接入与对齐
销售、促销、天气、活动与价格统一归一化；层级结构建一次，在 SKU、门店与时间维度上复用。
问题
预测在平均的日子里管用，在要紧的日子里失灵
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为峰值调的预测，到了平常的周二就炸
为 Black Friday 和圣诞调过的模型，抓不住冷清的那几周；为平常日子调过的模型，一到峰值就崩。计划员只好并行养两套流程。
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促销把基线搅乱了
历史数据里，促销拉动和自然需求混在一起。下一次预测因果不分，计划团队整个周期都在拆这团线。
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SKU–门店粒度把算力吃干
真正可用的预测需要做到 SKU–门店–日粒度。多数引擎要么放弃粒度，要么烧光数仓的算力预算。
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没有人工覆盖的流程
计划员知道模型不知道的事——新品上市、天气、本地活动。没有结构化的覆盖与跟踪，这些知识就留在电子表格里。
运作方式
模型规模化，覆盖权在计划员手里
预测与解释
层级模型带促销拉动拆解与置信区间——计划员看得到是哪些因素推出了这个预测。
覆盖与发布
计划员的覆盖连同原因码一起留痕；下游补货同时采用模型与覆盖——全程血缘可审。
流程会适配你的渠道、ERP 与补货节奏。
经得起 Black Friday 与平日的需求预测
包含内容
你需要的一切让需求预测真正规模化
层级模型、促销拉动、计划员工作台与 ERP 集成，收进 Synapse 上的同一层——交付后覆盖流程由计划员掌管。
识别峰值的模型
同一族模型同时应对峰值（Black Friday、新品上市）与日常节奏，不必并行两套流程。
促销拉动建模
把历史拉动从基线中拆出来；未来的促销用假设情景模拟。
层级对齐
预测在 SKU、门店、区域与渠道之间自洽——不必人工做自上而下或自下而上的调平。
SKU–门店级规模
在最大的商品目录上做分布式推理，不把数仓算力压垮。
计划员覆盖工作台
覆盖带原因码与审计追溯；模型随时间从覆盖中学习。
ERP 与补货系统集成
原生对接 SAP、Oracle 与补货引擎——预测直接写入计划。
技术提供 Synapse
成果
上线之后，什么会不一样
结果视品类结构、促销强度与数据质量而定。我们先诚实地界定范围，再精确地作出承诺。
−20–35%
高销量 SKU 的缺货
仅供参考——视品类与当前基线而定。
−10–20%
超储与降价清货的敞口
仅供参考——基于早期落地案例。
+15–25%
峰值周的预测准确度（MAPE）
仅供参考——取决于促销历史数据的质量。
合作方式
从第一次交谈到上线——没有惯常的拖沓
评估
评估
第 1–2 周
梳理品类、促销日历、现有预测流程，以及最大的准确度缺口。
设计
设计
第 3–4 周
定义层级结构、覆盖流程、补货集成与准确度 KPI。
构建
构建
第 5–9 周
训练并验证模型，集成 ERP，设计计划员工作台，选一个品类试点。
规模化
规模化
第 10 周起
按品类分批推广，调优促销拉动，治理覆盖闭环，再扩展到全渠道。
时间线视 SKU 数量、渠道结构与促销强度而定。
延伸阅读
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