预测方法有很多，不同方法适用于不同的场景、数据特征、业务复杂度。

🔍 一、经典统计类方法（适合数据稳定、业务节奏规律）

方法

说明

适用场景

简单平均法

取过去N期销量的平均值

销量平稳、无明显趋势的SKU

移动平均法

最近N期加权平均，旧数据权重小

去除波动干扰，适合常规品

指数平滑法

越近的数据权重越大，响应更灵敏

适合有小波动的商品

趋势外推法

根据历史趋势线做未来预测

季节性明显、销量稳定增长类SKU

季节指数法

拆解出季节因子乘以趋势预测值

冰品、热饮等强季节商品非常适用

线性回归

用销量与影响因子之间的线性关系预测

营销、天气等可量化因子较明确时

✅ 适合：销量稳定、有规律、数据质量好，适合基础自动化模型+人工微调
❌ 不适合：新品、爆品、促销大波动品类

🤖 二、机器学习/AI类方法（适合复杂、多因子、多维度场景）

方法

说明

适用场景

决策树 / 随机森林

自动识别变量组合，捕捉非线性关系

多因子驱动（天气、促销、门店类型）

XGBoost / LightGBM

提升版树模型，精准、速度快

SKU多、特征复杂的场景

神经网络（RNN/LSTM）

处理时间序列中的时序依赖

日级预测、复杂时序需求（如外卖）

深度学习+图模型

对SKU之间存在相关性进行建模

类似商品互相影响的组合型预测

AutoML / AutoForecast 工具

自动建模、调参、选算法

多SKU、大规模自动化预测场景

✅ 适合：SKU多、维度多（门店/省份/时间/品类）、业务波动频繁、有促销影响
❌ 缺点：对数据质量、系统能力要求高，且结果可解释性差

🧠 三、协同类预测（人+系统结合，适合实际运营）

方法

说明

适用场景

销售协同预测（Consensus Forecast）

系统预测+销售/市场/运营人工调整

上新、联名、促销等需主观判断的场景

S&OP流程预测

各部门协同会审形成共识预测

战略物资、关键SKU、爆品预测

滚动预测（Rolling Forecast）

预测窗口不断向前推进，定期调整

适合动态更新、灵活响应的业务

✅ 适合：需要结合人经验 + 系统判断的企业级场景（非常贴近茶饮现状）

🎯 如何选择预测方法？

场景

推荐方法

日常高频动销SKU

移动平均 / 指数平滑 / 机器学习

强季节性品类

季节指数法 / 回归法（带月份、节日等因子）

上新SKU

类比预测 + 人工判断（缺历史数据）

促销活动

基于活动类型/强度的促销响应模型

门店级预测

RNN/LSTM / 图神经网络（需系统支撑）

全公司SKU协同预测

S&OP流程 + 系统预测 + 人工校准

📌 总结一句话：

没有万能的方法，最好的方法是“合适的方法” + “合适的组织机制”。