在很多以销售为王的企业中，往往会将销售预测作为需求预测进行备货。然而销售部门毕竟不是钻研数据的部门，容易给出偏乐观的预测，这导致基于销售预测的备货会出现高库存水位的情况。对此，基于场景将预测切分为两部分，由计划和销售分别主导进行预测，并结合实际情况(如新老品汰换、促销、竞对活动等)共识zui终结果：
1)常规场景——更偏于理性，基于历史销售数据预测，由计划部门主导，使用预测模型计算未来需求(常见方式：移动平均法、指数平滑法、回归分析法等)，并提供给销售部门辅助完成销售预测。
2)特殊场景(大促、直播等)——更偏于感性，由销售部门主导，基于对活动、市场的判断，提报相应时间段内的销售预测。
分别完成常规场景、特殊场景的销售预测之后，再交由计划部门基于当前库存情况完成需求预测，并与销售部门对最终结果进行确认。
后续以共识后的结果作为库存方案自动补货的重要依据，在预测准确率较高的情况下，结合安全库存的配置，基本不需要人工进行过多调整，即可应对大部分的销售场景。
需要注意的是，在选择需求预测方法时，需要结合企业当前的产品性质、自身能力和发展阶段，有时复杂的方法、系统并不一定就是当下zui 优的解决方案。可以通过多角度的测算选择出准确率较高且易于落地的方法作为变革的第 一步，之后随着企业的发展，再逐步优化、细化需求预测方法。