需求預測（Demand Forecasting）
根據歷史銷售、季節性、促銷檔期與市場趨勢，預估未來各商品的銷售數量。協助電商精準備貨、安排採購與規劃倉儲，降低缺貨造成的銷售損失與滯銷帶來的庫存積壓，是供應鏈管理的核心。
需求預測（Demand Forecasting） 是什麼？
需求預測解決電商最現實的兩難：備太多會壓資金、囤庫存，備太少會缺貨、掉訂單。透過分析過往銷售模式與各種影響因素，把「該備多少」從憑感覺變成有依據的決策。 預測要納入的變數很多，包括季節性、節慶檔期、促銷活動、商品生命週期，甚至天氣與社群熱度。手法從簡單的移動平均、同期比較，到時間序列模型與機器學習都有，依商品數量與資料成熟度選用。 好的需求預測能直接改善現金流與毛利，讓資金不卡在賣不動的庫存上，也避免熱賣時缺貨流失客人。對備貨型電商來說，預測準度往往直接決定了營運的健康程度。
舉個例子
台灣某零食電商在中秋禮盒檔期前，參考前兩年同期銷量、今年預購數據與廣告投放規模預測需求，據此向工廠下單，旺季幾乎沒有缺貨，檔期後庫存也清得乾淨。
林 林克威說
林克威吃過缺貨與滯銷的虧，所以特別重視需求預測。最痛的是大檔期主打款賣到斷貨，眼睜睜看訂單跑掉；反過來囤一堆冷門品又把現金卡死。我的做法是把去年同期、近期趨勢和這次促銷力道一起算，再對熱銷款抓安全庫存緩衝。預測不可能百分百準，但有依據地備貨，永遠勝過拍腦袋。
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