这些趋势正在彻底改变需求预测领域，使企业能够做出更准确的预测，例如预测需求、优化运营并在数据驱动的业务环境中获得竞争优势的能力。 使用 Salesforce 进行需求预测 需求预测是优化运营、降低成本和有效满足客户需求的重要业务流程。 Salesforce 是领先的客户关系管理 (CRM) 平台，提供各种工具和功能来帮助企业创建准确的需求预测。 Salesforce 需求预测的关键功能之一是 Einstein Discovery，这是一种强大的人工智能 (AI) 支持工具，可帮助企业分析历史数据并识别可用于预测未来需求的趋势和模式。 Einstein Discovery 使用机器学习算法自动检测不同变量之间的关系并生成准确的预测。
Salesforce 还允许企业利用历史销
售数据来创建需求预测。通过分析过去的销售数据，企业可以深入了解季节性趋势、销售趋势、市场波动和客户行为模式。这些历史数据可用于 菲律宾 WhatsApp 号码 构建统计模型和时间序列分析以预测未来需求。 除了历史数据之外，Salesforce 还使企业能够将预测分析纳入其需求预测流程。预测分析使用先进的统计技术和机器学习算法来分析各种数据源，包括客户人口统计、市场趋势、经济指标和社交媒体情绪，以进一步生成收入预测。 Salesforce 还允许企业将外部数据源集成到其需求预测流程中。这可以包括来自市场研究公司、行业报告和社交媒体平台的数据。通过将内部数据与外部数据点相结合，企业可以更全面地了解市场并做出更准确的需求预测。
它假设未来的需求将遵循与过去的
需求类似的模式。该模型适用于波动最小的稳定需求模式。 指数平滑模型： 指数平滑模型是移动平均模型的扩展，它为过去的需求数据分配指数递 柬埔寨 Whatsapp 号码 减的权重。该模型更加重视最近的需求数据，使其能够更好地响应不断变化的需求模式。它适用于预测表现出渐进趋势或季节性变化的需求模式。 季节性自回归综合移动平均 (SARIMA) 模型： SARIMA 模型是一种复杂的时间序列分析技术，结合了自回归、积分和移动平均组件。它有利于预测季节性需求模式。 SARIMA 模型识别并考虑季节性，使其适合需求季节性波动明显的企业。 机器学习模型： 机器学习算法，例如回归、决策树和神经网络，可用于需求预测。这些模型利用历史需求数据以及其他相关因素来做出预测。
