能讓供應商提前備足生產原料，另一方面也能幫助零售商衡量存貨數量。正式銷售時若發現銷售情況不如預期，也能透過異常情況標準區分出異常案例，再進一步針對這些案例討論解決方法。
CPFR 步驟 6～8 ：預估訂單數量、整理異常案例並解決問題
供應商與零售商可藉由參考過往的銷售數據，預估未來訂單數量，進而調整產能、人力配置、存貨數量、補貨頻率等，提高整體生產與銷售效率。若出現訂單異常情形，再從上述各個方面釐清原因，進而解決問題。
CPFR 步驟 9 ：產出訂單
當完成預估銷售與訂單量之後，到了雙方在協同規劃階段中所約定的凍結期間時，將會開始根據訂單預測結果產出訂單。須特別留意的是，在凍結期間產生的訂單為實際訂單，無法再被更改，因此應在此階段前確認好訂單細節，以免造成損失。
CPFR 案例分享：天然保養品品牌
許多主打天然保養品因時效性短、保存不易的特性，導致難以精準預估補貨數量，再加上近期受疫情影響，讓精確預估產品需求量變得更加困難。某天然保養品品牌因缺乏精準預測而經常備貨過多，使得庫存成本增加或產生報廢，然而備貨太少又擔心缺貨影響客戶滿意度。 為了精確控管補貨時機與庫存量，該品牌使用 8ndpoint 的 AI 預測補貨服務，將預測精準度提升 32% ，並減少 50% 報廢成本。此外，品牌方還透過 AI 分析找出影響保養品銷量的重要因素，包含線上商城歷史銷量、產品季節性、週期性等，成為後續擬訂行銷企劃的參考依據，協助提升行銷成效、掌握商品銷售趨勢，以及制定更完善的訂貨規劃。
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