编辑导语：业务流程适宜用在业务方能主动施展影响，改变结果的时候；很多时候我们在工作中做预测模型时，经常会遇到很多问题，比如没有办法反应业务过程，导致后续无法调整；本文作者分享了关于业务预测模型的搭建，我们一起来了解一下。

做预测模型难，做可解释的预测模型，更难！

很多同学做预测的时候，会用时间序列的平滑和自回归，可出了结果就被领导问道：

• 预测达标，所以呢？业务啥都不干就达标了？
• 预测不达标所以呢？业务谁该发力？资源哪里出？

同学们经常被问得一头雾水，不知道咋回答。

这个问题，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（以中小型客户居多）
• 每个月有主动开发的客户/被动上门的客户

现在业务方需要预测下个月客户采购量，并且希望指导到大客户销售/中小客户销售/新客户广告投放等部门的具体工作。问：该如何预测？

一、业务预测模型，该怎么做?

业务预测模型，即把业务假设作为输入变量，预测业务走势的方法。这和算法模型不同，算法模型的输入特征，常常是没有业务含义的，因此无法指导具体业务操作，业务预测正是为弥补这个缺憾而设计。

比如本场景中，客户需求的**影响因素，是客户本身的生产计划/我司与客户关系这两个维度。

但这两个维度很难拿到准确数据，如果是中小型客户，很有可能根本就没有生产和采购计划，他们自己就是风雨飘摇，有单子就做。如果是没有签框架合同的大型客户，每一期采购都得重新走招标流程，很有可能被其他供应商半路截胡。因此如果想直接从两个方面进行预测，是很难下手的。

此时要做的工作，分为四个部分：

• 梳理业务流程，找可监控的数据指标
• 梳理业务特点，区分稳定/不稳定因素
• 梳理业务假设，输出预测结果
• 跟踪预测结果，纠正过程问题