解析需求預測的重要性及其方法

在行業和業務類型毫無例外，行銷活動一直佔據著重要的位置。然而，行銷活動中存在著許多不確定因素，若僅依靠負責人的直覺和經驗來推動策略，可能會導致資源和成本的浪費。

因此，要優化行銷活動，需求預測不可或缺。

本文將詳細解釋需求預測的重要性及其優點，需求分析的方法，並在分析過程中需要注意的要點，請務必閱讀到最後。

顧客需求多樣化和市場迅速變化，使得服務需求和費用效益變得難以掌握，企業的行銷活動因此變得更加複雜。這時候需求預測派上用場。

需求預測是指預測企業提供的產品和服務在短期到中期的需求方法。

透過分析大量數據進行需求預測，可以優化行銷活動。通過排除行銷策略中的無用預算，還能有效控制成本。

特別是在競爭對手國際化加速的情況下，為提升自家企業競爭力，需求預測是一項非常重要的工作。

需求預測不僅有助於提升運營效率，還能優化庫存和流通量。以下是兩大主要優點。

通過執行符合顧客需求的策略，能夠優化業務效率和運營。例如，酒店經營若結合需求預測，根據過去數據分析客人入住時期，可最大化房間入住率。

這樣一來，不僅有助於降低企業內部成本，還能提高營收。同時，由於能優先安排應注重的業務，員工負擔也能減輕。

通過需求預測，能實現適當的庫存和流通管理。因為需求預測可根據過去的銷售數據、天氣、市場狀況等多種因素，來預測需求。

若僅依靠負責人的經驗來管理庫存和流通量，因無法基於數據進行決策，穩定性會較差。

持續進行需求預測，能夠掌握需求情況，提供足夠供應，避免過度生產，從而減少無謂成本。

需求預測有多種方法，以下介紹其中四種主流方法。

移動平均法是根據過去銷售額計算移動平均，從而獲得預測值的方法，計算公式如下：

（接受庫存資產取得成本 + 現有庫存資產金額）÷（接受庫存資產數量 + 現有庫存資產數量）= 平均成本

移動平均法的特點在於將數據移動來求取平均值，進而算出預測值。例如，若每月結算，所使用的數據會根據每個月變化，能實現與現況相應的平均值計算。

加重移動平均法屬於移動平均方法之一，其特點是越接近實績數據的重要性越高。各數據乘以加重係數來算出預測值，最新值的加重係數較大，從而提高預測的精度。

例如，基於半年銷售數量預測需求，較近的數據其加重係數會比遠期數據的加重大。

指數平滑法是比較過去預測值與實際數據來預測需求的方法，計算公式如下：

a×（前一期實績）＋（1－a）×（前一期預測）＝（本期預測）

其中，a 為平滑係數，用來調整前期預測與前期實績的偏差。

指數平滑法的一大特點是過去數據的重要性隨時間的推移以指數函數方式減少。相比加重移動平均法，所有過去數據都反映在預測值中。

回歸分析法是通过明確變數之間的關係來預測需求的方法，其優點在於即使無法獲得部分數據，也能進行未來的預測。

此方法尤適用於行銷領域，用於找出結果的原因。然而，若提取變數有誤，可能會導致預測偏差大，數據信賴度下降。

需求預測不可避免會有誤差，理解這些誤差後，可以更好地進行行銷預測。

需求預測中，數據的質與量對分析結果有重大影響，因此選擇適當數據至關重要。如果分析包含無用數據，或數據量過少，會降低預測精度。

根據分析方法不同，需收集的數據也會有差異，但一般來說，數據越多，範圍越廣，預測精度越高。同時，統一數據格式並持續收集，有助於順利利用數據。

需求預測基於數據進行，無法保證未來結果。理解預測與實測之間可能存在的誤差非常重要。輸出實測值後，應每次比較預測值與實測值的差異，藉此提高預測精度。

如果持續執行比較分析，長期而言，會有助於企業實現有價值的行銷預測。

即使實行了基於需求的行銷，若不能掌握策略的費用效益，也無法達到最佳化。此時，可使用MMM（行銷組合模型）。

MMM的需求預測特點是利用數理模型分解促成「結果變數」的各種因素，不僅包括行銷活動，還包含外部因素。設計數理模型，可以模擬行銷活動及外部環境變化對需求的影響。

企業所處的行銷領域或會受經濟指標及天氣等外部因素影響，使用MMM可進行包含這些因素的綜合分析。