需求預測是指利用歷史銷售資料、季節性因素和市場訊號來預測消費者在未來某個時間點對某種產品的需求量。在電子商務領域，這種預測直接影響庫存和廣告決策——例如，應該持有多少庫存、何時提高或降低出價，以及何時應該大力推廣季節性產品，何時應該完全停止推廣。如果運用得當，需求預測可以取代對未來需求的猜測，為零售商提供數據支援的計劃，使他們能夠提前採取行動，而不是在需求量變化後才被動應對。

為什麼需求預測對庫存和廣告計劃至關重要

訂購過多庫存會佔用現金，而這些庫存日後可能需要打折出售；訂購過少則意味著在需求高峰期錯失銷售良機——這兩種結果都源於預測不准確或不可信。在廣告方面，在需求高峰過後才推出的廣告活動會錯過銷售窗口期最寶貴的階段，這與Civil通過確保每個廣告系列的創意都能及時投放而將ROAS提升36%的方法不謀而合：提前預測季節性需求，使創意和廣告系列在需求高峰期到來之前就準備就緒，而不是之後才開始。整合了需求預測的Feed還可以自動調整競價和預算節奏，提前預支預算以應對預測的需求高峰，而不是在旺季中期才追趕。

需求預測的工作原理

預測模型通常會將產品本身的歷史銷售趨勢與更廣泛的季節性模式以及外部市場分析相結合——例如品類層面的需求變化、競爭對手的動態或單一 SKU 歷史數據無法揭示的宏觀趨勢。預測結果通常會流入兩個系統：庫存管理系統，用於提前設定補貨點和安全庫存水平，以應對預測的需求曲線；以及動態定價引擎，用於根據實際銷售情況（超前或滯後於預測）逐步調整價格。資訊推送團隊通常會將預測結果以自訂標籤或屬性的形式顯示在產品頁面上，這樣行銷活動規則就可以直接根據需求層級做出反應，而無需人工標記哪些產品即將進入季節性銷售旺季。

範例：產品資訊流中的需求預測

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  <g:id>SKU-25671</g:id>
  <title>Kids Rain Boots - Yellow, Size 12</title>
  <link>https://example-shop.com/products/kids-rain-boots-yellow-12</link>
  <g:price>32.00 USD</g:price>
  <g:availability>in stock</g:availability>
  <g:custom_label_0>forecast_demand_high_spring</g:custom_label_0>
  <g:sale_price>27.00 USD</g:sale_price>
  <g:sale_price_effective_date>2026-03-01T00:00/2026-04-15T23:59</g:sale_price_effective_date>
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这 custom_label_0 該數值表明，預計該產品在春季需求量將很高，而計劃中的 sale_price_effective_date 這表明定價團隊已經提前安排了促銷活動，以配合預測的銷售窗口，而不是等到銷售數據證實後才做出反應。

相關概念

需求預測只有與執行結合才能創造價值：庫存管理利用預測提前設定庫存水平，動態定價則利用預測根據實際需求與預測的偏差調整價格。預測本身很少僅基於單一產品的銷售歷史——它們通常基於更廣泛的市場分析，考慮品類趨勢和單一 SKU 數據無法捕捉到的外部因素。