用户构成预测法

和只看历史曲线外推的[[时间序列预测法及其局限]]相反，用户构成预测法从内部业务资源出发做预测：把月活拆成”月自然新增+月买量新增+上月MAU×复购率+月回流”这几个公式法拆解出来的分量，先找出每个分量各自的历史规律（哪个稳定、哪个受季节影响、哪个和渠道预算强相关），再找到真正驱动结果的一两个核心变量（比如买量预算和复购率），直接向渠道方、产品方要下一年的KPI规划作为预测输入，而不是靠算法拟合历史曲线。发散：这个方法的本质是把”预测”问题转化成了”谁对哪个变量负责”的问题——预测值不再是模型算出来的黑箱数字，而是各业务方对自己KPI的承诺加总，可解释性和可追责性都远高于纯数学拟合。