如何才能提升销售预测的准确性？

对于企业经营而言，经营战略“决定往何处去”，计划预算“决定怎么到要去的地方”，而预测则在于”日常监控与追踪过程”。销售预测的重要性是勿庸置疑的。

日常销售计划的中心任务之一就是销售预测。无论企业的规模大小、销售人员的多少，销售预测影响到包括计划、预算和销售额确定在内的销售管理的各方面工作。

对于零售行业来说，但是很多时候影响销售的要素太多，长期预测比如5年以上的，很少有人会做，通常只做来年的，而且只会考虑那些自己可控的因素。

比如开店数量，地域扩展情况，主要供应商合作情况，代理加盟的扩展情况（如果有），主要的节假日的分布，重大的促销季等等；

如果是关系国际民生的产业，还要考虑社会整体物价水平，CPI，原料成本，工资成本，重大财税制度调整，重大产业政策调整等等。将这些内容反映到前一年的销售数据中，做零售行业中最重要的同店增长分析。

做销售预测是怎样落地销售目标的？

对于公司和销售人员，预测意味着：

在将来的一段时间里，公司的运营目标，以及使用什么样的方式可以达成目标，比如：

2017年，**公司销售目标N个亿人民币

2018年，销售目标2N个亿；2019年，10N个亿！

最终通过销售预测，来实现集中销售，迅速突围；强大渠道，做响品牌；市场导向，快速反应。

既然销售预测作用如此之大，那么如何完成公司的销售指标（每个月的销售指标）？可以通过以下几步分析出发预测，计划，实施，分析成功经验和存在差距，最终加以改进。

相对来说短期预测就变得更加重要，而且可以做到接近实际情况，这里需要考虑的不仅是前一年的同比，还要看前一年的环比。这里的短期预测指导生产和销售有两种方式。一种依赖超强的供应链反应能力，做不了长期精准预测，就做保守预测，然后通过快速翻单来进行短期补充。这种方式在淘宝里是作为杀手锏级得竞争优势存在的。

超强的供应链反应能力并不完全是有利无害的，它肯定会导致成本上升的，这是在以成本换风险换时间，那么如果将来有哪一家可以做到在长期预测的精确度上提高10%，或者在短期预测的时长上比别人能提前几周，这中间积累出来的成本优势都将是巨大的。

另一种就是供应链不怎么反应，但是靠前端的促销和清仓来配合商品库存及毛利要求，通过从商品上市就开始的不断微调，将商品的售馨周期控制在自己的预计范围内。这对于商品管理和店铺终端管理的要求很高，比供应链反应的要求更高。优衣库用的是这种方法。

例如果以医药企业为例，

1、一般常用的运营模式：

2、如果没有销售预测容易出现的窘境：

比如：

原料药采购大宗物料的时间大约：5-90天；

工厂生产的时间大约：2-20天；

物流配送的时间大约：1-10天。

3、基于上述情况导致的窘境：

–在终端进货过程中：“我要现货！”“没货，那我就去别的厂家！”

–对于销售人员与经销商来说，则是：失去最佳销售时机，销售指标不能完成！所以，我们需要通过销售预测来“切实计划，实现承诺”！

如何来做长期预测？

可以根据每个月销售目标的制定：看前一到两年的历史情况，分析趋势和变化原因；

结合宏观经济情况论坛怎么营销，季节变化，新品上市及推广活动，促销活动，区域市场行业的竞争情况，广告的投入等综合判断：

常见的销售预测有哪些科学方法？

//////////// 1、时序分析法////////////

利用过去的趋势或关系来预测未来，其隐含的含义是：历史会重复自己，其构成要件包括趋势、周期、季节、随机事件。

//////////// 2、倒U形曲线分析////////////

新品上市时，价格高昂，需求量少，销售额增加缓慢；进入推广阶段，顾客越来越了解并接受该商品，需求量迅速增加，销售额也会相应增长；当达到成熟阶段以后，由于竞争加剧、市场饱和、口味改变等因素，需求趋稳并开始呈下降之势。

//////////// 3、抚平分析法 ////////////

抚当销售额在一定周期（一年或一季度内）有波动时，可以抚平高峰或低谷，产生一个比较简单的模型，以对将来进行预测。

//////////// 4、营销模型分析////////////

营销既可以用来反映在不同情况下市场和消费者都有怎样的不同行为，也可以用来解释消费者为什么购买以及如何购买，我们还需要对产品做哪些改进以扩大销售量等。

//////////// 5、主观预测法////////////

依靠判断力和商业直觉，包括：主观概率评估：采用百分比的形式，估计未来发生某事的可能性。

以上这些方法在实际运用中都不是单独使用的，实际上在现代企业销售管理中，比较科学的方法就是运用大数据BI技术的销售软件管理，避免人为的主观算法，一切以市场和数据分析为准。通过对客户和销售行为过程多层次，全方位的分析，得出销售商机评估，为市场营销提供实际指导方案。

====== 例1：通过基值预测 ======

基值—每个月的实际销售额除以当年每月的平均销售额，反应了销售的季节性因素。

基于现状能够得到哪些结论？可能结论：

春节前的一个月是销售旺季，问题：春节当月是淡季吗？

3月、4月和5月以及8月、9月、10月、11月和12月是旺季，必须抓住。

在这两波销售高峰中，主要的拉动因素是什么？–节假日集中。

====== 例2：趋势预测分析-移动平均算法======

在“历史重演”的惯性假设条件下，基于外部数据对未来做出估计。

在运用加权移动平均算法是论坛怎么营销，权重的选择是一个应该注意的问题。一般而言，最近期的数据最能预示未来的情况，因而权重应大些。

例如，根据前一个月的销售情况比根据前几个月能更好的估测下个月的销售情况。但是，如果数据是季节性的，则权重也应是季节性的，例如，不能以1月份保健品的销量来预测春季的销量。

此法适用范围：

1、当数据包含季节、周期变动时，移动平均的间隔数与季节、周期变动长度一致，才能消除其季节或周期变动的影响。

2、移动平均数并不能总是很好的反映出趋势。由于是平均值，预测值总是停留在过去的水平上而无法预计会导致将来更高或更低的波动。

不适用范围：

1、时间序列存在比较明显的季节性趋势时，不适于使用移动平均。

2、时间序列存在比较明显的发展趋势时，不适于使用移动平均。

3、移动平均分析需要有大量的历史数据才可以进行。

====== 例3：滚动预测======

按照”近细远粗”的原则，根据上一期的预算完成情况，调整和具体编制下一期预算，并将编制预算的时期逐期连续滚动向前推移，使预算总是保持一定的时间幅度。