上一篇文章中，我们一起了解了销售预测在企业战略规划和运营中的重要性，本文我们将一起详细了解一下销售预测的方法有哪些，以及简要探讨一下每种预测方法的具体内容和适用场景。

需求预测的核心，本质上是分析和量化需求的波动。倘若市场环境是静态不变的，那几乎没有预测的必要。然而，现实情况中需求不仅不是恒定不变的，而且它随时、随地、都在结合着复杂的市场因素和商品消费特征在做着大幅度的波动，而这也正是需求预测的关键所在。要有效进行预测，首先需理解需求变化的动因。造成需求波动的因素繁多，包括但不限于季节变化、经济周期、促销活动、商业战略、竞争态势以及意外事件等。这些因素共同作用，塑造了需求的多面性和动态性。

l 因季节的周期性改变而带来的变化：

四季的周期性变换和节假日的周期性出现，给商品的销售量带来的周期性的影响。如：秋冬季节，护肤面霜的需求量会大幅增加；夏季，防晒霜的需求量会大幅增加等；

l 随经济周期的波动而产生的变化：

宏观经济情况对行业整体带来的影响，会反映到每个单品的销量上。如：“口红效应”就是当在经济不景气时，口红的销量反而会直线上升的一种有趣的现象；

l 受营/促销活动影响而产生的变化：

企业主动进行的市场活动对商品销量带来影响，如：国内在双十一和国外在黑色星期五进行的大型促销活动；品牌联名共同推出新品等；

l 企业战略/战术导致的变化：

企业所在行业或企业特有的运营模式为商品销量带来的变化，如：曲棍球棒效应（Hockey-stick Effect）就是企业在月末、季末和年末加大销售力度带来周期性的销量高峰的现象；

l 因竞争而产生的变化

竞争分为内部竞争和外部竞争，内部竞争主要是企业内部同质商品可能会产生的销量蚕食，外部竞争主要指竞争对手所做的市场活动对企业商品销量的影响；

l “黑天鹅事件”导致的变化：

无法提前预判的意外事件对销量产生的影响，如：过去持续了3年之久的口罩时期，对各行各业都产生了巨大的影响。

在了解了需求预测的本质及其影响因素之后，我们来具体看一下有哪些销售预测方法可以帮助我们对这些因素进行分析，并给出一个让我们满意的销售预测。目前常用的预测方法大致可以分为两大类：定性分析方法和定量分析方法。

定性分析方法：主要基于经验判断，适用于缺少可供参考的数据或已知未来相较于过去会发生很大变化的情况。主要有以下3种：

l 专家意见法：

专家意见法依赖于行业专家或经验丰富的销售人员对市场的判断和预测。通过组织研讨会、一对一访谈等方式，收集专家对未来市场趋势、新产品接受度等的看法。适用于新产品推出、市场变化剧烈时。如：一家新能源汽车公司在推出新型电动车前，通过邀请行业专家分析电动车市场的未来趋势，为产品定价和市场策略提供依据；

l 德尔菲法：

一种系统化的专家意见收集方法，通过多轮问卷调查，汇总专家意见。专家匿名填写问卷，每轮问卷都基于前一轮的结果，逐渐达成共识。适用于复杂问题的预测，如科技产品的市场潜力。如：IT公司用德尔菲法预测新型智能穿戴设备的市场接受度；

l 市场调研法：

通过调查问卷等方式系统性地收集数据和分析的方法，通过搜集用户反馈来了解市场动态、消费者行为、竞争环境和产品潜力，帮助企业对商品的销售趋势做一个把握。适用于新品的或与竞品的对比分析预测。如：饮料公司用市场调研法调研新口味的饮料是否符合目标消费者的喜好。

定量分析方法：利用历史销售数据和统计分析来进行预测，适用于有可参考的历史销售数据的场景的预测。由于季节性因子和周期性因子导致的波动都会在历史销量中完整体现，定量分析法可以自动对销量波动的形态和波峰波谷进行拟合并应用到对未来的预测中，极大地提升企业对周期性销量波动的把控。具体有以下几种：

l 时间序列分析：

基于历史销售数据，通过分析识别数据中的趋势、季节性等模式进行预测，时间序列法有很多不同的模型，包括移动平均、指数平滑、时间序列分解、ARIMA模型等等，不同的模型适用于不同的数据特征和业务场景。

Ø 移动平均：适用于需求水平比较稳定的预测场景；

Ø 指数平滑：根据对时间序列数据的处理方式的不同分为一次指数平滑、二次指数平滑和三次指数平滑，分别来处理没有明显趋势和季节性的场景、有明显趋势性但没有季节性的场景和既有趋势又有季节性的场景；

Ø ARIMA模型：与指数平滑齐名的另一类时间序列模型，相较于指数平滑建模自由度更大，使用不同的p/d/q参数，可以用来拟合不同的pattern。另外，SARIMA在ARIMA模型上加入了季节性因子，可用于处理季节性的场景；

Ø Croston方法：适用于需求具有间歇性特征的预测场景；

Ø 时间序列分解：适用于需求具有趋势性和季节性的预测场景。

l 回归分析法：

该方法可以探索多变量之间关系，可用于分析需求的变化和一些外生的因素之间的相关性，如：需求的波动和商品售价之间的关联关系等；适用于需求受多种因素影响的预测场景。

l 机器学习方法：

该方法基于统计学理论，从历史销售数据中学习出数据中的模式和规律，并将其用于对未来需求的预测。适用于数据量大，变量众多，模式复杂的需求预测场景。如：连锁餐饮企业运用机器学习模型来预测每一家门店每一天的销售额。机器学习其实是一大类方法的统称，大家比较熟悉的决策树模型和深度学习模型都是机器学习的范畴。

销售预测是一门既需要丰富经验又需要精准数据分析的艺术。无论是依赖专业判断的定性方法，还是基于数据挖掘的定量方法，都需要结合具体情况灵活运用。通过掌握这些方法，企业可以更好地适应市场变化，制定有效的营销策略，从而在竞争中占据有利位置。预测不仅仅是关于数字的游戏，而是深入理解市场和消费者的过程，让数字为我们提供一个扎实的基础来辅助决策，是每个企业在人工智能时代的必修课！