什么是需求预测？

需求预测流程可实时提升预测准确性，帮助组织管理库存水平，并指导数据驱动的业务决策。有前瞻性的组织正在转向人工智能（AI）工具、机器学习（ML）、预测分析和自动化，以优化其需求预测方法。

使用这些新兴技术可以推动组织主动思考供应链管理，并更准确地预测客户需求。随着组织其他领域受到人工智能的影响，包括 AI 驱动的分析、销售智能和人工智能驱动的库存管理，预测方法正在不断变化和演进。

IBM 商业价值研究院最近的一份报告强调了 AI 未来几年在供应链运营中将发挥的关键作用。事实上，64% 的受访首席供应链官（CSCOs）表示，生成式 AI 正在彻底改变他们的供应链工作流程。该报告还预测，到 2026 年，数字助理将使决策量增加 21%。

报告指出：“这不仅仅是说明材料如何从 A 点到 B 点，更在于衡量每一项业务决策的供应链成本——并确保从一开始就将这些成本纳入考量。”

通过需求预测，组织可以利用相关工具和数据集预测未来需求，推动更明智的决策，从而为组织节省时间和成本。

通过详尽的数据分析和模式识别，组织可以对销售预测和现金流进行准确预测，从而支持对未来做出明智决策。需求预测方法有助于企业及其利益相关者更好地控制和监督日常运营。

准确的需求预测可确保库存单位（SKU）合理且产品库存充足，数据来源包括数据库、历史销售记录和电子表格等多个渠道。如果没有这种方法，组织可能面临库存过多或不足的风险，从而导致订单积压或缺货。

准确的需求预测能够提升客户满意度，并推动更具战略性的商业策略制定。

需求预测可以通过多种不同方式进行。企业选择的需求预测方法将取决于其业务范围及未来目标。大多数方法可分为两类：定性方法和定量方法。

定性需求预测旨在衡量实际情况并获取专家意见。它通过收集员工、利益相关者和客户的数据，帮助预测组织内部的未来决策。

• 德尔菲法：专家小组独立回答问题，然后聚集分享发现。分享后，小组会形成所有专家一致认可的答案。这种定性方法可能需要多轮反馈，直至达成共识。
• 销售人员综合素质： 销售人员是了解客户满意度和潜在客户需求的重要来源。在此方法中，销售团队需提供其在规定时间内的预期销售量。该方法很受欢迎，甚至被集成到部分库存管理平台中。
• 专家或内部人员知识： 虽然历史数据和定量指标可准确预测需求，但无法替代领域专家的直觉与内部知识。此方法的目的是识别模式中的例外情况，并将其纳入预测中。
• 调查： 调查是一种了解客户群及其行为的有效方式。如果企业想了解是否需要续订某个产品，最简单的方法是直接询问客户。单独的调查可能无法提供最全面的洞察，但随着时间推移，组织可以比较不同调查结果，发现规律或相关性。
• 焦点小组：寻求更详细反馈的组织可以采用访谈或焦点小组形式。这种方法旨在以更私密的方式获取关于特定产品或服务的集中反馈和详细信息。

需求预测的定量方法是整个预测过程的核心。此类方法通常包括基于历史销售数据的基本预测，以及使用 AI 驱动的预测性分析的复杂模型。

• 移动平均法：该方法计算一段时间内数据的平均值。例如销售额的七天移动平均值即过去七天的平均销售额。虽然这种方法偏向历史数据，但有助于形成可读的模式和易于理解的趋势线。
• 统计：统计方法包括趋势预测和回归分析。趋势预测通过历史数据来预测未来需求。回归分析用于分析变量之间的关系，例如电子邮件活动或转化率。
  
• 平均季节性因素：影响需求的因素很多，包括星期几、月份时间（节假日）以及天气条件。例如，连体泳衣的销量在夏季尤其是七月会上升，但在十月或十一月会骤降。将这些已知因素与其他趋势分析结合，有助于获得整体视图。
• 计量经济模型：该模型考虑经济因素和数据，利用统计和数学模型创建经济理论的理论表示。常用技术包括回归分析、时间序列分析和结构方程建模。
• 晴雨表法： 此预测方法使用三种类型的指标：领先指标、滞后指标和巧合指标。领先指标尝试预测未来趋势。滞后指标分析过去，关注销售下降或需密切跟踪的上升情况。巧合指标通过实时数据点衡量组织的当前状态。

组织可以采用不同的需求预测战略。根据战略的规模和范围，这些战略涵盖多种方法、模型和公式。

短期预测方法的定义因组织对“短期”的界定而异。通常，短期预测的时间范围从下一季度到全年不等。组织甚至可能针对特定的一系列日期进行规划。

长期需求预测以年为单位，由于预测时间跨度较长，其准确性较低。

即使与预测专家合作密切，各组织也很难对未来 5 年甚至 10 年的情况做出准确假设。不过，预测数据仍然有价值，可为组织在不同“假设”情景下提供决策指导。

这种需求预测方法从宏观和微观视角分析外部因素。这些外部因素可能包括经济状况、竞争对手或不断变化的消费者趋势。

组织必须考虑可能扰乱业务的外部因素，识别需要扩展的产品，并预测潜在的短缺。

内部因素与外部因素同样重要。内部需求预测有助于确保组织内部产能满足预测的业务增长。这种需求预测使用组织自身的数据进行预测。内部数据可以包括销售历史、库存水平、产能及其他关注内部运营的数据点。

如果企业的客户需求预计在未来两年翻一番，则企业运营必须能够满足这一需求。因此，内部需求预测将关注库存、人员配置和预算，以更深入了解企业是否具备满足需求的能力。为了确保运营顺利，组织必须关注员工，确保内部具备满足未来期望的能力。

寻求低干预方法的组织可考虑被动需求预测。这是一个利用组织内部历史数据自动进行的预测过程。

此方法最适合销售和增长稳定的组织。被动需求预测模型假设组织在未来不会发生显著变化，因此据此进行预测。这一特性使其对处于颠覆性市场或快速增长的企业并非理想选择。

主动需求预测适用于快速发展的企业（例如初创公司），预计将迅速扩张。主动需求预测采用前瞻性方法衡量和预测未来产品需求，并结合内部业务活动，如营销活动和市场调研。

该方法还会考虑外部因素，如经济前景和当前市场趋势。

借助人工智能（AI）和机器学习（ML）方法，需求预测正在不断发展。具体来说，AI 需求预测是指利用人工智能来估计产品或服务的未来需求。

这些先进的分析工具可以处理历史数据，并为预测人员提供可操作的洞见，帮助他们做出更明智的决策。这种新方法能够处理庞大的数据集，并实时适应市场变化，从而彻底改变需求预测方式。

尽管 AI 需求预测通常被认为是被动的，但它实际上是一种混合方法，兼具被动与主动预测的特点。

需求预测没有唯一的方法。具体采用哪种方法，取决于组织所处的情境及其目标。虽然方法多样，但某些一致特征可适用于大多数需求预测团队。

1. 确定预测目标：明确定义组织希望预测的内容及其原因。具体说明预测将如何使用，以及输出将呈现的形式。
2. 确定所需信息：识别运行需求预测流程所需的数据元素，并筛选出最有助于实现预测目标的数据。
3. 执行数据收集计划：收集来自经批准系统和相关方的数据。验证数据完整性、解决异常，并记录所有转换过程，以保证输入数据一致性和可信度。
4. 应用预测方法：运行选定的预测方法，确保使用干净、高质量的数据。测试多种技术，比较性能，并选择最符合组织需求的方法。
   
5. 分析和解释结果：审查预测输出，突出趋势，并与历史模式对比评估偏差。分析后，将洞察转化为清晰、可操作的结论。
6. 监控结果并根据需要进行调整：通过指标跟踪预测准确性，并评估不断变化的条件。根据需要调整计划流程，并考虑利润率变化。更新假设并完善组织设定的参数，以确保持续改进。

需求预测可为组织带来多项重要优势。该方法有助于提升长期业务价值，并通过战略举措优化供应链运营。

需求预测能够清晰洞察未来资源需求，使组织能够主动扩大运营规模，而不必被瓶颈或市场变化牵制。借助需求预测，供应链团队可以自信地调整产能、人员配置和技术需求。通过使用先进分析及其他需求预测技术，组织可减少过度扩张导致的浪费，避免因供应不足引起的延误。

通过采取严谨的方法，组织可在增长周期中保持稳定表现，并在需求激增时做好准备。借助合适的预测工具，团队可以加快产品上市速度，并在关键时刻战略性推出新产品和服务。

需求预测可以将预算建立在数据基础上，而非假设，从而增强财务规划能力。团队还能更精准地估算收入、成本和现金流。

在金融领域，需求预测在制定与运营需求匹配的融资战略中发挥重要作用。准确的需求和销售预测可以降低低谷期超支或增长前投资不足的风险。

该流程还有助于与投资者、贷款人及利益相关者开展更有说服力的讨论，因为预测可用证据证明其合理性。凭借更高的预算准确性，组织可更好地进行容量规划、库存规划，并在发生中断时做好准备。

需求预测可帮助组织在正确时机进行库存管理，减少波动、缺货和持有成本。通过需求计划，运营团队可在采购、生产和分销等环节协调活动，并考虑季节性及交货时间序列。

需求预测流程可提高供应链在整个生命周期的弹性，确保产品及时送达客户。该方法还能更好地了解新市场潜力和需求变化，从而实现更智能的安全库存规划和更紧密的供应协调。

战略库存管理和供应链管理还能通过确保产品持续供应来提升客户满意度。

需求预测为管理者提供超越电子表格的可操作洞察，提供明确的信息以澄清决策并降低不确定性。组织可以比较不同场景、评估风险与定价，并选择符合业务目标的方案。

借助实时与历史数据，而非凭直觉，管理者能够更快响应市场趋势。有意且详尽的市场调研可生成清晰的预测，并帮助团队精准分配资源。