什么是需求预测？

需求预测是指对商品和物料需求进行规划和预测，帮助企业尽可能保持盈利。若缺乏可靠的需求预测，企业将面临双重风险：要么持有大量冗余库存，造成浪费和成本损耗；要么因未能预判客户需求、偏好及购买意向而错失商机。

需求预测专业人员拥有专业的技能和经验。当这些技能有现代供应链技术和预测分析的加持时，供应链将变得比以往更具竞争力、更加精简高效。

为何需求预测对现代供应链至关重要？

在当前瞬息万变的供应链环境中，企业所处的商业环境节奏极快。需求预测对于企业紧跟不断变化的客户需求与期望、快速响应持续的市场变化至关重要。精准的预测能让团队对未来趋势形成统一认知，从而自信规划物料（通过 DDMRP）、生产、物流及预算。

需求预测如何运作？

理想的需求预测结合了定性预测和定量预测，这两种预测都依赖从供应链中不同数据源提取洞察的能力。定性数据可以从外部数据源获取，比如新闻报道、文化和社交媒体趋势、竞争对手、市场研究等渠道。客户反馈和偏好等企业内部数据也有助于提高预测准确性。

定量数据通常主要来自企业内部，可以从销售数据、购物高峰期以及网站和搜索分析中获得。现代技术采用高级分析工具和强大的数据库，并运用人工智能 (AI) 和机器学习技术来分析和处理错综复杂的数据集。如果将现代技术应用于定性和定量预测及预测分析，供应链管理者将能够持续提高预测准确性和供应链韧性。

需求预测方法

根据行业、客户群体以及产品的波动性，需求计划专业人员会采用以下几种预测方法：

• 宏观层面需求预测：宏观需求预测关注总体经济形势、外部因素及其他可能影响或冲击企业的宏观变量。这些因素有助于企业识别区域及全球范围内的风险和机遇，把握整体文化与市场趋势。
• 微观层面需求预测：微观需求预测可具体到某一产品、区域或客户细分群体。该方法尤其擅长捕捉偶发性、突发性的市场变化，这些变化可能导致需求骤增或骤降。例如，若专家预测纽约将出现高温天气，而企业主营便携式空调，那么提前增加该地区的安全库存，就是一次值得考量的风险决策。
• 短期需求预测：短期需求预测可在微观或宏观层面进行，通常周期在 12 个月以内，用于指导日常运营。例如，可与企业的销售和营销团队沟通，确认他们是否在计划可能导致需求激增的促销或销售活动。
• 长期需求预测：长期需求预测同样可从微观或宏观层面进行，预测周期通常超过一年。这种预测可以帮助企业在业务扩张、重大投资、并购或新合作等方面做出更明智的决策。当企业预留一年或以上时间分析和测试市场时，能更全面地掌握需求趋势，为在新国家或地区布局业务、推出产品提供参考。

影响需求计划和预测的因素

数据孤岛是实现精准需求计划和预测的绊脚石。为了尽可能准确且高效地制定供应链计划，企业必须确保不同业务部门实时互联，并持续提供数据和洞察。当需求预测人员掌握尽可能全面的数据后，就能更好地应对以下因素：

季节性和库存预测

防晒霜、圣诞树之类的产品具有非常明显的季节性增长。不过，季节性的概念也适用于所有会导致客户全年消费行为变化的场景，包括突发天气事件，甚至疫情这类特殊情况，导致人们夏季待在室内的时间比以往更长。

需求预测相关的竞争因素

如今，客户期望快速变化、行业现代化建设如火如荼、AI 业务计划工具广泛普及，这些都在重塑供应链竞争格局。企业不断加快节奏，推出更短生命周期的产品、实现实时响应，并提供更个性化的体验，使得行业整体门槛随之抬高。

与此同时，云端商业网络和下一代计划平台正成为标准配置，企业竞相提升供应链可视性、敏捷性与决策能力，竞争压力进一步加剧。在此环境下，需求预测成为关键的差异化优势，可帮助企业预测市场变化、优化资源配置，并比竞争对手做出更明智的响应。

产品类型和需求估算

即便在同一产品类别中，不同产品的需求预测也可能存在巨大差异。例如，黑色 T 恤的需求可能突然反超白色 T 恤。关键不在于发现 需求 变化本身，而在于找到变化的原因。客户终身价值、平均订单金额、产品购买组合等同样差异显著，有时甚至会突然改变。

借助需求预测工具，你可以更好地理解和预测此类趋势及其成因。这有助于企业了解如何定制、促销或捆绑商品，增加经常性收入，并清晰洞察一个 SKU 如何影响或带动另一个 SKU 的需求。

地理因素

传统模式下，许多企业仅靠少数区域仓库和配送中心服务广大市场。但如今，在亚马逊效应的影响下，客户普遍期望当日达或次日达。这意味着企业必须在全国广泛布局履约中心，以贴近终端满足时效需求。而且，这不再只是 B2C 行业的难题，B2B 企业也日益感受到了配送速度的压力。

这一现象给传统需求预测流程带来了巨大冲击。过去，供应链计划人员只需关注少数地点的库存水平，如今却要在成百上千个小型配送中心设置精准的库存缓冲和备货量。这显然会增加风险与潜在损失，也意味着需求计划人员比以往更依赖云端供应链解决方案来获取实时数据和智能，从而对如今更分散、规模更小的库存进行精准管理。

启动需求预测的三个步骤

以下三个简单步骤可帮助你制定有效的供应链计划策略和需求预测卓越实践：

1. 让需求预测回归本职。需求预测是供应链计划的重要支柱，支撑着诸多其他流程。因此，企业很容易将其当作“万能工具”，强行适配并服务于各类其他供应链计划职能。正确使用时，需求预测的目标十分明确：预测客户购买什么、购买多少、何时购买。而销售和运营计划、库存优化以及响应和供应计划等其他供应链职能，则在集成式业务计划系统中提供互补能力。只有让各类工具各司其职，需求预测才能发挥最大价值。
2. 为需求预测软件持续注入海量数据。当供应链技术（尤其是支持需求和库存预测的技术）搭载人工智能和机器学习技术后，你输入的数据越多，其效果就越出色、预测就越精准、洞察就越深刻。不要只依赖历史销售额、过往产品表现等向后看的数据，还应引入新闻、政策、社会趋势、客户洞察等其他数据源。如今，不是只有简单的线性数据才能进行有效分析。现代数据管理工具可以整理和处理大型、复杂的数据集；而且 AI 与机器学习还带来了速度与智能，不仅支持高级分析和预测分析，还能从经验和累积的数据中不断学习。
3. 做好相应的预算和规划，优化需求预测。供应链规划需立足现实、采用战略方法才能达到最佳效果。传统的实践和工作流很难调整，而且人们往往抗拒变化。但最终，改进后的需求预测和供应链计划可以提高盈利能力、降低风险和损失，同时为供应链团队成员提供更加精简、高效的工作体验。企业尽早拨出预算和团队资源，有助于获得更高的认可度，更平稳地推进供应链优化计划落地。

借助预测分析和需求预测，提高竞争力

你在供应链数字化转型道路上迈出的每一步，都将让你更接近你在当今竞争环境中所需的可视性和运营效率。建议联合企业内的供应链管理人员和团队负责人，着手打破数据孤岛，识别潜在的重大风险以及实现短期与长期收益的最佳机遇。随后，可与软件供应商沟通，详细了解如何将供应链计划解决方案集成到业务运营中。