銷售計(jì)劃的中心任務(wù)之一就是銷售預(yù)測，無論企業(yè)的規(guī)模大小、銷售人員的多少，銷售預(yù)測影響到包括計(jì)劃、預(yù)算和銷售額確定在內(nèi)的銷售管理的各方面工作。

銷售預(yù)測是指對未來特定時(shí)間內(nèi)，全部產(chǎn)品或特定產(chǎn)品的銷售數(shù)量與銷售金額的估計(jì)。銷售預(yù)測是在充分考慮未來各種影響因素的基礎(chǔ)上，結(jié)合本企業(yè)的銷售實(shí)績，通過一定的分析方法提出切實(shí)可行的銷售目標(biāo)。

盡管銷售預(yù)測十分重要，但進(jìn)行高質(zhì)量的銷售預(yù)測卻并非易事。在進(jìn)行預(yù)測和選擇最合適的預(yù)測方法之前，了解對銷售預(yù)測產(chǎn)生影響的各種因素是非常重要的。

一般來講，在進(jìn)行銷售預(yù)測時(shí)考慮兩大類因素：

1、外界因素

1）需求動向

需求是外界因素之中最重要的一項(xiàng)．如流行趨勢、愛好變化、生活形態(tài)變化、人口流動等，均可成為產(chǎn)品（或服務(wù)）需求的質(zhì)與量方面的影響因素，因此，必須加以分析與預(yù)測。企業(yè)應(yīng)盡量收集有關(guān)對象的市場資料、市場調(diào)查機(jī)構(gòu)資料、購買動機(jī)調(diào)查等統(tǒng)計(jì)資料．以掌握市場的需求動向。

2）經(jīng)濟(jì)變動

銷售收入深受經(jīng)濟(jì)變動的影響，經(jīng)濟(jì)因素是影響商品銷售的重要因素，為了提高銷售預(yù)測的準(zhǔn)確性，應(yīng)特別關(guān)注商品市場中的供應(yīng)和需求情況。尤其近幾年來科技、信息快速發(fā)展，更帶來無法預(yù)測的影響因素，導(dǎo)致企業(yè)銷售收入波動。因此，為了正確預(yù)測，需特別注意資源問題的未來發(fā)展、政府及財(cái)經(jīng)界對經(jīng)濟(jì)政策的見解以及基礎(chǔ)工業(yè)、加工業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)增長率等指標(biāo)變動情況。尤其要關(guān)注突發(fā)事件對經(jīng)濟(jì)的影響。

3）同業(yè)競爭動向

銷售額的高低深受同業(yè)競爭者的影響，古人云“知己知彼．百戰(zhàn)不殆”。為了生存，必須掌握對手在市場的所有活動。例如，競爭對手的目標(biāo)市場在哪里，產(chǎn)品價(jià)格高低，促銷與服務(wù)措施等等。

4）政府、消費(fèi)者團(tuán)體的動向

考慮政府的各種經(jīng)濟(jì)政策、方案措施以及消費(fèi)者團(tuán)體所提出的各種要求等。

2、內(nèi)部因素

1）營銷策略

市場定位、產(chǎn)品政策、價(jià)格政策、渠道政策、廣告及促銷政策等變更對銷售額所產(chǎn)生的影響。

2）銷售政策

考慮變更管理內(nèi)容、交易條件或付款條件，銷售方法等對銷售額所產(chǎn)生的影響。

3）銷售人員

銷售活動是一種以人為核心的活動，所以人為因素對于銷售額的實(shí)現(xiàn)具有相當(dāng)深遠(yuǎn)的影響力，這是我們不能忽略的。

4）生產(chǎn)狀況

貨源是否充足，能否保證銷售需要等。

1、通過銷售預(yù)測，可以調(diào)動銷售人員的積極性，促使產(chǎn)品盡早實(shí)現(xiàn)銷售，以完成使用價(jià)值向價(jià)值的轉(zhuǎn)變。

2、企業(yè)可以以銷定產(chǎn)，根據(jù)銷售預(yù)測資料，安排生產(chǎn)，避免產(chǎn)品積壓。

銷售預(yù)測可以看作是一個(gè)系統(tǒng)，是由有關(guān)信息資料的輸入、處理和預(yù)測結(jié)果的輸出所組成的信息資料轉(zhuǎn)換過程。對于復(fù)雜的預(yù)測對象，有時(shí)要把它進(jìn)行分解，對分解后的子系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測，在此基礎(chǔ)上再對總的預(yù)測目標(biāo)進(jìn)行預(yù)測。

銷售預(yù)測是一項(xiàng)很復(fù)雜的工作，要使這一復(fù)雜工作有條不紊地進(jìn)行，就必須遵循一定的程序。

銷售預(yù)測的基本程序如下：

1、確定預(yù)測目標(biāo)

銷售預(yù)測是以產(chǎn)品的銷售為中心的，產(chǎn)品的銷售本身就是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)．有關(guān)的系統(tǒng)變量很多，如，市場需求潛量、市場占有率、產(chǎn)品的售價(jià)等等。而對于這些變量進(jìn)行長期預(yù)測還是短期預(yù)測，這些變量對預(yù)測資料的要求，預(yù)測方法的選擇都有所不同。所以．預(yù)測目標(biāo)的確定是銷售預(yù)測的主要問題。

2、收集和分析資料

在預(yù)測目標(biāo)確定以后，為滿足預(yù)測工作的要求，必須收集與預(yù)測目標(biāo)有關(guān)的資料，所收集到的資料的充足與可靠程度對預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確度具有重要的影響。所以，對收集的資料必須進(jìn)行分析，并滿足這些條件：

1）資料的針對性：即所收集的資料必須與預(yù)期目標(biāo)的要求相一致。

2）資料的真實(shí)性：即所收集的資料必須是從實(shí)際中得來的，并加以核實(shí)的資料。

3）資料的完整性：資料的完整性直接影響到銷售預(yù)測工作的進(jìn)行．所以，必須采取各種方法，以保證得到完整的資料。

4）資料的可比性：對于同一種資料，來源不同，統(tǒng)計(jì)口徑不同，也可能差別很大。所以在收集資料時(shí)，對所得到的資料必須進(jìn)行分析，如剔除一些隨機(jī)事件造成的資料不真實(shí)性，對不具備可比性的資料通過分析進(jìn)行調(diào)整等，以避免資料本身原因?qū)︻A(yù)測結(jié)果帶來誤差。

（一）銷售預(yù)測的定性分析法

定性預(yù)測法是在預(yù)測人員具備豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和廣泛的專業(yè)知識的基礎(chǔ)上，根據(jù)其對事物的分析和主觀判斷能力對預(yù)測對象的性質(zhì)和發(fā)展趨勢作出推斷的預(yù)測方法，如市場調(diào)研法和判斷分析法。這類方法主要是在企業(yè)所掌握的數(shù)據(jù)資料不完備、不準(zhǔn)確的情況下使用，以通過對經(jīng)濟(jì)形勢、國內(nèi)外科學(xué)技術(shù)發(fā)展水平、市場動態(tài)、產(chǎn)品特點(diǎn)和競爭對手情況等情況資料的分析研究，對本企業(yè)產(chǎn)品的未來銷售情況作出質(zhì)的判斷。

1．市場調(diào)研法

市場調(diào)研法就是通過對某種產(chǎn)品在市場上的供需情況變動的詳細(xì)調(diào)查，了解各因素對該產(chǎn)品市場銷售的影響狀況，并據(jù)以推測該種產(chǎn)品市場銷售量的一種分析方法。

在這類方法下，其預(yù)測的基礎(chǔ)是市場調(diào)查所取得的各種資料，然后根據(jù)產(chǎn)品銷售的具體特點(diǎn)和調(diào)查所得資料情況，采用具體的預(yù)測方法進(jìn)行預(yù)測。

2．判斷分析法

判斷分析法主要是根據(jù)熟悉市場未來變化的專家的豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和綜合判斷能力，在對預(yù)測期銷售情況進(jìn)行綜合分析研究以后所做出的產(chǎn)品銷售趨勢的判斷。參與判斷預(yù)測的專家既可以是企業(yè)內(nèi)部人員，如銷售部門經(jīng)理和銷售人員，也可以是企業(yè)外界的人員，如有關(guān)推銷商和經(jīng)濟(jì)分析專家等。

判斷分析法的具體方式一般可分為下列三種：

（1）意見匯集法。

意見法也稱主觀判斷法，它是由本企業(yè)熟悉銷售業(yè)務(wù)、對于市場的未來發(fā)展變化的趨勢比較敏感的領(lǐng)導(dǎo)人、主管人員和業(yè)務(wù)人員，根據(jù)其多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)集思廣益，分析各種不同意見并對之進(jìn)行綜合分析評價(jià)后所進(jìn)行的判斷預(yù)測。這一方法產(chǎn)生依據(jù)是，企業(yè)內(nèi)部的各有關(guān)人員由于工作崗位和業(yè)務(wù)范圍及分工有所不同，盡管他們對各自的業(yè)務(wù)都比較熟悉，對市場狀況及企業(yè)在競爭中的地位也比較清楚，但其對問題理解的廣度和深度卻往往受到一定的限制。在這種情況下就需要各有關(guān)人員既能對總的社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢和企業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略有充分的認(rèn)識，又能全面了解企業(yè)當(dāng)前的銷售情況，進(jìn)行信息交流和互補(bǔ)，在此基礎(chǔ)上經(jīng)過意見匯集和分析，就能做出比較全面客觀的銷售判斷。

1）高級經(jīng)理意見法

高級經(jīng)理意見法是依據(jù)銷售經(jīng)理（經(jīng)營者與銷售管理者為中心）或其他高級經(jīng)理的經(jīng)驗(yàn)與直覺，通過一個(gè)人或所有參與者的平均意見求出銷售預(yù)測值的方法。

2）銷售人員意見法

銷售人員意見法是利用銷售人員對未來銷售進(jìn)行預(yù)測。有時(shí)是由每個(gè)銷售人員單獨(dú)作出這些預(yù)測，有時(shí)則與銷售經(jīng)理共同討論而作出這些預(yù)測。預(yù)測結(jié)果以地區(qū)或行政區(qū)劃匯總，一級一級匯總，最后得出企業(yè)的銷售預(yù)測結(jié)果。

3）購買者期望法

許多企業(yè)經(jīng)常關(guān)注新顧客、老顧客和潛在顧客未來的購買意向情況，如果存在少數(shù)重要的顧客占據(jù)企業(yè)大部分銷售量這種情況，那么購買者期望法是很實(shí)用的。

這種預(yù)測方法是通過征詢顧客或客戶的潛在需求或未來購買商品計(jì)劃的情況，了解顧客購買商品的活動、變化及特征等．然后在收集消費(fèi)者意見的基礎(chǔ)上分析市場變化，預(yù)測未來市場需求。

（2）特爾菲法。

特爾菲法又稱專家調(diào)查法，它是一種客觀判斷法，由美國蘭德公司在本世紀(jì)四十年代首先倡導(dǎo)使用。它主要是采用通訊的方式，通過向見識廣、學(xué)有專長的各有關(guān)專家發(fā)出預(yù)測問題調(diào)查表的方式來搜集和征詢專家們的意見，并經(jīng)過多次反復(fù)，綜合、整理、歸納各專家的意見以后，作出預(yù)測判斷。

（3）專家小組法。

專家小組法也屬于一種客觀判斷法，它是由企業(yè)組織各有關(guān)方面的專家組成預(yù)測小組，通過召開各種形式座談會的方式，進(jìn)行充分廣泛的調(diào)查研究和討論，然后運(yùn)用專家小組的集體科研成果作出最后的預(yù)測判斷。

（4）模擬顧客綜合判斷法。

先請各位專家模擬成各種類型的顧客，通過比較本企業(yè)和競爭對手的產(chǎn)品質(zhì)量、售后服務(wù)和銷售條件等作出購買決策，然后把這些“顧客”準(zhǔn)備購買本企業(yè)產(chǎn)品的數(shù)量加以匯總，形成一個(gè)銷售預(yù)測值。

（二）銷售預(yù)測的定量分析法

定量預(yù)測法主要是根據(jù)有關(guān)的歷史資料，運(yùn)用現(xiàn)代數(shù)學(xué)方法對歷史資料進(jìn)行分析加工處理，并通過建立預(yù)測模型來對產(chǎn)品的市場變動趨勢進(jìn)行研究并作出推測的預(yù)測方法，如趨勢預(yù)測分析法和因果預(yù)測分析法。這類方法是在擁有盡可能多的數(shù)據(jù)資料的前提下運(yùn)用，以便能通過對數(shù)據(jù)類型的分析，確定具體適用的預(yù)測方法對產(chǎn)品的市場需求作出量的估計(jì)。

1．趨勢預(yù)測分析法

趨勢預(yù)測分析法是應(yīng)用事物發(fā)展的延續(xù)性原理來預(yù)測事物發(fā)展的趨勢。首先把本企業(yè)的歷年銷售資料按時(shí)間的順序排列下來，然后運(yùn)用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法來預(yù)計(jì)、推測計(jì)劃期間的銷售數(shù)量或銷售金額，故亦稱“時(shí)間序列預(yù)測分析法”。這類方法的優(yōu)點(diǎn)是收集信息方便、迅速；缺點(diǎn)是對市場供需情況的變動因素未加考慮。

（1）算術(shù)平均法。

算術(shù)平均法是以過去若干期的銷售量或銷售額的算術(shù)平均數(shù)作為計(jì)劃期的銷售預(yù)測數(shù)。其計(jì)算公式如下：

（2）移動加權(quán)法。

移動加權(quán)平均法是先根據(jù)過去若干期的銷售量或銷售額，按其距離預(yù)測期的遠(yuǎn)近分別進(jìn)行加權(quán)（近期所加權(quán)數(shù)大些，遠(yuǎn)期所加權(quán)數(shù)小些）；然后計(jì)算其加權(quán)平均數(shù)，并以此作為計(jì)劃期的銷售預(yù)測值。所謂“移動”是指對計(jì)算平均數(shù)的時(shí)期不斷向后推移。例如，預(yù)測7月份的銷售量以4、5、6月份的歷史資料為依據(jù)；若預(yù)測8月份的銷售量，則以5、6、7月份的資料為準(zhǔn)。一般情況下，預(yù)測數(shù)受近期實(shí)際銷售的影響程度較大，因此越接近預(yù)測期的實(shí)際銷售情況所加權(quán)數(shù)應(yīng)越大些。

（3）指數(shù)平滑法。

指數(shù)平滑法就是遵循“重近輕遠(yuǎn)”的原則，對全部歷史數(shù)據(jù)采用逐步衰減的不等加權(quán)辦法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的一種預(yù)測方法。指數(shù)平滑法通過對歷史時(shí)間序列進(jìn)行逐層平滑計(jì)算，從而消除隨機(jī)因素的影響， 識別經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象基本變化趨勢，并以此預(yù)測未來。它短期預(yù)測中最有效的方法。使用指數(shù)平滑系數(shù)來進(jìn)行預(yù)測，對近期的數(shù)據(jù)觀察值賦予較大的權(quán)重,而對以前各個(gè)時(shí)期的數(shù)據(jù)觀察值則順序的賦予遞減的權(quán)重。指數(shù)平滑法是同類預(yù)測法中被認(rèn)為是最精確的, 因?yàn)樽罱挠^察值已經(jīng)包含了最多的未來情況的信息。

2．因果預(yù)測分析法

因果預(yù)測分析法，是利用事物發(fā)展的因果關(guān)系來推測事物發(fā)展趨勢的方法。它一般是根據(jù)過去掌握的歷史資料，找出預(yù)測對象的變量與其相關(guān)變量之間的依存關(guān)系，來建立相應(yīng)的因果預(yù)測的數(shù)學(xué)模型。然后通過對數(shù)學(xué)模型的求解來確定對象在計(jì)劃期的銷售量或銷售額。

因果預(yù)測所采用的具體方法較多，最常用而且最簡單的是回歸分析法?；貧w分析主要是研究事物變化中的兩個(gè)或兩個(gè)以上因素之間的因果關(guān)系，并找出其變化的規(guī)律，應(yīng)用回歸數(shù)學(xué)模型，預(yù)測事物未來的發(fā)展趨勢。由于在現(xiàn)實(shí)的市場條件下，企業(yè)產(chǎn)品的銷售量往往與某些變量因素（例如，國民生產(chǎn)總值、個(gè)人可支配的收入、人口、相關(guān)工業(yè)的銷售量、需要的價(jià)格彈性或收入彈性等等）之間存在著一定的函數(shù)關(guān)系，因此我們可以利用這種關(guān)系，選擇最恰當(dāng)?shù)南嚓P(guān)因素建立起預(yù)測銷售量或銷售額的數(shù)學(xué)模型，這往往會比采用趨勢預(yù)測分析法獲得更為理想的預(yù)測結(jié)果。例如輪胎與汽車，面料、輔料與服裝，水泥與建筑之間存在著依存關(guān)系，而且都是前者的銷售量取決于后者的銷售量。所以，可以利用后者現(xiàn)成的銷售預(yù)測的信息，采用回歸分析的方法來推測前者的預(yù)計(jì)銷售量（額）。這種方法的優(yōu)點(diǎn)是簡便易行，成本低廉?；貧w分析法主要包括一元回歸直線法（預(yù)測對象的相關(guān)因素有一個(gè)）與多元回歸法（預(yù)測對象的相關(guān)因素有兩個(gè)或兩個(gè)以上）。

（1）一元回歸直線法。

一元線性回歸法是用途較為廣泛的一種預(yù)測方法。一元線性回歸法即最小二乘法,是用來處理兩個(gè)變量之間具有的線性關(guān)系的一種方法。其具體做法是：

（2）多元回歸法。

企業(yè)的經(jīng)營活動往往受多方面因素的影響，即一個(gè)因變量和幾個(gè)自變量存在依存關(guān)系。例如有的企業(yè)的產(chǎn)品是供應(yīng)若干個(gè)其他企業(yè)生產(chǎn)用的零部件，因此生產(chǎn)零部件的企業(yè)的產(chǎn)品銷售量受其他企業(yè)生產(chǎn)量的影響。在因變量同時(shí)受兩個(gè)或兩個(gè)以上的自變量的影響的情況下，就要用多元回歸預(yù)測法進(jìn)行預(yù)測。

3．時(shí)間序列分析法

時(shí)間序列分析法是利用變量與時(shí)間存在的相關(guān)關(guān)系，通過對以前數(shù)據(jù)的分析來預(yù)測將來的數(shù)據(jù)。在分析銷售收入時(shí)，大家都懂得將銷售收入按照年或月的次序排列下來，以觀察其變化趨勢。時(shí)間序列分析法現(xiàn)已成為銷售預(yù)測中具有代表性的方法。

隨著市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和經(jīng)濟(jì)的全球化，企業(yè)面臨著越來越殘酷的市場競爭。企業(yè)要想贏得競爭、贏得客戶，就必須在最快的時(shí)間內(nèi)，以最低的成本將產(chǎn)品提供給客戶，這使得進(jìn)行正確及時(shí)的產(chǎn)品銷售預(yù)測及由此產(chǎn)生的可靠的決策，成為現(xiàn)代企業(yè)成功的關(guān)鍵要素。由此，一些銷售預(yù)測系統(tǒng)也應(yīng)運(yùn)而生?？墒牵S著計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、通訊技術(shù)和Intemet技術(shù)的發(fā)展和各個(gè)業(yè)務(wù)操作流程的 自動化，企業(yè)產(chǎn)生了數(shù)以兒十或上百GB的銷售歷史數(shù)據(jù)，面對這些海量數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的預(yù)測系統(tǒng)越來越不適應(yīng)新的預(yù)測要求，主要表現(xiàn)在:大量的歷史數(shù)據(jù)處于脫機(jī)狀態(tài)，變成了“數(shù)據(jù)墳?zāi)埂?。預(yù)測涉及海量數(shù)據(jù)的處理，傳統(tǒng)的方法無法滿足運(yùn)行效率、計(jì)算性能、準(zhǔn)確率及存儲空間的要求。預(yù)測所需的數(shù)據(jù)含有大量不完整 (缺少屬性值或僅包含聚集數(shù)據(jù))、含噪聲 (錯(cuò)誤或存在偏離期望的孤立點(diǎn)值)、不一致的內(nèi)容 (來源于多個(gè)數(shù)據(jù)源或編碼存在差異)，導(dǎo)致預(yù)測陷人混亂。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫技術(shù)在預(yù)測知識的表達(dá)、綜合和推理方面能力比較薄弱，難以滿足日益提高的預(yù)al要求。在這種情況下，一個(gè)新的研究領(lǐng)域— 數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining,DM)的出現(xiàn)引起了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。