需求是每个企业在迈出第一步或在所选细分市场扩张之前要考虑的关键指标。它推动经济增长，同时中央银行和政府提振需求以结束下滑。需求预测是预测分析的一部分，它意味着对消费者未来可能购买的商品和服务数量的评估。营业额、利润率、现金流、资本支出、风险评估、缓解计划、产能规划等最关键的业务因素 直接取决于需求。

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需求的 5 个决定因素是什么？
需求的 5 个决定因素如下：

产品价格。
客户的收入。
互补商品或服务的价格。
顾客的口味。
客户的期望。
每个需求决定因素如何影响它
理解每个决定因素如何影响需求的一种更好的方法是假设所有其他决定因素（除了这个决定因素）都不会改变。因此，在所有其他指标相同的情况下，让我们分别看一下它们：

产品价格
当价格上涨时，需求下降——这就是需求定律告诉我们的。随后，当价格下降时，需求上升。如果所有其他因素都相同，采购决策通常以价格为指导。

客户收入
当收入增加时，需求也会增加。但是，您并不总是愿意购买两倍的某种商品或服务。例如，赚更多并不意味着你需要两个、三个或四个不同的鞋拔，因为一个就足够日常使用了。

互补商品或服务的价格
相关商品和服务的价格也会提高您使用所需产品的成本，因此您的需求会减少。例如，2008 年汽油价格上涨了每加仑 4 美元。因此，悍马的需求下降有一个原因——天然气是悍马的相关产品。

当消费者的口味、偏好和欲望发生变化时，需求也会上升，他们突然开始喜欢该产品。反之亦然，如果消费者的口味转变为不喜欢某种产品，需求就会下降。为品牌做广告可以影响消费者对产品的需求。期望以及实际愿望也会影响需求水平。那就是当人们期望一种产品具有更多价值时，他们就会增加对它的需求。

需求预测的类型
需求预测的类型各不相同，并且会受到多种因素的影响，例如时间跨度、市场范围或详细程度。它们分为两组： 基于时间段的 和 基于经济的。让我们来看看这两种类型分别对应了哪些子类型。

基于经济
宏观预测

这种预测类型考虑了整体经济环境，处理以工业生产指数、国家就业水平、国民收入等衡量的经济。

行业级预测

显然，行业级别的预测涉及特定行业产品的需求。比如美国对汽车的需求，美国对电动滑板车的需求等等。

品牌级预测

品牌级预测是指预测对特定品牌或公司产品的需求，例如阿迪达斯、耐克等。

基于时间段
短期预测

这个处理的时间跨度很短，例如六个月或不到一年，但这取决于行业的性质。短期预测更适合快速决策而不是战略。

长期预测

长期预测意味着对很长一段时间进行预测，例如两到五年或更长时间。这种预测类型可以为企业提供有价值的战略信息（例如，转移到另一个细分市场、扩大工厂的产能等）。

需求预测示例
可以应用需求预测的实际示例与现有的业务类型一样多。但是，这里有一些针对不同行业的明确需求预测示例。

汽车市场
如果某知名汽车制造商一直在收集每款汽车的型号、发动机类型和颜色的去年销售额数据，他可以进行短期预测，以了解未来 12 个月内需求最大的汽车型号或者。

食品制造业
如果一家领先的食品制造公司掌握了过去两年季节性产品的销售信息，则可用于预测未来一两年的首选风味或包装尺寸，以计划采购、生产和库存。

美容行业
让我们想象一个特定的化妆品品牌在一年中的某个季节每月销售 10,000 份订单。考虑到这一历史数据，可以预测该产品线在明年的销售趋势将增加到每月 30,000 件。

零售业
假设您有一家库存商店，每月销售约 5,000 件商品。有一天，您注意到并非所有商品的销售数量都相同。一些产品卖得很快，而另一些产品则在货架上待了很长时间。在这种情况下，您可以对至少六个月的需求预测进行映射。现在，您可以显着减少购买客户不感兴趣的东西所花费的金额。零售中的人工智能或人工智能是一个非常广阔的领域，可以使用需求预测方法。

预测方法的类型
有两种主要类型的预测方法： 定性和定量，它们也有它们的子类型。

定性预测方法
德尔福技术。 专家的任务是预测每个特定细分市场的需求。举行最初的预测轮次，然后每个专家揭示他的预测，以便每个专家的意见都会受到其他专家的影响。重复该过程，直到所有专家都做出类似的决定。
销售人员意见。销售人员团队被问及预期的需求输入。每个销售人员都必须估计自己的相关区域和产品类型，并报告与他们合作的客户的需求。销售经理将结果考虑在内，并就需求预测的外观做出最终决定。
市场调查。 使用这种需求预测方法时，会向客户进行特定调查以收集意见并产生潜在需求。这些通常是汇总来自客户的人口统计、经济和偏好信息的问卷。当产品的销售历史很少或没有时，这种方法很有用。
定量预测方法
这些方法仅适用于具有丰富历史数据库的多年销售业务。

趋势预测法。 趋势预测法使用时间序列方法，通过图形绘图和最小二乘技术来表示过去的销售额和某个产品类别的预计需求。
气压技术。 这是基于捕捉当前事件以预测未来。气压技术意味着使用诸如并发或滞后系列和领先系列等公式分析统计和经济指标。
计量经济预测技术。 在计量经济学预测技术中使用复杂的数学方程和自回归综合移动平均线来创建需求与其因素之间的关系。一个基于数学的方程被推导出来一个体面的历史表示。最终，预测是根据输入等式的预测值得出的。
如何使用机器学习预测需求
机器学习模型是供需分析的定量方法之一，它依赖于统计数据和复杂的数学公式，而不是领域专家的意见。在这一部分中，您将学习如何使用机器学习来预测需求——这是商业领域的一流方法。之前，我们发布了银行业中的机器学习，以了解该行业的更多示例。

机器学习从销售的历史数据中得出预测以制定战略，并且足够精确以实现业务目标。IBM、谷歌和亚马逊等世界领先的互联网巨头都使用机器学习赋能的需求预测工具。

在为需求预测实施机器学习之前，您应该知道的第一件事是模型需要来自内部和外部信息源的大量高质量数据。智能算法可以处理结构化和非结构化数据，例如财务和销售报告、宏观经济指标、营销调查、社交媒体内容（例如，喜欢、分享、推文）、天气预报等等。只要数据是现代世界的文学燃料，大数据及其对商业的影响将仍然很重要。

内部数据源        外部数据源
电商销售数据        社交媒体
存货                    物联网
订单                        地质装置
销售交易             点击流
会员卡                客户商店收据
销售点信息        家庭面板数据
评论                        政府人口普查
营销活动               天气
店内设备               第三方联合数据
网站等               视频
机器学习之所以如此强大，是因为它由强大的数学算法驱动，可以自动识别模式，并从从上述来源提取的数据中捕获复杂的隐藏关系和需求信号。这些智能模型不仅分析大量数据，而且还根据新信息对模型进行永久性的重新训练，以使其适应不断变化的条件，从而产生更可靠的预测。

这些预测有多准确？已经采用机器学习驱动解决方案的公司报告说，与传统方法相比，预测可靠性提高了 5%-15+%。在某些情况下，准确率高达 85% 甚至 95%。用于需求预测的机器学习最适用于短期和中期计划、快速变化的环境、不稳定的需求特征以及新产品的计划活动。

关于需求预测如何确保您的业务战略的 6 大技巧
显然，需求预测的作用对于任何类型的业务尤其是其管理都至关重要。使用需求预测的强大功能，组织可以降低其业务活动中的风险并做出明智的业务决策。此外，需求预测有助于组织的资本投资和扩张决策。

这里有 6 个技巧，可以极大地保护您的下一个业务决策。

提示 1：达到正确的业务目标
我们无法想象一个从一开始就没有预先定义目标的企业。否则，就像没有指南针的船长一样，只是随意地往前走。需求预测有助于实现所需的目标。企业可以评估市场上对其商品和服务的当前需求并实现其既定目标。如果组织的目标是销售一定数量的产品，但需求预测显示市场上对该特定产品的实际需求较低，则企业可能会停止生产此类商品以避免损失。

技巧 2：预测预算
预期成本和收入估算在编制预算中起着至关重要的作用。例如，当企业预测价格为 10 美元的需求商品且需求预测为 1,000 件时，很明显估计收入为 10,000 美元。

提示 3：招聘和生产活动
如果组织运行需求预测策略只生产预测需求的产品数量，则可以避免浪费资源。此外，这将有助于组织做出更有效的招聘决策。例如，如果对商品的需求很高，企业可能需要额外的员工来满足增加的需求。

技巧 4：扩展业务
需求预测帮助企业决定是否是时候扩大规模，因为其产品在市场上的价值增加了​​。另一方面，由于需求量低，可能需要停止对业务的投资。

提示 5：做出正确的管理决策
必须指导具有重大影响的决策，例如选择工厂的产能、确定原材料需求以及确保劳动力和资本的可用性，以避免收入损失。

技巧 6：估计性能
如果对企业销售的产品的需求较低，则该企业很有可能做出改变，例如提高商品质量或在营销活动中投入更多资源。

结论
需求预测对于各种规模的企业创造收入和避免资本损失至关重要。需求预测的需求在许多不同的行业和用例中都很明显；这是做出正确管理决策、扩展业务、推出新产品或预测预算的最佳实施方法。


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