用最简单的话来说， 销售预测 是估计未来销售(收入)的过程。. 起初, 这听起来像是一项模糊而艰巨的任务, 但通过一些应用，它可以相对轻松地实现. Forecasting sales is neither guesswork nor exact prediction; it is a process of understanding the underlying assumptions and drivers of sales and eventually tracking and managing them.

我们将在本文后面描述, 有许多模型和方法用于预测销售, 定性和定量. 不过，好消息是，通常不需要复杂的定量预测模型. 尽管找到未来确切销量的可能性几乎为零, 销售预测的准确性对于预测财务报表和制定明智的业务决策至关重要.

一些最流行的销售预测方法是基于历史数据的. This can be more realistic for an established company; conversely, 初创公司必须使用更有创意的信息来源.

销售预测不是浪费时间

销售预测对公司的成功很重要. 造成这种情况的一些因素是:

1. 战略决策和行动工具: 销售预测可以揭示趋势或问题，并提供必要的指导，以便利用它们, 或者纠正它们. 例如, 如果与销售目标有20%的负偏差，则可能表明管理不善或竞争对手的实力有所增强. 另一方面, 明显的积极增长显然是受欢迎的, 但他暗示，未来将需要更多的资源.g.(招聘更多的人). 提前发现潜在的问题和需求可以让我们及时采取行动，抓住机会.

2. 前进的道路: 销售预期的下降是令人失望的, 但这也可能是一个划清界限的机会. 它可以帮助制定明确的目标，并通过有意义的行动计划和里程碑来激励团队.

3. 预测财务模型: 仔细的销售预测在许多财务建模练习中起着重要作用:

   1. 现金流:销售收入直接影响现金流. 对销售额的准确估计可以提供对现金流动的洞察，从而可以对未来的短缺或短缺进行规划, 事实上, 横财.

   2. 库存:良好的销售预测能够适应客户习惯的变化和宏观需求的增加或减少等假设. 这允许有效的库存计划，并随后推动营运资本效率更高. 在更切题的基础上, 这就会影响到对原材料投入和劳动力雇佣的更好规划.

预测销售时需要注意的因素

正如我们上面提到的，销售几乎总是会偏离他们的预测. 该预测的标准差越高, 对企业的连锁效应越严重.

预测分析师需要考虑潜在的情况和/或制定应急计划. 远远超出企业控制范围的事件可能会对其运营造成无法估量的后果. 这类例子包括意想不到的经济因素(例如.g.(股票市场暴跌)和立法或政策变化.

尽管销售预测至关重要，但它绝不应该成为唯一的替罪羊. 如果预测远远低于预期，公司可能会遭受重大损失和市场份额的损失. 而不是责怪天气预报, 需要进行全面的事后分析，看看业务的所有因素是如何导致失望的.

定性和定量预测 每种方法都有必须注意的特殊特征. 在定性方法中, 由于其主观性, 人们需要形成一个整体的观点，然后用全面和可信的研究进一步验证它. 另一方面, 定量预测模型可以揭示趋势, 但仍然可能遭受偏见，如 相关或因果关系 范式.

最后，销售预测与总体情况密切相关 策略 一个公司和它的高层里程碑. 预测模型有 动态 因此，当情况发生变化时，需要不断更新.

销售预测的主要方法是什么?

销售预测主要有两种方法:“自上而下”和“自下而上”.”

• 自顶向下: 自上而下的方法, we start with the big picture and then work downwards; we define the milestones that need to be achieved in order to reach the target. 例如，如果有1.全球有80亿部智能手机，我们假设我们想要打入1%的市场, 我们的目标客户数量是1800万. 如果以匆忙和不明确的方式完成, 这可能会带来不现实的期望.

• 自底向上: 在自下而上的方法中, 我们根据公司拥有的资源进行微观假设，例如每个销售人员可以完成多少销售, 或者广告转化为销售的次数. 这种方法允许企业查看其当前操作的效率，并隔离他们可以调整因素的手段 增加销售. 企业从以往业绩中获得的数据越多, 它在这个领域的预测越准确.

我们应该采取哪种方法?

如上所述, 自上而下的方法可能导致主观, 过于乐观的预测, 但它对于迅速建立清晰的里程碑是有用的，这些里程碑可以成为整个组织的基准. 使用更细粒度的预测, 相比之下，自下而上的方法通常会更加保守, 然而，由于他们强调内部能力，因此更准确. 对于销售预测的目的，和一般的财务建模一样， 自底向上的方法可以提供更结构化的, 现实的角度, 哪一个可以由 战略的角度 通过一些自上而下的分析.

销售预测的主要方法有哪些?

如前所述, 销售预测主要有两种方法:定量预测和定性预测.

定量销售预测

定量销售预测是指对数字数据的收集和分析, 比如消费者支出和经济趋势. 有许多定量模型，它们的形式差别很大. 在最简单的形式下，它们表现为线性模型，如下所示:

Y = a₀ + a₁X₁ + … + a_nX_n

这些公式在测试时很快就会变得更加复杂, 趋势, 季节性的影响也开始显现. 虽然定量方法可能不太适合没有记录的新业务, 它们对已建立的系统非常有用. Take an example of a mid-sized clothing company; a quantitative model could enable it to discover seasonal 趋势 and other cyclical effects. 这将为他们提供更准确的销售预测，从而进行谨慎的库存规划.

定性销售预测

定性销售预测是基于专家和/或个人意见. 这种方法特别适用于缺乏历史数据的情况. 定性预测主要有四类:

1. 行政意见陪审团: 这种方法从一群公司高管那里收集意见，然后将它们汇编起来形成共识. 它快速、简单，而且是基于有根据的意见. 然而, 并非所有高管都是销售和销售方面的专家, 随后, 他们的意见在商业现实中可能没有同等的分量.

2. 德尔菲法: 类似于前面的方法, 这种方法能使公司高管的意见趋于一致, 但是除此之外, 外加外部专家的建议. 虽然它可以产生更全面的结果，但它更耗时，通常也更昂贵.

3. 销售人员组合: 这种技术收集销售人员的意见, 哪一种方法可以提供信息灵通且价格低廉的销售预测. 然而，销售人员可能无法获得管理者所拥有的战略洞察力. 反常的激励也可能发挥作用, 在哪里, 例如, 销售人员预测销售额低于预期，以使基准更容易达到.

4. 买家意向调查: 这种方法侧重于需求方和消费者购买产品或服务的意图. 通过关注最终客户, 预报可以相对准确，因为某些层次的信息可以通过可靠的公共数据(例如:天气预报)找到.g., 美国人口普查局的经济指标)

为了在稳健假设的基础上实现整体预测，公司应该混合使用这些方法, 根据对业务的适用性，对技术给予或多或少的重视. 例如, 拥有相对缺乏经验的销售人员的公司可能不希望过于看重销售人员综合预测的结果. 考虑到决定正确的方法和权重所涉及的细微差别, 理性的方法可以确保企业获得准确的预测. 在决定预测所需的各种方法的组合时，一个因素的输入 专家 能否提供有价值的观点和专业知识.

建立自己的销售预测

计算净销售额的数学方法很简单. 我们只需将预计的销售数量乘以预期价格，就得到了销售预测. 然后，我们对直接成本执行类似的过程. 从销售额中减去这些(销货成本)后，我们得到净销售额.

远离绝对数字, 如果我们用净销售额除以总销售额, 我们可以看到预期的毛利率. 我们应该在第一年的每个月都这样做，然后在接下来的两年每个季度都这样做.

先从成本说起

与收入相比，企业对费用有更多的控制. 因此，从预测的角度来看，费用是一个更容易开始的地方. 我们可以创建成本的类别，然后细粒度地分析每个类别，以帮助我们找到更准确的路径点. 例如, 如果营销是销售的重要驱动力, 而不是作为一个单一的数字放在开销的一般类别下, 我们可以进一步分割(e.g.，谷歌广告，社交媒体广告等.)，以获得更高的准确度.

制定并检查销售假设

我们应该把成本包括在销售预测假设选项卡中. 至关重要的是，每个月都要对这些进行审查, 如果有必要的话, 销售额也做了相应的调整. 与金融建模的情况一样，这些假设必须灵活且易于更改. 高质量和相关(引用)的来源也至关重要. 例如, 来自应用商店的数据可以帮助预测新手机应用的销量，而可靠的科技博客也可以提供一些轶事证据，用于假设. 制定适当假设的最后一个关键因素是具有制定销售预测的相关经验. 如果公司没有所需的专业知识，最好聘请专家 人才即使是很短的时间. 以下是为预测而建立的销售和成本假设示例:

两种情况下的销售预测

销售预测应该包括一个保守的情景和一个激进/乐观的情景. 后者是理想的结果，既能保持公司的积极性，又能向投资者展示其真正的潜力. 这就是“想大”的因素. 前者是让公司为令人失望的结果做好准备的情景. 此外, 最好把销售分成价格和单位, 这样可以更深入地了解它们各自的动态. 此外，估算 时间间隔 概率可以带来更准确的预测.

用比率和图表补充数据

比率可以揭示关键信息，同时也可以作为确认销售预测是否合理以及数字是否一致的测试. 例如, 直接成本收入比过低(随后), 毛利率比率过高可能是一种过于乐观的预测. 另一个有用的比率是员工/客户比率. 这一比例提供了关于未来销售的洞察力，以及它们如何基于招聘决策而发展. 最后, 图表可以帮助可视化趋势和销售进度, 使数字更容易理解.

最后，小心模板

搜索模板并尝试将您的业务需求硬塞到已经创建的模板中是很容易的. 这种方法实际上可能对你不利, 因为每个企业都有自己的需求，没有一个是相同的.

我鼓励您使用从本文中学到的知识，尝试从头构建自己的模板. 从一个空白的电子表格开始这个过程将帮助你了解你的业务的各个方面是如何联系在一起的，并确保你的预测准确地针对你的业务的特定需求.