销售预测利用历史数据、市场趋势和客户行为来预测未来收入，让您规划并保持竞争优势。
尽管它很重要，但67% 的组织缺乏正式的预测方法，从而错失了关键的见解。
如果您不确定哪种销售预测方法最适合您的业务，本博客介绍了 18 种最佳销售预测方法，以帮助您掌握准确预测的技巧。
虽然实现 100% 的准确率只是一个神话，但理想的预测方法和可靠的数据可以简化收入预测。
我们首先来简单了解一下销售预测。
什么是销售预测及其方法？
销售预测是通过分析历史销售数据、市场趋势和各种外部因素来估计特定时期的未来销售收入。
它也被称为需求预测，可以帮助企业规划运营、管理库存、分配资源和做出明智的战略决策。
例如，准确的销售预测可以防止生产过剩并确保高需求产品的最佳库存水平，从而为公司节省数百万美元。
销售预测方法有两种：定性和定量。
销售预测方法的类型
让我们分析一下不准确的销售预测的缺陷。
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销售预测不准确会带来什么影响？
不准确的销售预测会扰乱业务增长、扰乱规划、运营和执行。
销售预测不准确的影响1. 资源配置问题
任何企业要想取得成功，都必须可持续地利用其资源（人力资本、金融资产、设备等）。销售预测不准确可能会导致人员过剩或预算分配不当，从而给企业带来损失。
2. 金融不稳定
高估销售额可能导致 优化您的电子邮件策略：强大的地址验证和投递保护 过度支出，而低估销售额可能导致资金不足以满足运营需求和投资。
此外，不准确的预测可能导致无法实现财务目标，从而影响投资者信心。
3. 运营效率低下
不准确的销售预测会导致生产计划和供应链运营不一致，尤其是对于制造企业而言。
此外，这可能会导致延误、成本增加和效率低下，从而扰乱整个业务流程。
另请阅读：如何为 传真营销 您的制造企业创建营销预算？ 4.库存管理问题
高估需求会导致库存过剩，而低估需求则会导致缺货。
5. 战略决策缺陷
预测不佳可能会导致错误的战略决策，例如过早扩张到新市场或在没有充分需求分析的情况下推出新产品。
这会浪费资源并分散对更有利可图的领域的注意力。
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18 种最常用的销售预测方法，可准确预测销售
每种销售预测方法都是独一无二的，并且根据数据性质、预测的时间范围和预测过程的具体目标等因素而有所不同。
让我们通过企业正在使用的示例来了解这些顶级销售预测技术。
预测销售额的定量方法第一类：销售预测的定量方法
定量或统计预测销售方法分析历史数据以识别趋势并做出客观预测。
让我们详细了解所有 12 种销售预测技术：
1.历史预测法
这种预测方法使用过去的销售数据来预测未来的销售。在稳定的市场条件下，这种方法简单有效，但在很大程度上依赖于过去的表现可以很好地预测未来结果的假设。
此外，影响该销售预测方法的关键因素包括历史销售趋势和季节性模式。
例如，如果一家公司去年每月销售价值 100,000 美元的产品，并预计增长 10%，那么下个月的预测销售额将是 110,000 美元。
优点 缺点
实施简单、快捷 不考虑市场变化或新产品
为预测提供清晰的基准 在波动的市场中可能不准确
何时使用？
当您拥有至少一年的过去销售数据并在稳定的市场中运营时，请使用此方法。
2.时间序列分析（趋势分析）
时间序列分析涉及定期检查销售数据以识别趋势、模式和季节性变化。
请注意，此销售预测方法假设历史模式和趋势将持续下去。
例如，如果每年 11 月和 12 月冬季服装的销量都会增加，那么可以预测即将到来的季节也会有类似的增长。
请注意，时间序列分析的准确性取决于历史数据的数量和质量、季节性模式（由于季节性影响而产生的定期波动）以及周期性模式（受经济周期影响的波动）。
优点 缺点
识别趋势和季节性影响 需要大量历史数据
有助于理解长期模式 实施和分析起来可能很复杂
可能无法解释突然的市场变化或中断
何时使用？
拥有广泛、可靠的历史销售数据，特别是在零售和电子商务等具有可预测周期的行业。
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3.回归分析（包括多元回归）
回归分析是销售预测的强大技术之一，用于了解以下之间的关系：
因变量（如销售额）
独立变量（例如广告支出、经济指标或销售电话数量）。
例如，汽车制造商根据广告支出和经济状况预测销售额。
多元回归扩展了这种方法，通过同时考虑多个独立变量来了解它们对因变量的综合影响。
如果能够很好地理解变量之间的关系并且数据可靠，回归分析可以提供准确的销售预测。通过纳入相关变量和大型数据集，该方法的准确性会提高。