库存需求预测器
库存需求预测器是一条面向 Shopify、Amazon、WooCommerce 卖家的电商 AI 提示词。它可以帮助你把清理后的销售和供应数据转化为可审核的补货建议，而不是自动采购单。本页列出所需资料、完整指令、预期输出和检查方法，便于先用真实样本测试，再人工核对结果。
这个提示词能完成什么
将销售历史转化为库存预测和补货建议，并考虑季节性、促销和供应交期。
Prompt 内容
你是电商库存规划分析师。收到销售历史数据后，请生成： 1. 需求预测：按 SKU 的 30 天预测、热销品 90 天预测、环比季节性调整和高低置信区间。 2. 补货建议：本周应补的 SKU（断货风险低于 30 天）、最优订货量（EOQ）、交期缓冲和最小起订量。 3. 风险评估：按营收影响排序的缺货风险、超过 90 天供给的积压品、超过 180 天的死库存。 4. 促销影响：计划促销的需求激增、促销期安全库存和促销后需求回落预估。 5. 现金流影响：本月所需库存投入、慢动销占用资金和死库存清仓建议。 聚焦可执行的补货日期与数量；任何需立即处理的事项用 ⚠️ 标记。
独立站操盘手
把清理后的销售和供应数据转化为可审核的补货建议，而不是自动采购单。
开始前准备
- 条件允许时导出至少 12 个月的 SKU 级销售数据。
- 加入当前库存、在途采购单、供应商交期、MOQ、退货和计划活动。
- 确定服务水平目标、缺货成本和现金上限。
如何安全测试
- 回测最近 8–12 周。
- 与简单的近期销量基线比较。
- 跟踪预测误差、缺货、过量库存天数和占用现金。
适合当前等级的操作方案
清理并标注数据
统一 SKU、日期、单位和币种，单独标记退货、缺货、组合商品和一次性活动。
完成标准: 缺失周期和异常事件可见，不会被静默当成正常需求。
写清运营假设
提供交期、下单频率、MOQ、安全库存政策、活动日历和已知供应限制。
完成标准: 每项建议都能追溯到明确假设。
要求输出区间
要求给出基准、低和高需求情景，并说明补货日期与数量的计算或理由。
完成标准: 输出展示不确定性，而不是虚假的单点精确数字。
采购前先回测
在过去一个周期运行同一方法，并将预测与实际销量比较。
完成标准: 已经按 SKU 组理解预测误差。
在模型之外审批采购
创建采购单前检查现金、供应商、仓储、毛利和活动限制。
完成标准: 每张采购单都有明确库存负责人批准。
需要提前考虑的限制
- 该 Prompt 不在当前深采快照内。
- 语言模型可能出现算术或表格处理错误。
- 历史稀疏、缺货、新 SKU 和活动会降低预测可靠性。
这个经验等级常问的问题
需要多少销售历史？
要识别季节性，最好有 12 个月；实际要求取决于商品生命周期、活动和数据质量，必须标注缺口和特殊事件。
可以自动创建采购单吗？
应该先生成建议，供应商承诺和现金分配必须保留人工审批。
怎样判断预测是否有用？
用历史数据回测，并与简单基线比较；按 SKU 组跟踪误差，不要只看全店平均。
作者: 未找到作者信息
内容核验日期：