热点：傅连学：车企设定销量目标，应有一个准确的评估

中国汽车信息网新闻 9月1日，第十五届泰达论坛举行了许多子论坛。 在以扩大开放背景轿车市场开拓和探索为主题的市场论道论坛上，中国汽车技术研究中心有限企业汽车技术信息研究所副所长连傅学说，今后汽车市场将长期处于库存竞争中。 因此，对车企来说，考虑竞争预测和车型可比性的预测更重要，这更有参考价值。

以下为发言实录:

大家早上好。 我很高兴有机会在这个会议上分享我们的比较汽车市场，特别是从去年开始的研究。 我在看这个主题谈论轿车的市场预测。 因为有很多市场预测，回来，这没有什么新的意思。 在接下来的一点做法的研究中，我觉得和现在的其他机构在想法和做法上有很大的差异。 我希望在这次会议上与大家分享和讨论。

第一块，为什么我们还在预测这个块？ 这几年，不管市场整体增加还是减少，实际上大家都在评价。 但是，即使评价正确，也要看看车企的销售目标和实际目标达成率。 比如，今年半年就结束了。 有些车企的目标只能达到20%-30%。 这可能不是信息。 如果评价正确，公司之间如何设定销售目标，如何比较这个市场细分市场有正确的评价吗，我们觉得还不够。 这明确了现在的车企业销售目标越来越多，依靠总量的市场诉求预测，只有正确的诉求预测和主观期待的目标，不是细分市场期待的状况，这一部分真的在做，我们还有很大的偏差。

如果这个部分不顺利的话，实际上会给车企业带来一系列的问题，包括如何进行生产、销售目标的控制，如何进行价格的优化、控制，库存的管理。 在真正的市场研究中，我们还有很大的缺点。 因此从去年开始我们就开展了这种按车种预测销量的研究。

从整体的想法来说，现在的预测包括新闻中心在内，包括其他机构在内，他们进行的整体预测，个人认为在很大方面是诉求性的预测。 诉求性预测可以表现市场宏观经济如何，顾客如何诉求。 从诉讼预测的角度来说，最大做到了什么程度，大型的suv是多少，中型是多少，小型是多少？ 另外，各个车型、公司对应多少？ 实际上中间有断层。

关于我们的预测，定义为竞争预测。 为了预测车型，不仅需要考虑宏观诉求有多少，还需要考虑各个产品的竞争关系。 有道理，要实现竞争性预测，从大的方面有三个层面。 一是宏观政策方面，这一部分是共同的。 二是公司自己，产品，产品生命周期，产能包括自己。 包括营销战略、营销计划的情况。 另外，某车型和竞品群的设定、竞品的关系怎么样？ 竞争品从产品和市场营销的组合来看怎么样？

下面简单介绍一下需要考虑的整体因素。 如果真的能按车种预测的话，3年到5年也可以，但是宏比较好，但按车种的话，重视短期预测、12个月或1年以内的滚动预测。 一般需要考虑的季节性因素，这是必须考虑的因素之一，不多说。

作为宏观因素另一个重要的是政策因素。 政策方面的要素，结合最近发表的一点相关政策，对政策的效果作出整体的判断。 关于那些车型，例如在前阶段的国家6，前阶段大家都在消化国5的库存中，实际上是透明的行为，这都是相应的政策因素造成的。 应该说政策的一些变化还很多，我们也根据各自的政策进行相应的政策判断，形成整体政策因素的影响。

自身因素，这一部分在其他预测方法中很少考虑，包括产品周期状况、改造状况、产品性能指标的对象。 这个部分包括产品力和营销力，我们形成了相应的评价指数，并纳入整体模型。 这一部分的复印件是我们评价的做法中应该考虑的复印件。

第二，提到竞争性，特别是考虑到竞品圈的构成，各个车型之间的竞争关系怎么样？ 在你自己的品种和你的竞争产品之间，从产品力量方面，从营销程序方面，这一部分的整体评价，我们也形成相应的竞争性指数，纳入模型。 这是我们这种做法比较突出的优点。

最后，除此之外，还考虑客户的行为因素。 通过相应的大数据，判断你的车型和其他相关车型的指数、市场口碑的状况。 这些都直接影响到客人是买你的车还是其他车。 这也要考虑竞争关系，这一部分也需要我们广泛采集。 这样，需要收集的数据包括要解决的数据量非常庞大。

整理后，我们凝结经济和政策变量、供给变量和诉求变量，形成七个方面的指数，对最终预测的结果起很大作用。 就像经济和政策变量一样，一个是宏观经济的指数，一个是政策影响的指数。 供给变量必须考虑竞争者的指数、终端价格指数等。 我们把这些纳入七大指数。 当然，这个指数的下一个层次分为二次、三次等对应指标，形成整个预测模型。

按照这个想法，需要解决的数据量特别是市场营销战略方案和产品力相结合的特征指数会变多。 我们的预测模型引入了长短值的记忆深度学习模型，进行了比较多复杂的序列解决的预测。 其最重要的优点是，这样的模型是神经网络的模型，规模比较大，数据多，适合复杂的解决，有通过堆积不断优化的过程。

从预测的结果来看，在做的方面长时间的预测和其他的没有很大差别，但我们和其他人最重要的区别现在是我们能做各种各样的主流车，等于单一车型的预测结果。 我们想实现这样的预测结果。 无论公司今后做市场策划，制定目标，还是排出生产，我都希望对公司今后的生产经营决定有帮助。

现在的预测结果是我们已经在部分月份汽车工业新闻网上发表了，当然没有太大范围的炒作。 我们做的只是想给大家提供一点参考。

从整体上看，整体预测完成了，现在的初步感觉精度还很满意，但不是最高的。 主流车型，特别是销量有点大，产品和营销战略比较稳定的车型，整体预测几乎可以控制在8%以下。 这不是总量，是一辆车。 这里的8%，相对于真正主流的车，这部分的准确度还不错。 做好了这些，确实现在有点面临问题。 新成型有新能源这样不稳定的车。 预测的结果确实有点偏差。

稍后我会简单介绍一下，比如日产转子这种车型的预测在上半年结束了。 这个车型的预测没什么变化。 我们应对了4%。 这是控制良好的状态。 刚才说的8%，是雅阁这辆车。 为什么是8%？ 因为本身是无法预测的要素，所以稍微返回一点的要素对销售量有很大的影响是我们没能估计出来的。

相对于小车型，新能源，有几个预测有点偏差。 这个我们需要改善。 像比亚迪的e5一样，大体趋势很好，但这种车型的误差率达到了15%。

最后简单总结一下，这次我们提出竞争性的预测方法是从去年开始的。 我个人的感觉，特别是在今后越来越面临库存竞争的情况下，对车企来说更重要的是通过考虑竞争预测和车型的对比性预测，对公司来说更有参考价值。 我们越来越考虑这方面的情况。

如果是这样的预测方法，确实需要考虑的因素很多。 要真正实现汽车，必须结合公司的营销计划等。 如果和公司结合的话，就不能更正确地把握它，所以我们欢迎公司一起参加，和我们一起做点相应的工作。

与这个预测相比，不是谈论我的预测结果，而是越来越多的提出我们这样的竞争性预测做法，引起领域的共鸣，欢迎公司加入我们的团队，大家一起进一步完善预测的方法和做法。 我今天的分享只有这些。 谢谢你。