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第10部分（第2页）

例如，资料点的数目及不同的权重都会影响时间序列的曲线，所以有必要追踪各种模型所绘出的数学线型与销售点形成的实际曲线是否接近。

当外在销售环境变动不大，或在营销计划的效果并不会影响销售的情况下，采用时间序列技术来进行销售预测应该是恰当的。

只是在一般情况下，以上两者可能都不准确。

因此，我们还需要把营销研究的信息及（或）因果分析的信息纳入预测的流程中。

编辑预测

以营销研究的方式来进行预测，可能会用到次级及初级资料的编纂，并且以定量和定性的模式来收集资料。

有些次级资料可以从产品状况簿中获得。

第五章的图表5。

5提供了特定产品（线）的行业或品种销售资料，你可以找出过去一段时间内的平均市场占有率，然后乘上下一会计年度的行业销售预估值，就能得到以行业预估为基础所估算的销售概数。

然后，你可以再用有关趋势的定性信息（qualitative　information）或其他可能影响产品销售的因素，来调整上述的预测结果。

在收集初级资料方面，定量与定性的信息同等重要。

量化信息可能来自销售前线，销售人员可以提供针对地域或客户的预估值，而由地区经理提供针对分销商或渠道的预测。

图表7。

1就是一个销售团队用来进行顾客分析的格式。

在这个范例里，销售人员必须针对几个选样产品，提出每一个主要客户的销售额预测，以及他们预计能够在下一季度顺利完成交易的几率。

这张表可以再加以调整成对销量而非销售值的估计，或是下一年度，而非下一季的估计，或纳入其他关系列特定行业的变数。

产品经理（或研究员）可以进一步计算出销售期望值，只要把各产品销售数值乘上相关几率后再加总即可。

以上面谈到的例子来说，填制这张表的销售人员预计产品A的预期销售额是3150美元（销售额乘上几率后的总和）。

甚至你也可以直接对顾客进行调查，来评估他们对特定产品或产品线的可能购买情形。

定性预测技术也同样有用——特别是针对新产品而言。

“概念测试”

（concept　testing）再加上购买意愿调查，就可能是新产品预测的一个资料点。

其他的定性工具还有德菲法（Delphi　technique）和商业交易资料等。

图表7。

1　销售团队顾客分析表　单位：美元

因果预测或相关预测（correlation…based　forecasts）

因果预测试图要找出销售值和其他变数之间的关联性。

譬如说，轮胎销售和车辆的销售有关，而许多家庭用品的销售则和新屋开工率（housing　starts）有关。

有助于了解一产品销售环境的领先指标（例如车辆和新屋开工率），都应该纳入预测的过程中。

销售状况也会受到广告支出、销售人员数量、价格变动，或其他营销变数的影响。

如果能确认某一营销支出的变动和销售情形的变动具有因果关系，这种信息不仅可以用来进行销售预测，还可以作为营销计划中要支出特定费用的理由。

在营销计划中提出来的销售预测数值，应该是从大量不同的信息中得到的结果。

不要只依赖趋势预测的结果，也不要毫不保留地接受上级管理部门作出的销售预测。

针对预测销量和销售值之间的一致性，最好还能够对照背景分析、营销计划及营销预算的内容进行调整。

目标和策略

提出销售预测后，下一步就该拟订目标和策略了。

“目标”

可以回答：“你希望发生什么事？”

或“你必须做些什么来实现销售预测？”

　“策略”