课程定位

新品上市需要提前备货，但历史记录里只有试销反馈和几个近似商品的销量。团队可以参考已有商品，也需要看清上市渠道、价格、产品规格及活动条件的差异。本课以AI供应链需求预测为原模块切入，拟练习选择新品的参照品、形成待验证的需求区间，并用早期业务数据纠正判断。

课程内容与学习重点

一、写清参照品相似在哪里

先列新品的使用人群、使用周期、规格、定价、主要渠道与备货提前期。选择几个参照品，分别说明类比成立的地方和影响较大的差异。可请AI根据结构化商品资料推荐相似候选，但需要由销售和供应链共同确认判断依据。缺少信息的属性留空或标记待核。

案例给出三个备选参照品，其中一个外观最像但价位不同，另一个销量高却借助一次短期活动。学员先比较商品条件，再检查活动销售量是否可以直接沿用，保留取舍理由，并说明哪种差异可能使预测偏高或偏低。

二、按不同启动路径形成需求区间

把计划首发网点、预售订单、铺货能力、目标转化和补货提前期分开，设计平稳、较快、受限三个情境。将各情境的预测输入保存在同一张表里，标明数据实际来自订单、渠道沟通还是历史类比。AI可帮助生成情境说明与差异项，数量和约束逐条复算。

例如同时铺开两个渠道时，要检查同一批待发订单有没有被两侧重复统计，以及首日销售能否代表后续周次。分别讨论可售库存、仓内总量和预留量会对观察产生什么影响，避免把由于限量供给而形成的销量视作完整需求。

三、比较早期反馈和原假设

上市后按拟定时点收集成交、咨询、退货、断货和取消情况。对异常反馈标注渠道和日期，用原条件检查偏差来自商品需求、销售活动、履约或数据完整性。只有确认原因后才调整相应假设，并保留调整前后版本。

为调整建议指定观察期和停止条件，特别是退货反馈或缺货原因尚未核实的情况。练习在同一模板中保存初始区间、当前实际和调整后区间，让其他小组能够解释预计备货变化由哪项事实触发，以及剩下哪些假设还需要验证。

拟定练习

拟使用一组脱敏商品、渠道计划和四周模拟成交记录。学员交付参照品筛选表、两套可复算的冷启动情境和一条调整依据。交换材料时，请同伴指出哪一条首周信息不足以支撑全面改量，哪些品类特征需要再问产品团队。

适合人群

适合商品企划、供应链计划、销售运营和负责新品导入的业务人员。学过基础预测的学员可带着自身新品的参考条件参与，没有历史数据也可从模拟材料开始。

开课与报名咨询

单项开课时间、上课地点、学制、学费及具体参加方式详询。咨询时可说明已有业务经验和希望练习的场景。

为什么不直接照搬销量最接近的商品？销量相近可能来自不同活动或库存限制，拟定练习要求先解释可比条件，再确定需要调整的因素。

参照品都不够相似还能做预测吗？可以先保留范围较宽的情境及假设，利用明确的订单和早期反馈逐步缩小不确定性。

温馨提示：课程内容为拟定，具体实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。