良好的营销规划须建立在良好的销售预测之上。销售预测是指营销商用来预测在未来某一特定期间的销售数量或销售金额。在决定营销目标和制定营销战略与策略时，进行销售预测是很重要的一项工作。

销售预测方法主要有定性预测方法和定量预测方法两种。前者主要依据预测人员的判断或经验做预测，后者主要根据过去的历史资料做预测。

一、 定性预测方法

定性预测方法是根据预测者的直觉反应和主观评估，或依据意见调查的结果做预测。在某些情况下，知觉、主观判断或意见调查是预测者唯一可用的工具。

1. 个人判断法

顾名思义，个人判断法就是由个别专家估计未来的情况，专家的人数可以是一人至数十人不等。许多专家提供的不是直接的预测数值，也不是区间预测值或概率分布预测值，预测人员或研究人员要利用一些交谈或访问的技巧旁敲侧击才能取得专家的估计。

2. 管理人员意见法

个人判断法是由专家个别做预测，然后由预测人员加以加权汇总，求得加权平均估计值。由于各专家是个别做预测，未能收到集思广益的效果，管理人员意见法正好可弥补其缺点。

管理人员意见法是利用群体讨论的方式，首先组成专家小组，然后定期集会共同讨论、共同做预测，希望能从讨论中得到一致的看法。使用管理人员意见法时，公司通常将销售、生产、财务、采购和营销等相关领域的管理人员聚在一起举行会议，共同对预测事项进行讨论。有些公司在开会之前会准备一些相关的背景资料供与会者事前参考，可增进管理人员对预测背景的了解与共识。

管理人员意见法的优点是简单迅速，不需要准备详细的统计资料，而且可以汇集不同管理人员的经验与知识，并可经由讨论而增进各部门管理人员间的共识。此外，当缺乏适当的历史资料或环境有不连续的变动时，管理人员意见法也是少数能够应用的方法之一。不过，这种方法虽可收到集思广益的效果，但参与者有时容易受别人影响，难以维持独立的判断。在面对面的讨论过程中，成员在组织中的职位高低以及说服能力的强弱多少都会影响到预测的品质。因此，利用管理人员意见做预测时，应尽可能避免这些容易造成偏差的因素。

3. 销售人员意见法

除了询问专家或管理人员外，处于第一线的销售人员平时能接触到顾客，对市场行情有深入的了解，他们对未来的市场需求走向和销售量的起伏，往往可以提供宝贵的意见。因此，调查本公司销售人员的意见不失为一种可行的预测方法。

销售人员意见书可依调查人数的多寡，采取个别判断、群体讨论或问卷调查的方式，调查对象也可依情况分别调查销售员、销售主管或经销商。收集销售人员的意见作为预测的依据，还可收到两项附带的好处: 一是让销售人员参与预测工作，可收到激励之效；二是可促使销售人员多去了解市场、认识顾客，从而适时、适地、适量地提供顾客所需的产品或服务。

4. 意愿调查

前面3种方法基本上都是利用某种“专家”的经验与知识，透过个别判断或群体讨论的方式来预测未来的销售量，可以说是一种“间接”的判断预测方式。意愿调查是利用各种访问方法(如人员访问、电话访问或邮寄问卷调查)，直接搜集一般大众或潜在顾客对未来趋势的意见或未来购买意图的信息，然后根据意见调查的结果做预测。

意愿调查是直接对决定未来趋势走向的一般大众或潜在顾客的未来行动意愿进行调查，最主要的是顾客购买意愿的调查。顾客的购买意愿常是基于接受调查当时他对未来一定期间内的经济环境与个人情况所作的预期，如果这些预期到时并未如原先所料地出现，则他可能不会按其原先的意愿去购买。

5. 试销法

试销(Test Marketing)法就是在产品全面上市前选择某一区域市场进行测试以估计未来销售状况的一种市场预测方法。如果购买者并无明确的采购计划，或是其购买意图变化莫测，而专家意见又不可靠时，直接试销不失为一种可行的办法。在预测新产品的销售情形或现有产品在新分销渠道或新市场的销售情形时，试销特别适用，而试销的结果通常可以用来做更可靠的销售和利润预测。

试销的成本可能很大而且费时，因此公司是否采用试销方法，一方面受到投资成本及风险大小的影响，另一方面也要考虑时间压力及研究成本。一般而言，当开发和投入新产品的成本较低，或管理者确信新产品会成功时，可不必先行试销；反之，如果投入新产品需要大笔投资或管理者对新产品并非很有把握的时候，则最好先进行试销。

6. 德尔菲法

德尔菲法是1950年代美国兰德公司开发出来的长期预测技术。德尔菲法是一种使专家们的意见经由科学的沟通程序以获得一致结果的预测方法，其目的在于获取专家们的基本共识，以寻求对特定预测事项的一致意见，既可收集思广益之效，又可维持专家们独立判断的品质。

运用德尔菲法的第一步是组成专家小组，然后以一系列的问卷向专家小组的每一个成员分别询问，依据专家们对前一个问卷的答复拟订下一个问卷，或辅以个别访谈，直到获得一个比较一致的预测结果为止。利用德尔菲法进行预测时，需要有一位协调者居中策划协调，拟定问卷，整理并综合专家们对未来的估计。

德尔菲法将各专家分开，彼此不做讨论。让他们分别做预测，以免受其他专家的意见影响，经由专家们反复地提供预测的数据，最后得出一个比较一致的预测值。在理论上和实践中，德尔菲法都可使专家们的意见趋于一致。当某位专家发现自己的意见与大多数专家的意见不同，而又不太肯定自己的立场时，常会改变他的意见，但如果他确有理论根据，并对其判断深具信心，就会坚持己见，用书面文字陈述他的看法，说服并改变其他专家的意见。

德尔菲法主要的优点是可达到集思广益的效果，而且不需要利用复杂的统计分析技术，也不需要历史资料。但德尔菲法也有缺点: 可信度不够，对模棱两可的问题敏感性过高，难以评定所需专门知识的程度，未能考虑不可预料的事件。此外，专家难求，专家的代表性不足，预测过程耗时甚长，也是德尔菲法的缺点。

二、 定量预测方法

定量预测方法是根据以往比较完整的历史统计资料，运用各种数学模型对市场未来发展趋势做出定量的计算，求得预测结果。这类方法有助于在定性分析的基础上，掌握事物量的界限，帮助企业更正确地进行决策。常用的定量预测方法主要有时间序列分析法和因果分析法。

1. 时间序列分析法

时间序列分析法就是将经济发展、购买力大小、销售变化等同一变数的一组观察值，按照时间顺序加以排列，构成统计的时间序列，然后运用一定的数字方法使其向外延伸，预计市场未来的发展变化趋势，确定市场预测值。

时间序列分析法的主要特点是以时间的推移研究和预测市场需求趋势，不受其他外在因素的影响。不过，在遇到外界发生较大变化，如国家政策发生变化时，根据过去已发生的数据进行预测，往往会有较大的偏差。

时间序列分析法具体做法较多，常用的较简便的方法主要有以下几种。

（1） 简单平均法

简单平均法是采用计算一定观察期的数据平均数，以平均数为基础确定预测值的方法。简单平均法有多种，如算术平均法、几何平均法和加权平均法等。常用的是算术平均法，以公式表示为：

X＝X1+X2+…+Xnn＝∑ni=1Xin

式中： X 表示平均数，即预测值；

X1，X2，X3，…，Xn 代表各期实际销售数据；

n表示资料期数。

该方法适用于时间序列比较稳定，无明显变化趋势时的预测。

（2） 移动平均法

移动平均法是以假定预测值同预测期相邻的若干观察期数据有密切关系为基础的。所以，移动平均法是将观察期的数据，由远而近按一定跨越期进行平均，取其平均值，随着观察期的推移，按一定跨越期的观察值数据也相应向前移动，逐一求得移动平均值，并将接近预测期的最后一个移动平均值作为确定预测值的依据。

移动平均法的公式为:

Ft+１=Xt+Xt－1+…+Xt－（ｎ－１）ｎ

式中： Ft+1表示t+1期的预测值；

Xt表示第t期实际值；

n表示跨越期。

（3） 加权移动平均法

加权移动平均法，是对观察值分别给予不同的权数，按不同权数求得移动平均值，并以最后的移动平均值为基础，确定预测值的方法。

采用加权移动平均法，是因为观察期的近期观察值对预测值有较大影响，它更能反映近期市场变化的趋势。所以，对于接近预测期的观察值给予较大权数值，对于距离预测期较远的观察值则相应给予较小的权数值，以不同的权数值调节各观察值对预测值所起的作用，使预测值能够更近似地反映市场未来的发展趋势。

运用加权移动平均法计算预测值的公式为：

Ft+１＝ＷnXt+Wn－1Xt－１+……+Ｗ1Xt－n+１∑ni=1Wi=∑Wt+1Xt－n+1∑ni=1Wi

式中： Ft+1表示t+1期的预测值；

Xt表示时间序列t期的观察值；

Wi表示时间序列为i的对应权术值。

（4） 指数平滑法

指数平滑法实际上是一种特殊的加权移动平均法。其特点是： 第一，指数平滑法进一步加强了观察期近期观察值对预测值的作用，对不同时间的观察值所赋予的权数不等，从而加大了近期观察值的权数，使预测值能够迅速反映市场实际的变化，权数之间按等比级数减少，此级数之首项为平滑常数a，公比为(1-a)；第二，指数平滑法对于观察值所赋予的权数有伸缩性，可以取不同的a值以改变权数的变化速率，如a取小值，则权数变化较迅速，观察值的新近变化趋势较能迅速反映于指数移动平均值中。因此，运用指数平滑法，可以选择不同的a值来调节时间序列观察值的均匀程度(即趋势变化的平稳程度)。

运用指数平滑法计算预测值的公式为：

Ft+1 = aXt +（1-a）Ft

式中： Ft+1表示t+1期的预测值；

Ft表示t期的预测值；

Xt表示t期的实际值；

a表示平滑系数。

平滑系数a值的选取应根据长期趋势变动和季节性变动情况而定。一般说来，应按以下情况处理： (1) 如果观察值的长期趋势变动为接近稳定的常数，应取居中的a值(一般取0.4～0.6)，使观察值在指数平滑值中具有大小接近的权数；(2) 如果观察值呈现明显的季节性变动时，则宜取较大的a值(一般取0.6～0.9)，使近期观察值在指数平滑值中具有较大作用，从而使近期观察值能迅速反映在未来的预测值中；(3) 如果观察值的长期趋势变化较缓慢，则宜取较小的a值(一般取0.1～0.4)，使近期观察值的特征也能反映在指数平滑值中。

2. 因果分析法

因果分析法是利用事物发展变化的因果关系来进行预测的方法。它以事物发展变化的因果关系为依据，抓住事物发展的主要矛盾与次要矛盾的相互关系，建立数学模型进行预测。

运用因果分析法进行市场预测，主要是采用回归分析方法，除此之外，计量经济模型和投入产出分析等方法也较为常用。在这里，我们只介绍回归分析法。

回归分析法是研究两个以上变量之间关系的数学方法。如果只涉及两个变量，叫做一元回归分析或单回归分析；如果涉及两个以上的变量，则叫做多元回归分析或复回归分析。

（1） 一元回归分析法

一元回归分析，主要是导出两个变量之间的关系式。借回归分析导出的这种关系式，叫做回归方程式。在市场预测中，两个变量之间的关系，一般呈线性关系。所以，一元线性回归分析是市场预测中较为常用的方法。其回归方程式为：

Yt = a + bx

式中： Yt 表示应变量，即预测值；

t表示预测的时间周期；

x表示自变量，即引起市场变化的某种因素。

在市场预测中，回归分析是通过观察值确定回归系数a和b之值。推断a，b值的常用方法是最小二乘法，其计算公式为： a = Y-bX，

b=∑XiYi－X∑Yi∑X2i－X∑Xi式中： X=1ｎ∑Xi，Y=1ｎ∑Yi

在确定了回归方程之后，还需要判断检验这一线性回归方程对预测是否有意义。如果实际统计数据的波动幅度很大，用求出的线性回归方程进行预测的偏差也就很大，这样利用它来预测的意义就不大了。对预测模型进行检验，一般包括方差分析、标准差分析、相关分析和显著性检验。限于篇幅，在此不再介绍，读者可参阅有关的书籍做进一步的了解。

一元线性回归法可以用于时间回归分析预测，也可以用于因果回归分析预测。

（2） 多元回归分析法

在现实生活中，客观事物是复杂的，一个因变量往往会受许多自变量的影响，如果仅根据一个自变量的变化去预计因变量的变化趋势，就会忽视其他自变量的变化对因变量的影响作用。因此，当研究变量之间的关系涉及两个以上变量时，就应当运用多个自变量，采取多元回归分析法。

在市场预测中，运用多元回归分析，就是从多个变量中选一个因变量，而把其余变量作为自变量。常用的是多元线性回归分析，它与一元线性回归分析法基本相同，只是扩展了方程式的内容，增加了解联立方程的过程。多元线性回归分析，也是运用最小二乘法，使估计值(回归方程计算值)与观察值之间方差平方和为最小，达到回归方程与观察值的数据点线性拟合为最佳。

多元线性回归的基本方程是：

Yt = a + b1X1+ b2X2 +…+bmXm

式中： Yt 表示应变量，即预测值；

t 表示预测的时间周期；

X1，X2，…，Xm表示自变量；

a，b1，b2，…，bm表示回归系数。

多元线性回归系数的计算方法较为复杂，一般可利用计算机软件来计算。

1. 营销规划的步骤有哪些？

2. 营销计划的内容有哪些？

3. 销售预测的定性方法有哪些？

4. 销售预测的定量方法有哪些？