跨境电商卖家们常常面临全年计划跑偏的困扰，需求预测似乎总是难以做好。有些卖家反映下一年的预测总是不准确，后来干脆放弃计划，仅依据前几个月的销售数据补货。但这种粗放式的做法，显然无法满足日益精细化的运营需求。
一、接受预测的不完美
卖家们首先要明白，完全准确的需求预测是不存在的。它是基于历史数据做出的判断，不可能百分百精准。在实施过程中，需要不断复核与纠偏，以此提高精准度。
二、把控预测和复核的颗粒度
预测和复核纠偏的颗粒度对需求预测精准度影响很大。比如，预测下周的情况大概率比预测明年要准，每周复盘一次比每月复盘一次的偏离度更低。不过，颗粒度越小，投入的时间和人工成本越高，卖家要根据自身实际情况来平衡。
三、遵循 “二八法则”
对于 SKU 较多的卖家，如果对每个 SKU 都进行精细化需求预测，会耗费大量精力。这时要懂得有的放矢，遵循 “二八法则”。企业约 80% 的销售额或销量是由 20% 的 SKU 贡献的，卖家只需对这部分关键 SKU 精细化预测，单独测算准确率并及时调整。其余 80% 的 SKU，可以采用相对简单粗放的预测方法。
四、选择合适的预测方法
市场上有多种需求预测模型，卖家可从产品周期、特性、市场情况等维度选择。这里介绍《进击的跨境人》（第一期）中的定量分析法供参考。
趋势型
可用线性回归法（y = ax + b），结合产品生命周期管控，在拐点前减少备货量，但这只是参考，和运营能力也有关。
季节型
同一季节，参考上一年环比和今年增长做计划；不同季节，要对季节性因子降噪处理。
离散型
这类产品难做计划，通常需决策人定夺。它们利润率高但销售频率低，占比多在 20%，即便决策失误影响也不大。有的卖家按历史周出货量 2 - 4 倍计算，也有卖家按最高和最低出货量设安全库存。
平滑型
采用简单平均法，（t + 1）月预测量 = 1 到 t 月实际需求的平均数。
五、警惕定量分析的弊端
定量分析虽有优势，但也有不足。一方面，数据可能有欺骗性，离消费端越远的数据真实性越低，不能盲目依赖预测系统和算法，也不能只看历史销售数据，要综合多因素分析。另一方面，定量预测基于未来和过去相同的假设，实际并非如此，预测时要结合运营销售端的判断。
跨境电商卖家们要做好需求预测，需综合考虑这些因素，找到适合自己的预测之路，才能让运营更顺畅，减少库存和缺货问题。
