正确的需求预测方法如何推动您的电子商务业务向前发展

正确的需求预测方法将如何推动您的电子商务业务向前发展

大多数零售商都希望能够读懂顾客的想法。

今天我们有各种各样的公司读心术； 这叫做需求预测。

需求预测是零售商使用历史销售数据和其他元素来尝试预测特定时间段的需求的过程。 需求预测可能使用的元素包括：

• 经济投入
• 行业因素
• 市场调查结果

在过去的几年里，预测需求尤其具有挑战性。 COVID-19 向我们展示了需求和供应链计划的变化速度有多快——以及当你什么都得不到时它可能产生的影响。

当需求波动超过历史常态时，需求预测就变得更具挑战性，也变得更加重要。

由于通货膨胀、燃料价格不确定性和其他因素导致需求剧烈波动，因此您需要在需求预测方法中包含更广泛的公司数据和外部因素。

当您尝试制定需求预测策略时，可能会出现许多问题，例如：

• 哪种类型的需求预测最适合您的业务？
• 我如何使用数据和预测来优化我的需求链？
• 我如何才能确保我的预测准确并有助于实现我的业务目标？

如果您和您的业务合作伙伴发现自己在问这些问题，可能是时候多了解一些需求预测方法了。 继续阅读以发现我们建议的预测方法，以做出更明智的业务决策。

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需求预测模型的类型

需求预测不是万能的。 您应该包含在预测模型中的变量将根据您的业务和产品类型而有所不同。 最好的办法是使用几种不同类型的模型进行多次预测。

被动需求预测

当您考虑使用哪些模型时，请考虑您未来几年的业务目标是什么； 你的目标是增长，你需要解决主要的需求问题，还是争取稳定？

如果后者是您的首要任务之一，请使用被动需求模型作为您的预测库的一部分。 这些模型比较简单； 您只是简单地使用上一年某个月或某个季节的销售数据来预测来年同一季节的需求量。

除了相对简单之外，被动需求模型：

• 需要准确的历史销售数据以产生准确的结果
• 不需要统计计算或经济投入
• 适用于希望保持当前收入水平的公司，因为它假设需求每年都相似
• 如果需求波动超过正常水平，则不会有帮助

主动需求预测

主动预测模型更适合考虑您收集的数据以帮助您的公司发展，例如市场研究和特定的广告活动。

对于那些处于起步阶段或出于其他原因只是优先考虑增长的人，此方法将为您提供被动模型遗漏的额外外部信息，即：

• 经济因素
• 您所在行业的增长前景
• 消费者对广告活动的反应

内部业务预测

顾名思义，这种预测方法侧重于贵公司内部发生的可能影响增长的因素。

对自己的能力有一个准确的认识，可以让您了解自己的成长能力。 使用内部预测，您可以通过查看内部因素来找出可能阻碍您的因素，例如：

• 利润率
• 供应链运作
• 雇员
• 资产

外部宏观预测

在实现公司目标方面，外部分析与内部分析同样重要。 事实上，研究表明，在预测中使用外部数据的企业能够产生更好的结果。

这种方法涉及观察经济趋势，分析这些趋势如何影响您的行业和您的个人业务，并将结果纳入您的战略。

虽然外部预测对于希望增长的零售商来说是必不可少的，但对于那些主要对稳定性感兴趣的人来说，同样重要的是要确保没有外部因素威胁到摇摇欲坠的局面。

此外，每种方法都应针对短期预测和长期预测进行。 短期预测将在 3-12 个月左右，以帮助您随着客户需求的变化而快速转变，而长期预测可以让您为您的业务制定长期计划，即未来 1-5 年。

请务必注意，每个模型都会为您提供略有不同的结果——但如果模型之间的结果差异很大，您可能需要重新评估数据和输入的准确性。

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需求预测实际上是什么？

有很多不同的方法可以预测电子商务业务的需求，每种方法分为三类：

1. 定性的
2. 时间序列分析
3. 因果建模

看看这三个类别中的每一个类别，并为每个类别举一个例子。

定性需求预测

此方法使用专家意见等数据。 定性方法的一个例子是市场研究。

市场调查

市场调查包括旨在让您更清楚地了解您的客户是谁的调查； 他们的需求、担忧、他们愿意花多少钱，以及他们的需求如何变化。

这种类型的预测可以帮助您的公司：

• 更准确地定位未来的营销活动
• 了解客户的偏好
• 了解您的客户是谁
• 持续创建和发送调查需要时间和金钱，但您获得的回报数据可为您提供有关未来需求的宝贵信息。

时间序列分析与预测

时间序列分析使用历史数据来找出模式。 这种类型最简单的例子之一是趋势预测。

趋势预测

这种类型的模型使用过去的销售数据来预测未来的销售。 该方法很简单，但您需要考虑任何历史异常情况以避免高度不准确的预测。

例如，如果前一年的房地产市场表现出色，但今年市场低迷，那么您销售家居装修产品的牛市年很可能不会重演。

很容易看出这种方法为何无法捕获影响需求的许多重要因素，但它仍然是一种有价值的工具。 与更繁琐的方法结合使用，趋势预测可以帮助您的企业实现可持续增长。

因果预测

更复杂的因果模型类型使用有关不同系统之间关系的信息。 这些类型的预测模型特别适用于长期预测和预测转折点。 例如，计量经济学方法是一种因果预测。

计量经济学

计量经济学模型评估因变量与影响该因变量的一个或多个变量之间的关系。 将一朵花想象成因变量，而影响或解释变量将是阳光、土壤质量、水和在花园中的位置。

该模型使用对数和线性方程来计算每个变量与主要变量的关系。就像花园里的花一样，您选择一个因变量，然后选择一系列解释变量。将它们代入你的数学公式可以显示出它们是如何相互影响的。

当一个因素发生变化时，您可以使用该变化重新计算并查看因变量可能受到的影响。

与 4PL 合作伙伴合作，为您提供需求预测所需的数据

预测需求的方法有多种选择，入门可能会让人望而生畏。除此之外，您需要确保从管理良好的库存和准确的数据开始。

在 CBIP，我们与庞大的物流供应商网络合作，这些供应商使用最新的跟踪软件和实时数据，因此您知道您的数据是准确的。 我们允许您访问有关公司物流的各种数据，包括支持您的需求预测流程并帮助您做出明智的业务决策的分析。

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