تقریباً هر تیم برنامه‌ریزی تقاضا یک عدد «دقت پیش‌بینی» گزارش می‌دهد، و اغلب آن عدد از MAPE (میانگین درصد خطای مطلق) می‌آید. مشکل این است که MAPE چند ضعف ساختاری دارد که اگر شناخته نشود، تصمیم‌های بد را موجه نشان می‌دهد: برای مقادیر نزدیک به صفر منفجر می‌شود، اقلام کم‌حجم را به همان اندازه‌ی اقلام پرحجم وزن می‌دهد، و نسبت به خطای زیر‌پیش‌بینی و بیش‌پیش‌بینی نامتقارن است.
MAPE برای هر دوره برابر |خطا| / فروش واقعی است و بعد میانگین گرفته می‌شود. اگر فروش واقعی یک ماه صفر باشد، مقدار تعریف‌نشده است؛ اگر ۱ واحد باشد و پیش‌بینی ۵ واحد، خطا ۴۰۰ درصد است و می‌تواند میانگین کل پورتفولیو را به‌شدت منحرف کند، در حالی که اثر تجاری آن ۴ واحد است. در نتیجه، گزارش MAPE تجمیعی بیشتر تحت‌تأثیر اقلام کوچک و نامهم است تا اقلامی که واقعاً سرمایه یا درآمد را تعیین می‌کنند.
WAPE (درصد خطای مطلق وزنی) این مشکل را حل می‌کند: مجموع خطاهای مطلق تقسیم بر مجموع فروش واقعی. در این معیار، هر واحد خطا به یک اندازه شمرده می‌شود، پس اقلام پرحجم به‌طور طبیعی بیشتر اثر می‌گذارند. اگر ارزش پولی هم مهم است، می‌توانید خطا و فروش را در قیمت یا حاشیه‌ی سود ضرب کنید تا معیار با اهمیت مالی هم‌راستا شود.
اما دقت به‌تنهایی کافی نیست؛ باید سوگیری (Bias) را هم جدا اندازه گرفت. سوگیری مجموع خطای علامت‌دار تقسیم بر مجموع فروش واقعی است. پیش‌بینی ممکن است ۸۰ درصد دقیق باشد ولی همیشه ۱۰ درصد بالا باشد؛ این الگو نشانه‌ی رفتار سیستماتیک است، مثلاً خوش‌بینی تیم فروش، و نتیجه‌ی مستقیم آن موجودی مازاد پایدار است. خطای تصادفی را می‌توان با موجودی ایمنی پوشاند، اما سوگیری را فقط با اصلاح فرایند می‌توان برطرف کرد.
نکته‌ی عملی دیگر، افق اندازه‌گیری است. دقت را باید در افق «زمان تحویل» بسنجید، یعنی پیش‌بینی‌ای که در لحظه‌ی تصمیم سفارش‌دهی وجود داشت، نه پیش‌بینی ماه جاری که وقتی فروش تقریباً مشخص شده به‌روز شده است. بسیاری از سازمان‌ها دقت را از آخرین نسخه‌ی پیش‌بینی گزارش می‌دهند و بنابراین عددی خوش‌بینانه می‌بینند که ربطی به کیفیت تصمیم واقعی ندارد.
معیار چهارم که کمتر استفاده می‌شود «ارزش افزوده‌ی پیش‌بینی» (Forecast Value Added) است: آیا هر مرحله از فرایند پیش‌بینی، مثلاً اصلاح دستی تیم فروش، دقت را نسبت به یک مدل پایه‌ی ساده مثل میانگین متحرک یا روش ساده‌ی ناییو بهتر کرده است؟ اگر اصلاح دستی خطا را بدتر کند، آن مرحله هزینه دارد و ارزش ایجاد نمی‌کند. این تحلیل معمولاً بحث را از «پیش‌بینی ما دقیق نیست» به «کدام مرحله ارزش اضافه نمی‌کند» می‌برد.
اشتباه رایج، تعیین هدف دقت یکسان برای همه‌ی اقلام است. اقلام پایدار (X) را می‌توان با دقت بالا پیش‌بینی کرد، ولی اقلام منقطع (Z) ذاتاً قابل‌پیش‌بینی نیستند و هدف سخت‌گیرانه فقط باعث دست‌کاری عدد می‌شود. هدف‌ها را بر اساس کلاس ABC-XYZ و افق تصمیم تعیین کنید، و برای اقلام پرنوسان، تمرکز را از «بهبود پیش‌بینی» به «کاهش زمان تامین و انعطاف‌پذیری» ببرید.
نقطه‌ی شروع عملی: این ماه WAPE و سوگیری را برای پیش‌بینی در افق زمان تحویل، برای ۲۰ قلم اول از نظر ارزش حساب کنید و کنار MAPE فعلی بگذارید. اگر اختلاف قابل‌توجه است یا سوگیری مثبت پایدار می‌بینید، پیش از سرمایه‌گذاری در ابزار یا مدل جدید، نخست فرایند و انگیزه‌های پشت عدد را بررسی کنید.