精准|预测模型，怎么做才够精准( 二 )

场景3：“新品是全新款，没有数据，咋预测？”——做新品预售/粉丝凭码购买呀。饥饿营销就是干这个的。
场景4：“大促期间备货量如何预测？拿捏不准用户有多少需求？”——10元定金，定金膨胀3倍抵用券，就是干这个的呀。
几乎所有互联网营销模式，从小米到天猫到拼多多，其实都是在对抗因数据不足带来的备货难题。所以别光盯着人家的模型，人家的运营也学学。
四、用基础分析缩小预测范围所有赌命式预测都有个共同点：一定要不高不低才算准。比如典型的预测销售业绩，如果实际是1000万，他非得要求预测到1000万才算准。这是模型被评价为“不准”的问题根源。
回到业务场景中，其实大部分业务场景不需要这个级别的准确度。大部分时候，业务怕的是突然暴增/暴跌的场景。预测目标与其设定为：“100%精准”，不如设定为：“是否暴增/暴跌超过业务消化能力”。
预测100%精准基本无解，但是发现哪里可能暴涨/暴跌是很容易的。通过基础分析，把不稳定因素区分出来，能大大缩减预测问题的难度（如下图）。

做好基础分析，拆分不稳定因素以后，也更方便挑选模型组合，解决问题（如下图）。

五、用滚动式预测代替长期预测所有的赌命式预测，预测时间周期都很长。长则一年，短也有一个月。赌的时间太长，前期能收集的数据很少，也无法把业务部门各种中间操作反映出来，因此非常被动。
用滚动预测能很大程度弥补这个缺点。通过日/周滚动预测，既能补充数据缺失，又能反映业务方临时调整带来的效果，一举两得（如下图）。

六、用户买定离手模式保护自己一个好问题+滚动预测，基本上能满足实际工作需求。但作为做预测的人，得学会保护自己，避免业务方反复横条，瞎胡甩锅。
买定离手法是很好办法。预测结果给出以后，卖定离手，所有相关业务方不再质疑预测结果，而是基于预测结果做叠加。
谁觉得预测少了，谁自己写请示申请额外货物，并且留下书面证据。到时候是预测得不准，还是业务自己申请多了所以卖不动，看得一清二楚（如下图）。

七、再深层的看预测问题预测问题的背后，是一个很深层的业务问题：在很多公司，库存积压的损失是直观可见的，货都烂在货仓里。但缺货损失的潜在销量，却没有认真统计。
想统计缺货损失很容易，可以让客户交定金预约，可以让客户登记需求量和需求时间。但很多公司业务要么懒，要么蠢，要么不想担责任，总之是没有做。
预售、团购、饥饿营销、订金膨胀、缺货登记……所有的业务手段，需要的不但是运营能力，更需要系统建设支持。
显然，对业务来说，比起搞这些系统建设和复杂的运营手段，还是直接甩锅给“模型预测不准”更轻松。因此你要是直接问业务预测需求，他们都会倾向于“不高不低刚刚好”的赌命式预测。
但显然这对数据分析师是不公平的。既然潜在损失无法衡量，现实积压是直观可见的，因此作为数据分析师只要顾好积压损失就能立功。所以才有了以上种种操作办法。
写到这，肯定有很多同学想看具体的操作案例，感兴趣的话，关注接地气学堂公众号，下一篇我们来分享一个案例哦，敬请期待。
#专栏作家#接地气的陈老师，微信公众号：接地气学堂，人人都是产品经理专栏作家。资深咨询顾问，在互联网，金融，快消，零售，耐用，美容等15个行业有丰富数据相关经验。