如何收集需求数据以提高预测准确性？

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如果是简单地把年度需求量除以12，得到一个月需求的平均数，这种做法是不严谨的，因为需求有波峰和谷底，不可能每个月都是一样的。因此，我们要尽量收集与预测时间单位一致的数据。

5）记录与数据有关的各种事件

这些情况包括促销或价格变动等常规事件，以及极端天气等异常事件。促销活动会导致需求增加，营销部门会使用相关数据评估促销活动的效果。

通过时间序列分析方法，可以识别出促销活动前后的需求变化，并在预测模型中考虑这些变化。

6）按客户群体区分需求

零售商、批发商和个体消费者的需求在数量和时间上的差别很大。举个例子，汽车售后零配件制造商的需求来自传统的批发渠道和新兴的电子商务平台。

批发商订货的频率很低，可能每3个月会订一批货，每次订货数量较大。电商平台每天都会接到最终用户的订单，但是数量较少。

假设某种类型的汽车配件批发部分的需求在3月和6月各有15000个，总量为30000个。电子商务平台每月都有需求，汇总数量是9114个。我们把电商平台的需求总数除以6个月，得出每月需求是1519个。

然后，我们把批发部分的需求总和30000加上电商平台的总和9114，得出的结果是39114除以6，即每月6519个。

如果使用这个数值来制定生产计划，批发商在3月份和6月份的各15000个的需求可能得不到满足，除非在此之前准备了安全库存。由此可见，只有适当地区分客户，才能看清楚需求的全貌。

除了根据渠道划分需求，我们还可以使用这几种方法：

ABC分类法：

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