怎么做销售预测：从数据口径到可执行的落地方法

过去30天销量突然抬头，但你按均值去预估，下月库存直接爆仓，这类数据异常不是偶然，是口径没统一导致预测失真。

核心问题分析

因为口径不一致，所以预测模型再精也没用。很多人拿“下单量”当销量，但实测中“已发货量”更稳，退款和拦截单会把曲线拉歪。再加上活动期与自然流量混在一起，季节性被稀释，趋势判断就错了。

实操解决方案

1. 先锁定数据口径

• 后台路径：订单-发货管理-导出，优先用“已发货量”作为主口径。
• 把活动期标记出来，建议活动期与自然期分开建模。
• 异常值处理：日销量高于均值3倍的日期先单独拉出复核。

2. 选择可执行的模型

• 小体量店铺：用7天移动平均+节假日修正，简单但稳定。
• 多SKU店铺：按类目分组后做趋势外推，避免单品噪声干扰。

官方文档说“全量建模更准确”，但实测中分层建模更可控，特别是爆品与长尾的节奏完全不同。

3. 建一个预测表格

需要参考策略模板时，可以看电商数据口径实操指南。

风险与避坑

不要把促销期销量当常态，因为促销带来的是一次性放大，不是长期趋势。点开报表后，直接拉到最底部，检查是否有“拦截单”“退款单”字段，否则预测会被假高峰误导。

另一个坑是跨平台数据合并，平台口径不同，混在一起只会放大偏差。

验证指标

• 预测偏差率（MAPE）<20% 说明模型可用。
• 库存周转天数稳定在15-30天，说明预测与补货节奏匹配。
• 缺货率<3%，避免因预测不足丢失自然流量。