延迟减少 (LR)。这是减少预测周期的概念。从历史上看，大多数公司使用一个月（或更长）的周期时间。为了实现需求感知，需要更频繁地对需求进行建模——每周，甚至每天——这取决于组织对新信息的响应速度。
下游数据集成 (DDI)。DDI 将下游供应链信息纳入需求模型。传统上，公司通过分析过去的销售情况并预测未来来预测需求。为了实现需求感知，这种方法会汇总和分析来自不同地区、市场、品牌和分销渠道的销售点数据，以更好地了解消费者行为。
衡量需求塑造行动 (DSA) 的影响。DSA 涉及记录和确定所谓的需求塑造事件的影响。这些事件可以是新产品发布、价格变动、促销和预购安排。这种方法创建了一个额外的数据源，可以从中获得新的见解。分析和应用
SCM 团队花了一年时间绘制制造商的预测流程，以帮助确定需求感 立陶宛电邮清单 知是否值得追求。由于每种想法都大不相同，因此结果围绕三种需求感知方法进行组织。
LR 可能是这三种方法中最简单的一种，团队建议企业首先关注这种方法，然后再将更多资源投入到其他两种方法中。如果试点项目成功，那么组织转向更复杂的方法是明智的。研究人员设想了一种更准确的预测系统，该系统全年更频繁地发生。目前的系统需要一个月的时间，而建议的周期时间可能只需两周。
DDI 和 DSA 代表了类似的策略。这两种方法都将新的信息来源纳入预测模型。其理念是，这些新的数据集允许统计模型识别历史数据中的更多模式，并最终减少预测误差。
这项研究的一个有趣见解是，需求感知对不同公司的结果好坏参半。主要判别因素是附加数据集的质量。制造商可能很快就会加入许多其他已开始将需求感知纳入其预测策略的公司。