零售客户需求预测完整指南
需求是在迈出第一步或在选定的市场领域扩展之前要考虑的每项业务的关键指标。它推动了经济增长，而中央银行和政府增加了需求以结束下滑。需求预测是预测分析的一部分，它意味着对消费者将来可能会购买的商品和服务的数量进行评估。最关键的业务因素，例如营业额，利润率，现金流量，资本支出，风险评估，缓解计划，产能计划等，都直接取决于需求。
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。
补充商品或服务的价格。
客户的口味。
客户的期望。
需求的每个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除此因素之外的所有其他决定因素均未发生变化。因此，在所有其他指标相等的情况下，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。如果所有其他因素均相同，则购买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，并非总是想购买某种商品或服务的两倍。例如，赚更多并不意味着您需要两个，三个或四个不同的鞋拔，因为一个鞋拔足以满足日常使用。
补充商品或服务的价格
相关商品和服务的价格也会增加使用所需产品的成本，因此您的需求会减少。例如，天然气价格在2008年每加仑上涨了4美元。因此，悍马的需求下降是有原因的-天然气是悍马的相关产品。
当消费者的口味，喜好和需求发生变化时，需求也随之增加，他们突然开始喜欢该产品。反之亦然，如果消费者的口味改变而不是一种产品，需求就会下降。广告品牌可以影响消费者对产品的需求。期望与实际欲望一起也会影响需求水平。那就是当人们期望产品将具有更多价值时，他们增加了对产品的需求。
需求预测类型
需求预测的类型各不相同，并可能受到多个因素的影响，例如时间跨度，市场范围或详细程度。它们分为两组：基于时间段和基于经济段。让我们看一下这两个类型分别对应哪些子类型。   
经济型
宏观水平预测
这种预测类型考虑了整体经济环境，涉及通过工业生产指数衡量的经济，该国的就业水平，国民收入等。
行业水平预测
显然，行业级别的预测处理的是特定行业产品的需求。例如，美国对汽车的需求，美国对电动踏板车的需求等。
品牌级预测
品牌级预测是指预测对特定品牌或公司（例如阿迪达斯，耐克等）产品的需求。
基于时间段
短期预测
这涉及的时间跨度很短，例如六个月或不到一年，但这取决于行业的性质。短期预测比策略更适合快速决策。
长期预测
长期预测意味着要进行很长时间的预测，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，转移到另一个市场领域，扩展工厂的产能等）。
需求预测示例
现实世界中可以应用需求预测的示例与现有业务类型一样多。但是，以下是一些针对不同行业的明确的需求预测示例。
汽车市场
如果某著名汽车制造商一直在收集每辆汽车的型号，发动机类型和颜色的去年销售价值数据，则他可以进行短期预测，以了解未来12个月最需要的汽车模型或者。
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中季节性产品的销售信息，则可以将其用于预测下一两年的首选口味或包装尺寸，以便计划购买，生产和库存。
美容行业
假设某个化妆品品牌在一年的某个季节每月销售10
零售业
想象一下，您有一个库存商店，每月销售约5
预测方法的类型
预测方法有两种主要类型：定性和定量，也有其子类型。
定性预测方法
德尔菲技术。 专家被赋予一项任务来预测每个特定细分市场的需求。进行最初的预测回合，然后每位专家发布其预测，以便每位专家的意见都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。
销售部队意见。向销售人员团队询问预期的需求输入。每个销售人员必须估计自己的相关区域和产品类型，并提供与他们一起工作的客户需求的报告。销售经理将结果考虑在内，并对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，将为客户提供特定的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。当产品的销售记录很少或没有时，此方法很有用。
定量预测方法
这些方法仅适合具有多年销售历史记录的企业。
趋势预测方法。 趋势预测方法使用时间序列方法，通过图形绘制和最小二乘技术来表示过去的销售和对特定产品类别的预计需求。
气压技术。 这是基于捕获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序列以及前导序列之类的公式来分析统计和经济指标。
计量经济预测技术。 计量经济学的预测技术中使用了复杂的数学方程式和自回归综合移动平均线，以建立需求与其要素之间的关系。推导了基于数学的方程式，以得出体面的历史表示。最终，根据输入到方程式中的投影值得出预测。
如何通过机器学习预测需求
机器学习模型是供需分析的定量方法之一，它依赖于统计信息和复杂的数学公式，而不是现场专家的意见。在这一部分中，您将学习如何使用机器学习来预测需求，机器学习是商业领域的一流方法。以前，我们已经出版了Macine Learning in Banking， 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策略，并且足够精确以实现自己的业务目标。IBM，谷歌和亚马逊等全球领先的互联网巨头都使用由机器学习支持的需求预测工具。
在实施机器学习进行需求预测之前，您应该了解的第一件事是，模型需要来自内部和外部信息源的大量质量数据。智能算法既可以处理结构化数据也可以处理非结构化数据，例如财务和销售报告，宏观经济指标，市场调查，社交媒体内容（例如，点赞，股票，推文），天气预报等等。 只要数据是现代世界的文学燃料，大数据及其业务  影响将仍然很重要。
内部数据源外部数据源
电子商务销售数据社交媒体
库存物联网
订单地质仪器
销售交易点击流
会员卡客户商店收据
销售点信息家用面板数据
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
网站及更多影片
机器学习之所以如此强大，是因为它是由强大的数学算法驱动的，该算法可以自动识别模式并从上面列出的来源提取的数据中捕获复杂的隐藏关系和需求信号。这些智能模型不仅可以分析大量数据，而且还可以基于新信息对模型进行永久性重新训练，以将其调整为适应不断变化的条件，从而有效地提高了预测的可靠性。
这些预测的准确性如何？与传统方法相比，已经采用机器学习驱动解决方案的公司报告其预测可靠性提高了5％-15 +％。在某些情况下，准确性高达85％甚至95％。需求预测的机器学习在短期和中期计划，快速变化的环境，动荡的需求特征以及新产品的计划活动中最有效。
有关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是至关重要的。利用需求预测的优势，组织可以降低其业务活动中的风险并制定明智的业务决策。此外，需求预测有助于组织的资本投资和扩展决策。
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：达成正确的业务目标
我们无法想象一开始就没有预定目标的业务。否则，就像船长没有指南针，只是朝随机方向行驶。需求预测有助于实现所需的目标。企业可以评估其在市场上对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，但是需求预测显示该特定产品在市场上的实际需求较低，则企业可能会停止生产此类产品以避免损失。
提示2：预测预算
预期的成本和收入估算在编制预算中起着至关重要的作用。例如，当一家企业预测了价格为10美元的需求商品并且预测需求为1
提示3：招聘和生产活动
如果组织运行需求预测策略，则可以避免浪费资源，该策略仅生成预测需求的产品数量。此外，这将帮助组织做出更有效的雇用决策。例如，如果对商品的需求很高，那么企业可能需要额外的员工来满足不断增长的需求。
提示4：扩展业务
需求预测可以帮助企业决定是否由于其产品在市场上的价值增加而扩展的时间。另一方面，由于需求量低，也许有必要停止对业务的投资。
提示5：制定正确的管理决策
必须指导具有重大影响力的决策，例如选择工厂的产能，确定原材料要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：估算效果
如果企业对销售的产品的需求较低，则该企业很有可能做出改变，例如提高其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产生收入并避免资本损失至关重要。在许多不同的行业和用例中，需求预测的需求显而易见。这是实现正确的管理决策，扩展业务，推出新产品或预测预算的最佳方法。

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