反模式 1：将预测视为最终答案

许多团队希望预测能够自动决定决策。

实际上，人工智能需求预测提供的是定向洞察，而不是绝对的确定性。
在没有上下文的情况下使用预测通常会导致库存或营销行动不一致。

反模式 2：提供不完整或有偏差的数据

预测质量完全取决于输入数据。

当历史数据不完整或有偏差时，人工智能需求预测会放大现有的不准确之处，而不是纠正它们。

这会导致看似准确但缺乏相关性的不可靠预测。

反模式 3：将预测与执行分离

一些团队生成预测，但无法将其连接到操作工作流程。

如果没有集成，人工智能需求预测仍然是一种报告活动，而不是决策支持系统。

预测必须为采购、定价或推广流程提供信息，以创造价值。

需求预测并非旨在取代什么

需求预测不会：

• 取代市场研究

• 消除不确定性

• 自动化战略判断

它支持规划，而不是决策权。

SaleAI 如何支持需求预测工作流程

SaleAI 提供人工智能代理，将需求预测输出集成到操作工作流程中，帮助团队将预测与执行层保持一致。

摘要

当被视为确定性时，预测会失败。

需求预测在用作运营决策的结构化输入而不是独立结论时效果最佳。