订购合适数量的库存是一门平衡的艺术。备货太少，你可能会失去那些买不到心仪商品的顾客；备货太多，你又会背上高昂的库存持有成本。
库存预测能让你未雨绸缪，走在需求前面，在顾客开口之前，就备好他们想要的东西。通过分析销售数据、季节性趋势和市场变化，你可以把供应链从被动应对转变为主动出击。
本指南将向你展示如何进行库存预测，并介绍值得考虑的模型和软件。
什么是库存预测？
库存预测是利用历史销售数据、季节性趋势和市场状况，来预判未来库存需求的过程。它也被称为需求预测，目标是备足恰当数量的产品来满足顾客需求，同时避免库存积压和高昂的持有成本拖累现金流。
准确的库存预测依赖于以下几个关键领域的可靠数据：
- 历史销售
- 季节性趋势
- 市场状况
- 竞争对手动向
- 供应成本
把这些数据用于库存预测，能让你的供应链决策不再靠猜。
库存预测与库存补充的区别
库存预测和库存补充关系密切，但各司其职。有效的库存管理离不开这两者：预测负责判断需求走向，补充则把这一判断转化为采购和分配决策。两者协同，能帮你的企业既保证有足够的现货，又不会囤积超出所需的库存。
1. 库存预测
库存预测是第一步。它利用历史销售数据、季节性以及其他需求信号来预判未来的库存需求。它能回答以下问题：
- 下周、下个月或下个季度的需求大概有多少？
- 哪些产品可能因季节性、趋势、促销或市场变化而出现波动？
- 如果需求发生变化，哪里可能出现缺货或库存积压？
2. 库存补充
库存补充紧随其后，它结合预测结果、当前库存水平和库存策略，来决定何时补货、补多少货、以及货物应该发往何处。它能回答这些问题：
- 下一次订货或调拨应该在什么时候进行？
- 每个仓储地点应该收到多少库存？
- 需要下哪些采购订单或调拨，才能把库存维持在目标区间内？
库存预测为何对企业至关重要？
以下是准确的库存预测能为你的企业带来的一些帮助：
- 减少产品浪费。库存预测能精准判断某些产品的需求何时上升或下降，从而降低你不得不丢弃陈旧滞销品的可能性。
- 增加节省。每一件多余的产品都要花钱来存放——尤其是那些体积大、占地方的商品。在合适的时间、以合适的数量订购合适的产品，就能减少过度囤积低需求库存所带来的成本。
- 优化现金流。在2025年一项针对500家成熟Shopify商家的调查中，43%的家居与园艺类企业表示，由于库存体积大、商品成本高以及季节性需求波动，他们在创业第一年就深受现金流管理之苦。更好的库存规划可以释放那些原本被积压库存占用的资金。
- 提升顾客满意度。如果你曾想买一件衬衫，却发现没有你的尺码，那你就能明白：在顾客想要的时候备好热门产品有多么重要。
- 加强供应商关系。更准确的预测能帮你下更有规律的订单，也能让供应商更清楚地了解你的需求。
- 减少缺货。每当一件热门商品脱销（即缺货），你就在损失收入。预判未来需求、掌握补货时机，能降低你在需求最旺时断货的可能性。
“我们完全根据真实的销售数据知道自己需要什么，所以不会把资金压在多余的库存上，也不会因为缺货而错失销售，”Angelus Direct的首席执行官泰勒·安杰洛斯（Tyler Angelos）说道。
库存预测的5种类型
你可以采用多种方法来预测应备多少库存：
1. 趋势预测
趋势预测模型根据某产品需求在历史上的波动情况来预测购买趋势。它利用历史销售数据和市场分析来推算未来的顾客需求。
“每逢节日旺季，我都会先看看上一次卖了些什么，”Compartes Chocolate的老板乔纳森·格拉姆（Jonathan Grahm）在一期Shopify Masters节目中说道，“无论是复活节、母亲节、圣诞节还是情人节，对我来说很重要的一点，就是回过头去看看去年我在Shopify上卖了多少个心形礼盒。”
趋势预测分为两种类型：
- 长期预测。也称为宏观趋势预测，这种方法分析社会或文化变迁等宏观指标对顾客购买习惯的影响，同时排除季节性影响和无法追溯到具体原因的异常事件。
- 短期预测。也称为季节性预测，这种方法着眼于一年中的特定时段，对未来六个月做出预测。
根据你手头的数据，来决定应该选择长期还是短期预测。
如果你的数据显示，你的产品容易受到宏观文化变迁的影响——比如有机产品热潮对包装零食行业的冲击——那么长期预测对你更有帮助。
如果你的产品需求会因一年中的时段而波动——比如泳池浮床的需求在夏季达到顶峰——那就不妨更多地依赖短期预测。
2. 图表预测
图表预测利用历史数据，在图表上识别市场趋势和销售规律。数据的可视化呈现让你更容易发现季节性规律、促销期间的需求高峰，以及那些在电子表格里一行行数字中难以察觉的长期增长或下滑趋势。
你所用的数据与趋势预测相同，唯一的区别在于你把它以可视化的方式呈现出来。如果你更喜欢用视觉方式来辨别规律，而不是逐条查看数字，就选择这种预测方式。
3. 定性预测
如果你的企业缺乏足够的历史数据来进行趋势预测，定性预测也能提供可付诸行动的洞察。这种方法不看历史销售数据，而是通过以下方式来预测未来需求：
如果你正在对产品做重大调整或转变商业模式——此时历史数据已无法可靠地预测未来需求——定性预测同样很有用。
你可以用定性预测来补充图表预测和/或趋势预测。
4. 定量预测
定量预测利用数字数据来推算未来需求。一般来说，你需要有足够的历史数据才能识别出可靠的长期规律，尤其是当你的业务存在季节性需求时。
创建定量预测有多种方式，例如：
时间序列预测
这种方法利用历史数据来勾勒季节性规律，并根据一年中的时段预测未来的周期变化。时间序列预测有以下几种技术：
- 移动平均法。这种方法能过滤掉随机的波动，从而揭示更宏观的长期趋势。
- 指数平滑法。这种技术会优先看重你最近的销售数据。
- 线性回归法。这种方法能把不同变量之间的关系联系起来，比如某次营销活动或价格调整如何在一段时间内直接影响你的销售。
需求驱动型预测
这种方法利用通过销售点（POS）功能或类似技术采集的实时库存数据，来生成准确的预测。
5. 因果预测
因果预测不只是重复过去的销售，而是通过分析驱动需求的具体事件来预测需求，涉及的因素包括：
- 促销与广告
- 节假日和时段变动的季节性活动
- 天气
- 经济趋势
- 缺货及其他外部信号
如果说基于趋势的方法回答的是需求“会是”多少，那么因果预测回答的则是“为什么”：一次促销对销售的影响有多大；复活节推迟会如何改变购买时点；一次天气事件或经济变化会如何改变预期销量。
因果预测通常比基于趋势的方法需要更深入的分析，因为它要追踪具体变量究竟如何驱动销售。你可以把它与基于趋势的分析结合起来，作为整体库存预测流程的一部分。
如何计算库存预测
要计算库存预测，你需要确定几个关键的库存指标，如销售速度、平均销量、经济订货量（EOQ）、安全库存、补货点以及交货期需求量。这些指标结合起来，能帮你确定何时补货以及补多少货。
以下是这一流程的步骤：
1. 评估销售趋势
销售趋势反映的是销量随时间增减的规律。你可以从微观（单个产品在较短周期内的表现，比如30天或90天）或宏观（一系列产品在较长周期内的表现，比如过去12个月）两个层面来分析这些数据，从而洞察购买规律。
对于季节性需求较强的商品，可以用往年相同或相近的时段来计算日均销量。
先算出你过去一年的日均销量：
去年总销量 / 365 = 日均销量
找出那些销量明显高于或低于这一日均值的日子。
2. 计算交货期需求量
交货期是指供应商完成一笔订单所需的时间。交货期需求量则是指你希望备足的产品数量，以免在下一批订单到货之前断货。
计算交货期需求量的库存公式是：
平均交货天数 × 日均销量 = 交货期需求量
举个例子，如果一家水瓶公司下一批新货到货需要10天，而公司的日均销量为5个水瓶，那么它就需要备足50个水瓶，才能满足预期的顾客订单。
3. 计算你的安全库存
安全库存是为了降低缺货风险而额外准备的库存。你所保有的安全库存量，还应与你企业的风险承受能力相匹配。
计算安全库存的公式是：
最高日销量 × 最长交货天数 – 交货期需求量 = 安全库存
举例来说，如果我们假设的这家水瓶公司去年单日最高卖出10个水瓶，且新货到货最长需要15天，那么它的安全库存就是100个水瓶（10 × 15 – 50 = 100）。
4. 设定明确的补货点
补货点是指你需要补货的那个库存水平。计算补货点的公式是：
交货期需求量 + 安全库存 = 补货点
如果这家水瓶公司的交货期需求量为50个水瓶，安全库存为100个，那么当库存降至150个水瓶时，它就该补货了。
随着你的产品目录不断扩大，设置自动补货提醒有助于降低人工追踪出错的风险。Doe Beauty就通过Shopify内部的统一数据做到了这一点。
库存预测工具与软件
库存预测软件市场根据企业规模和复杂程度主要分为两大类：
- 面向中小型企业。如果你需要的是低库存提醒和基础需求追踪等核心功能，可以看看Shopify原生应用或独立工具，比如syncX、Inventory Planner by Sage或Prediko。
- 面向大型企业。拥有全球供应链或复杂生产流程的企业，则需要NetSuite或Microsoft Dynamics 365等高级ERP系统。这些平台能处理多地点库存、情景规划以及整个组织范围内的自动补货。
Shopify的库存管理系统可与Shopify Sidekick协同工作——这是内置于Shopify的AI和机器学习功能。“我能够跨店铺提取和调动数据——即时对比顾客比率、忠诚度计划参与情况，并生成逐周的业绩报告，”Jaded London的电商主管杰米·埃文斯（Jamie Evans）说道。
库存预测最佳实践
库存预测可能颇具挑战。“我们尽量把备货压到最低，但又刚好够用，绝不断货，而这真的真的很难做到，”Hero Packaging的联合创始人阿奈塔·萨尔卡尔（Anaita Sarkar）在一次Shopify Masters访谈中说道。
要让库存预测变得更简单，并有望降低持有成本，不妨遵循以下几点建议：
- 使用可比时段。在用销售数据做库存预测时，要拿同类去比同类。举个例子，如果你要预测今年第二季度的销量，而你的企业去年第二季度卖出了500件，那就以500件作为预测模型的基准。
- 审视趋势和营销变量。想想是否有某种趋势或营销举措（比如一次促销）影响了需求，并把这些趋势和变量纳入你的库存预测。举例来说，如果某项营销举措只在某一年开展过，此后不再计划重启，那么即便其他变量都保持不变，你的销量也可能会下降。
- 审视所有未来的营销活动。在制定库存预测时，与你的营销团队保持一致。想想是否需要额外备货，以配合某次促销或广告活动。
- 把外部因素考虑在内。把季节性、供应商中断、经济状况或市场变化等外部变量纳入考量，这些都可能影响需求或库存供应。
- 为库存分类。按销售速度、季节性或盈利能力等因素给产品分组，这样你就能在整个产品目录中更有针对性地运用不同的预测方法。
- 记录你的假设前提。把预测背后的输入数据和假设前提记录下来，这样你就能回顾究竟发生了哪些变化，从而提高未来预测的准确性。
- 持续调整。预测建立在假设之上。随着现实事件的发生和销售数据的累积，相应地调整你最初的预测参数（如时段、销售数据和交货期需求量）。
Shopify的POS功能包括提供准确、自动化的库存预测。企业主可以借助库存报告（追踪每日库存数量和售出百分比）以及零售销售报告（提供POS订单相关信息），来预测顾客需求。
“它让我们能够了解什么东西好卖、怎么卖出去的、以及在什么时候卖出去。这种细致的洞察非常重要，”Bathu的技术与创新经理马里奥·托斯卡诺（Mario Toscano）说道。
库存预测常见问题
技术在库存预测中扮演着什么角色？
库存管理软件能提供实时追踪，让你持续掌握库存水平。技术还能实现自动化，把库存及其流程数字化。Shopify POS、Streamline和Inventory Planner都是零售商用来预测库存的领先软件。
如何为企业选择合适的预测方法？
先想想你手头有多少可用数据。如果你的公司已经比较成熟，积累了多年的数据，那么用定量方法就能做出准确的预测。而对于数据较少的新企业来说，定性预测则更为合适。不妨考虑把两种方法结合起来，做出更有依据的预测。
库存预测可以自动化吗？
库存预测是可以实现自动化的，这样你就能预测得更准确，并确保预测成为你日常库存管理的一部分。
哪些因素会影响库存预测的准确性？
财务或经济因素、供应链问题、交货期以及产品类型（比如易腐品还是非易腐品）都会影响库存预测的准确性。
应该多久更新一次库存预测？
每季度更新一次你的库存预测，或者当出现某些事件——比如旺季或一项营销举措——需要你调整最初的预测时，就及时更新。
