第1部分第1部分共7部分：市场研究

1. 1针对特定产品。与其专注于一个完整的产品线，不如确定你想要追踪的特定产品。这样做可以更容易地组织过去的数据和预测需求。例如，如果你有一个现有的冬季服装系列，那么首先要特别关注手套，而不是整个系列。专注于你收入最高的产品。例如，许多企业家遵守80/20规则，即企业提供的20%的产品或服务通常占其收入的80%。识别这些产品并跟踪其需求。你可能需要预测库存中每一种产品的需求，但如果你同时做几件类似的产品，比如手套、靴子和冬季帽子，就会更容易、更准确。考虑创建一个销售和运营计划组，包括每个部门的代表，并为他们准备需求预测。

2. 2.查看你的营销计划。任何营销活动或促销活动都可能会增加对产品的需求。看看过去的数据，看看什么是成功的。看看是否有特别折扣或假日销售增加了对你的产品的需求。在预测需求时，你需要考虑所有这些因素，尤其是如果你计划重复类似的销售策略。

3. 3审查关键指标。找出客户需求波动背后的原因。关键指标包括人口统计和环境因素。人口统计数据包括年龄、性别、位置和任何其他一组识别特征。确定关键人口群体的需求有助于缩小预测的数据池。环境因素也会影响需求。例如，严冬可能会导致销量下降。

4. 4看看你的市场。分析你所在市场的竞争对手、客户、银行家和其他人在说什么和做什么。看看你的竞争对手是否在进行重大的销售或促销活动。

5. 5看看前几个月。看看最近几个月和年度销售差异，比如假期时间。这将帮助你确定年度和季节波动。回顾过去几个月，分析需求背后的驱动模式。看看导致新客户增加的任何价格调整或营销活动。生意增长总是有原因的，聪明的商人或女商人会发现原因。例如，你可能在8月份举办了“买一送一”返校购物活动。如果你选择复制这些因素，在你的预测中考虑。

6. 6.确定你的交付周期。提前期是指从开始订单到交付产品之间的时间。了解这一点将有助于预测需求。这将帮助你确定你能以多快的速度生产产品并满足需求。如果你从另一家公司购买产品，交付周期是从下订单到产品到达你家门口之间的时间。您还可以通过检查原材料和组件来确定交付周期。了解您所需的生产时间将帮助您做出更准确的需求预测。关注一个特定的项目有助于预测制造产品需要多少材料和生产时间。当你估计了你的生产数量后，看看每件商品的零部件需求。例如，如果你正在生产铅笔，你需要知道有多少木材、橡胶和铅根据你的预测订单。

第2部分第2部分，共7部分：方法选项

1. 1找出要使用的方法。预测需求的一般方法有四种。它们包括判断、实验、关系/因果和时间序列。根据产品的历史记录选择最佳方法。例如，实验方法主要用于市场上没有历史数据的新产品。这些方法是你收集大部分数据的方法。您可以将这些方法结合起来，创建更准确的需求预测。

2. 2考虑判断方法。这种方法利用销售团队和经理观察到的集体市场洞察力来确定需求。这些人可以根据自己的个人知识和经验，提供某种程度上或在某些情况下非常准确的需求预测。然而，你从他们那里收集的数据可能不可靠，因为它依赖于你的专家自己的个人观点。因此，从判断方法得出的数据最好用于进行短期需求预测。有几种不同的方法来实现这一点，主要取决于您使用谁来制作面板。然而，你不需要将它们全部用于正确的判断方法。你可以选择它们或它们的任意组合来实现你的目标，这取决于你认为哪一组能提供最准确的判断。

3. 3确定是否需要使用实验方法。这种方法最适用于新产品，对有历史需求记录的现有产品没有用处。这种方法从少量客户那里获取结果，并将结果外推到大量客户。例如，如果你在某个城市随机联系500人，25%的人说他们会在6个月内购买你的产品，你可以假设这个百分比适用于5000人。如果一小部分目标客户喜欢一项新技术，并且对测试营销反应良好，那么你可以推断出这个数字来预测全国需求。这种方法的问题在于，它通常会收集更多关于客户对产品偏好的信息，而不是需求数据。

4. 4考虑使用关系/随意的方法。这种方法试图找出人们为什么购买你的产品。这个想法是，如果你能理解人们为什么购买你的产品，那么你就可以基于这个原因创建一个需求预测。例如，如果你销售雪地靴，那么你知道对你的产品的需求与天气有关。如果天气预报预测冬天会很冷，你就知道对雪地靴的需求会更高。这些方法包括生命周期和仿真模型。

5. 5使用时间序列方法计算需求。时间序列方法试图以过去的数据和趋势为指导，用数学方法计算需求。具体来说，您可以使用移动平均、加权移动平均和/或指数平滑来尝试准确预测您的需求。这些方法会给出比其他方法更难的数字，但必须与其他主观近似方法相结合，以考虑市场或商业计划未来变化的影响。

第3部分第3部分，共7部分：判断方法

1. 1成立一个由执行意见组成的陪审团。在公司里召集一小群高层管理人员，让他们评估需求。该团队的每个成员都可以根据他们的市场经验提供有价值的见解。它们还可以帮助选择优质材料供应商和营销活动。这种方法成本低廉，不像其他判断方法那样耗时。不利的一面是，这些预测是基于专家的意见，他们可能有偏见，推动自己的议程。

2. 2创建销售人员组合。让每个销售人员预测他们的销售额。销售团队离市场最近，了解客户的需求。将这些预测按城市、州和地区组合到各个销售级别。这种方法的优点是成本低，并且易于收集数据。这种方法的缺点是，它基于消费者的意见，这种意见很容易改变。此外，销售人员可能会夸大数字，以帮助确保自己的工作安全。

3. 3.聘请个人市场专家。市场专家关注行业趋势，并与您的销售人员协商预测需求。这些人可能包括贸易杂志作家、经济学家、银行家和专业顾问。然而，个人只能收集有限的信息，因此建议你组建一个市场专家团队，尽可能多地收集数据。这些人可以让你对市场有更深入的了解，这比你自己的销售团队所能提供的要高。然而，作为你公司的局外人，他们对你的个别产品的需求了解较少。你应该利用这些人来预测市场需求，然后利用内部判断来估计你的公司在该市场中的表现。

4. 4.使用德尔菲法。首先，成立一个专家小组。这可能包括一组经理、选定的员工或行业专家。单独询问他们对需求的估计。让他们分两轮或两轮以上回答问卷。每轮结束后，匿名展示上一轮的调查结果。鼓励专家根据之前的发现修改答案。目标是该小组最终将开始就预测达成一致。使用预先定义的停止点，例如一定数量的回合、共识或结果的稳定性。

第4部分第4部分（共7部分）：实验方法

1. 1调查你的客户。你可以通过几种方式从他们那里收集信息：电话或电子邮件调查、客户订单历史的统计回顾和市场趋势。询问他们的购买计划和预期购买行为。使用一个大的池来帮助概括结果。询问他们购买你的产品的可能性，并统计结果。客户最能了解产品的需求。调查的危险在于，他们往往高估了实际需求。虽然客户可能对你的产品感兴趣，但实际上购买它完全是另一回事。请记住，进行调查可能代价高昂、困难且耗时。调查很少构成成功需求预测的基础。

2. 2使用测试营销。在产品开发的早期阶段使用它。找一个小的，孤立的，有你的目标人口的地区。展开营销计划的每个阶段，包括广告、促销和分销计划。衡量产品知名度、渗透率、市场份额和总销售额。根据你收到的信息微调你的市场策略，这样当你在全国范围内推出产品时，你会遇到更少的问题。

3. 3主机面板。在一个房间里召集一小群潜在客户，让他们使用你的产品并进行讨论。客户通常会因为参与而获得少量报酬。面板与调查类似，因为它们更有用于分析产品，而不是形成需求预测的基础。

4. 4使用扫描仪面板数据。例如，找一大批家庭客户，让他们同意参与一项正在进行的关于他们在杂货店购买习惯的研究。让这些客户同意提交他们的家庭规模、年龄、家庭收入等信息，以及您发现的与您的产品相关的任何其他信息。每当他们购买食品杂货时，他们的购买都会被记录和分析。这些数据可以在他们使用商店购物卡时收集。这将创建一个丰富的数据库来创建统计模型，并查看数据中的关系。与其他类型的实验方法一样，很难将这些结果应用于需求预测。

第5部分第5部分，共7部分：关系/因果方法

1. 1检查前几年的销售月度或季节趋势。查看过去几年的销售数据，以确定一年中哪些时间占销售额的比例较高。它们是恒定的吗？你在冬季或夏季的销量会更高吗？测量这些时间段内销售额的增加或减少。在某些年份，这种变化是高还是低？然后，想想为什么会这样。运用你所学的知识，并将其应用到本年度的预测中。例如，如果你卖雪地靴，你可能会在寒冷的冬天经历一个特别大的销售增长。如果今年预计将是一个同样寒冷的冬天，你应该相应地提高你的需求预测。

2. 2了解客户的反应。这是指产品或其市场的变化导致销售额增加或减少的情况。创建产品的历史销售额图表，并标记重要日期，例如价格上涨或推出竞争产品。这也可能是更广泛的，比如对经济变化或消费者支出变化的反应。阅读相关行业期刊和报纸文章以收集这些信息。手头有所有这些数据可以让你更好地了解什么可能会影响你未来的需求。

3. 3创建一个生命周期模型。生命周期指的是产品从最初推出到现在的“生命”。看看你的产品在不同阶段的销售情况。检查在这些阶段购买产品的客户的性质。例如，你会有早期采用者（喜欢最新技术的人）、主流买家（等待产品评论和推荐的人）、落后者（他们只在产品推出很长时间后才会购买）和其他类型的消费者。这将帮助您确定产品的生命周期趋势和产品的需求模式。使用这种模式最多的行业包括高科技、时尚和生命周期短的产品。这种方法的独特之处在于，需求的原因与产品的生命周期直接相关。

4. 4.使用模拟模型。创建一个模型，根据您的物料需求计划表和成品的配送流程，模拟组件流入制造厂的流程。例如，计算接收每个组件的前置时间，包括装运时间，无论其来源于世界何处。这将让你了解你的产品能以多快的速度满足需求。众所周知，创建和维护这些模型既困难又麻烦。

第6部分第6部分（共7部分）：时间序列方法

1. 1使用移动平均法。如果数据中几乎没有趋势，这是一种数学技巧。这种方法将随着时间的推移提供数据的总体印象。找出前三个月的实际需求。得到总数后，将其除以四（计算下个月）。公式为F4=（D1+D2+D3）÷4。在这个等式中，“F”代表预测，“D”与月份相关。这个方程式适用于稳定的需求。例如，预测=4000（1月）+6000（2月）+8000（3月）/4=4500。

2. 2确定加权移动平均值（WMA）。如果你有波动的需求，使用这个公式，它考虑了变化。公式为WMA 4=（W*D1）+（W*D2）+（W*D3）。“D”代表需求，数字与月份相关W’是加权常数，通常是一个介于1和10之间的数字，基于过去的历史。例如，WMA=（4*100）+（4*250）+（4*300）=2600。对较新的数据使用较大的加权常数，对较旧的数据使用较小的加权常数。这是因为最近的数据对预测的影响更大。

3. 3确定指数平滑。该技术是一种平均方法，通过对最新数据应用平滑常数来考虑最近的需求变化。如果最近的波动是实际变化的结果，例如季节性模式（假日时间），而不是随机变化，那么这是一种有用的方法。查找以前的预测。这将在公式中表示为（Ft）。然后，找出这段时间内对产品的实际需求。这将在公式中表示为（At-1）。确定分配给它的权重。这将在公式中表示为（W）。这个范围在1到10之间。为较旧的数据分配较低的数字。将数据输入公式Ft=Ft-1+W*（At-1–Ft-1）或例如，Ft=500+4（W）*（590-500）=504*90=45360。

第7部分第7部分：数据分析

1. 1填写你的结果。收集数据后，创建一个显示需求预测的图表。通过将你的产品需求量与未来几个月进行交叉来实现这一点。例如，如果创建一个折线图，将月份放在横轴上，将产品需求量放在纵轴上。如果你预测10月需要600套，11月需要800套，那么把这些点放在图表上。在两点之间画一条线。您还可以在图表上绘制过去的数据，将研究数据与历史数据进行比较。

2. 2分析你的结果。现在，你已经将结果制成表格或以易于阅读的形式显示出来，但它们是什么意思？寻找趋势，比如需求的增长或下降，以及周期性，比如旺季或月份。将你的数据与前几年的数据进行比较，看看它们在数量和模式上是如何叠加的。从数据中寻找证据，证明你的营销计划正在发挥作用或在过去发挥了作用。此外，回去确定你认为你的预测有多准确。你对你的预测乐观吗？你预计误差幅度有多大？

3. 3显示并讨论您的预测。向公司中合适的人展示你的预测，并与他们讨论。从销售和市场营销、财务、生产和所有其他经理那里收集信息，然后修改预测。当每个人都同意预测时，他们就可以规划出更好的商业战略。

4. 4监视并修改您的预测。在收集新数据时，请修改预测以反映这一点。你想利用所有信息。如果你不经常监控和更新你的预测，你可能会犯代价高昂的错误，这将影响你的财务可持续性。