这才是真正的“业务预测模型”，而不是让codex算一下

业务预测模型如何终结“预测不准”与“业绩不好”的循环？本文以toB原料企业为例，拆解构建业务预测模型的四步法：梳理流程、区分稳定因素、输出预测假设、跟踪纠正。强调业务行为与算法结合，让预测真正指导销售行动。 做预测模型，难； 做完预测，让业务知道下一步干什么，难上加难。 今天带大家看一下，如何将业务与算法结合，做出可靠的预测。 一、为什么要做业务预测模型？ 上述问题，是预测方法选择不佳导致的。算法模型类预测，无论算法的简单或复杂，都有一个通病：无法反应业务过程。导致业务方想基于预测调整业务行为的时候，不知道从哪里下手。 在这种情况下，就需要构建业务预测模型。今天，我们就系统讲解一下。首先看个具体问题场景—— 某toB类原料供应企业，下游需求方包括： 大型客户，且签订框架合同，循环采购 大型客户，无框架合同，每月分批采购 中小型客户，无固定合同，有需求就采购 每个月新开发客户（以中小型

原文：人人产品经理