使用历史销售数据来估计即将到来的消费者需求预测的方法称为需求预测。 需求预测的目的是为您的企业提供客户在不久的将来购买多少服务或产品的估计。 在本指南的过程中，我们将介绍需求预测类型和模型。
基本上，您可以从 POS 数据中获得很多数据点和见解。 这些报告对于预测很重要，不仅是库存，还有需求。
还有许多其他因素会影响消费者需求，包括现金流、利润率、营业额、风险评估、产能规划和缓解计划。 所有这些都依赖于需求预测。 换句话说，每个人都在实现精确预测方面发挥着关键作用。
什么是需求预测以及它是如何工作的？
需求预测，也称为销售预测，是在一定时期内估计潜在消费者需求的方法。 它包含历史数据以及其他数据。
当正确应用需求预测时，企业对其在现有市场以及其他市场的前景有有用的了解。 它还允许管理人员就业务增长计划、定价和市场潜力做出明智的决策。
未能使用需求预测的企业可能会对其目标市场和商品做出错误的决定。 这些轻率的决定可能会对客户忠诚度、供应链管理、库存持有成本以及最终的盈利能力产生长期影响。
需求预测的重要性
出于多种原因，需求预测与企业相关：
- 企业可以使用收入预测数据来帮助进行规划、目标设定和预算编制。 如果您清楚地了解您的潜在销售情况，则可以制定采购计划以确保您的供应在产品层面满足消费者的需求。
- 可以更好地优化库存水平，提高库存周转率，降低持有成本。
- 企业还可以使用销售预测来提前预测和纠正销售渠道中的任何问题。 这使他们能够随着时间的推移监控他们的成功。 许多电子商务公司所有者都明白，库存过少或过多都可能对运营有害。
- 需求预测可让您深入了解即将到来的现金流，让您能够更有效地为供应商付款和其他运营成本做好准备，同时仍然投资于公司的发展。
- 预测需求需要知道何时雇用更多人员并分配其他资源，以确保业务在繁忙时间顺利运行。
需求预测方法
大多数传统的需求预测方法可以分为以下三组之一：
定性预测
当需要处理的数据不多时，使用定性预测方法。 这在公司发展的早期阶段或新产品首次投放市场时很受欢迎。 在这种情况下，其他数据，如市场分析、比较分析和专家意见，用于生成定量需求估计。
时间序列分析
当产品线或产品的历史数据可用时，时间序列分析是一种选择。 当模式明显时，企业选择使用时间序列分析方法进行需求预测。 需求、主要销售趋势和周期性模式的季节性变化都可以使用时间序列分析来识别。
然而，对于拥有多年数据和相当稳定的趋势趋势的成熟公司来说，时间序列方法是最成功的。
因果需求预测模型
因果预测模型是可用的最先进和最困难的需求预测方法。 它利用有关市场变量之间关系的精确数据，包括经济力量、竞争对手和许多其他社会经济因素。 为了创建有效的因果模型预测，您需要历史数据。
例如，一家冰淇淋店可能会使用诸如营销预算、促销活动、他们所在地区的新冰淇淋店、竞争对手价格、历史销售数据、他们所在地区的整体冰淇淋需求、当地失业率甚至天气等变量构建因果模型预测。
销售预测指标
一旦您有了销售预测的基础，请确定并监控整个预测期间的以下指标。
产品交货时间
从下订单到准备好销售每个产品所需的时间。
销售期间
您预计每种产品销售几个月？
每次购买支付的费用
下达采购订单时，支付产品成本的百分比是多少？
应付天数
您还需要多长时间才能支付剩余的未清库存成本？
库存水平
根据预测，您必须持有的每种商品的库存总和。
采购成本
进行基本采购所需的资金。
需求预测的类型
需求预测有多种形式，了解每一种及其含义很重要。 在大多数情况下，它们遵循从详细程度、时间段和预测的市场范围等特定顺序。 让我们来看看一对。
需求预测的主要类型包括：
被动需求预测：
被动需求预测通常是具有强大基础但发展战略保守的企业的工具。 历史数据的简单外推是在尽可能少的假设下进行的。 这种预测形式并不常见，但它通常是小型和本地企业的首选。
主动需求预测
主动需求预测是一种预测类型，当涉及到在营销工作、产品组合开发、竞争对手活动以及外部经济环境方面具有雄心勃勃的增长战略的公司规模化和多元化时，它会派上用场。
短期需求预测：
对于短期周期，短期需求预测会派上用场（通常为 3-12 个月）。在短期工作时，您必须了解季节性市场趋势以及战术决策对消费者需求的影响。
中/长期需求预测：
中/长期需求预测通常提前 12-24 个月使用（某些企业使用 36-48 个月）。 长期预测会影响公司的战略规划、营销和销售规划、财务规划、产能规划和资本支出规划等。
外部宏观层面的需求预测：
这种预测形式关注受宏观经济气候影响的较大市场波动。 外部预测旨在评估公司的战略目标，例如扩展其产品范围、渗透新客户市场、技术颠覆，甚至消费者行为的范式变化，以及降低风险的策略。
内部业务水平需求预测
顾名思义，这种预测方法侧重于企业的内部运营。 品牌集团、分销部门、财务部门和生产部门都是这样的例子。 此外，它还包括年度收入预测、净利润率、销货成本估算、现金流和其他内部预测。
需求预测示例
我们可以使用各种不同的需求预测示例，因此我们将为您提供一些示例。 举个例子，让我们看看福特。 福特希望为 2018 年 Mustang 5.0 V8 建立市场预测。 他们具体是做什么的？ 他们会查看过去 12 个月的车辆收入。 他们将使用这些信息来估计未来 12 个月的收入以及库存和生产需求。 然后 t 他们可以根据需要将销售分解为包装和类别。
例如2：
某知名女装牛仔裤过去 24 个月的实际销售情况是由一家领先的服装公司参考的。 为了构建需求预测，需要对一条特定的牛仔裤进行分析。 该公司预测，随着牛仔裤的市场潜力，未来 12 到 24 个月的需求量很大。 因此，该公司跟踪每个产品、类别、尺寸、颜色、款式和其他细节。 结果无论是正面的还是负面的，都将有助于影响未来对产品的决策。
例子3
看看沃尔玛，一家大型零售商。 他们在 11,000 个国家拥有超过 27 家门店，平均库存为 32 亿美元。 因此，他们的供应链非常复杂。 他们的物流以其准确性和技术实力而闻名。 然而，在 2013 年，他们因在店内出现严重的缺货问题而赢得了声誉。 库存管理不善被归咎于货架上缺乏产品，因为仓库中有库存，但没有足够的工作人员将其运送到货架上。 在这种情况下，削减成本的措施导致许多人的客户体验不佳。
如果有更好的需求预测，就很容易避免这种情况。
例子4
一家大型汽车制造商根据其车辆的型号、颜色级别和发动机类型检查过去 12 个月的实际销售数据。 他们根据购买、生产和库存计划的预期增长估计了未来 12 个月的短期需求。 这种市场准备意味着他们在来年有足够的红色汽车、四门汽车和增压发动机来满足消费者的需求。
季节性和其他趋势预测
季节性是指定期发生的需求波动，例如在假期期间。 另一方面，趋势可能随时出现，并表明行为的普遍变化。 然而，过去的销售数据可以帮助进行趋势预测，这对于规划市场需求至关重要。
此外，为了有效地规划您的库存管理政策、组织流程和营销工作，在进行需求预测时必须考虑趋势和季节性预测。 由于他们知道顾客会在假期购买礼物，因此零售商会招聘额外的员工。
相反，要让客户购买，您需要的不仅仅是库存。 需要工作人员将库存上架、出库进行在线订单和其他任务。 因此，FedEx 和 USPS 等运输公司雇佣了更多的送货司机和包裹处理员。 此外，随着员工数量的增加，数量的增加也会给公司和客户带来问题。 预测可确保您不会用完人力来满足需求。
销售预测不是一劳永逸的过程。 这是一个连续的过程，应包括：
优化消费者体验、分销渠道、产品供应等，以积极塑造需求。
使用高级分析创建对需求的洞察力和敏捷响应
需求预测是预测客户未来对贵公司的期望的绝佳方式，这样您就可以正确规划库存和服务以满足需求。
预测需求可帮助您节省不相关的持有成本和其他运营费用。 同时，它们还确保您拥有管理高峰时间所需的一切。
自动需求预测
对于应对快速发展的市场和消费者需求的公司来说，手动操作和分析数据以进行销售预测的传统方法是不现实的。
需求预测必须实时进行，公司才能真正敏捷并拥有最新的数据知情方法来制定决策，这意味着您需要技术来为您完成工作。
使用 PLANERGY 的主要销售和库存信息，您可以轻松发现趋势并深入了解您所需粒度级别的潜在需求。 您还可以使用该框架设置自动库存通知，根据预期的销售需求建议重新订购数量。 无需手动进行任何计划，您将知道何时订购库存并做出数据驱动的业务决策，从而提高成本效率和节省时间——每个企业都需要两件事才能取得成功。
在结论
了解了需求预测模型、类型和示例后，利用这种技术应该不成问题。 无论哪种方式，如果您在这方面遇到任何问题，都可以在评论部分与您联系。
什么是需求预测方法？
这种方法基于过去的产品需求，并试图将过去投射到未来。 经济指标用于预测未来的业务发展。 根据未来趋势预测产品的需求。 创建了经济指标的综合指数。
需求预测的三个层次是什么？
需求预测可以在三个不同的层次上进行：宏观、行业和公司。 对广泛的经济状况（例如工业生产和国民收入分配）的预测是在宏观层面进行的。
4种基本预测方法是什么？
虽然有许多常用的定量预算预测技术，但有四种基本方法：
- 直线，
- 移动平均线，
- 简单线性回归
- 多元线性回归。
需求的五个 5 决定因素是什么？
商品和服务的 5 个主要需求决定因素
- 收入。 当一个人的工资增加时，他或她可能有能力购买更昂贵的商品或购买更多的商品。 .
价格。 - 客户的期望。
- 口味和喜好。
- 经济状况。
