销售预测评估

销售预测评估

一般提起预测，总会带来大家的烦恼：无论天才的工作人员投入多么可观的时间进行数据收集、趋势分析及准确性衡量等事务，结果预测都会与实际销售之间存在差异，如果预测小于销售，就可能满足不了客户需求，造成较差的客户服务效果或付出相当高的成本来应付客户需求；产品如果没有按预测进行销售或销售推迟，资源会产生不必要的堆积。

在市场竞争日益激烈，客户需求出现多样化、特殊化的情况下，公司要提高对客户的服务水平、降低成本、提高质量，同时增强对于市场的响应效率，加强生产、物料规划以充分利用公司资源，大家越来越意识到销售预测的重要性。预测是对未来产品需求的分析，管理当局可以在预测的基础上针对未来需求做出决策，利用最少的资源提供最优质的服务给客户，准确的预测可以帮助管理层面对日益增加的客户需求与股东权益最大化之间的矛盾。

以下是工作中的一些经验，希望能给大家编制、维护与评估预测提供帮助。

预测的编制与维护

预测编制可以分为向前看、向后看两部分，实际是两者的综合.所谓向前看，便是收集来自市场的需求以及潜在客户订单消息,通过对销售市场的分析，了解产品发展方向，使预测直接面向市场；而未来需求又是建立在过去、现在基础上的，向后看便是根据销售历史信息，对于产品的销售趋势进行分析从而发现产品销售概况是处于上升还是下降方向的，提供市场、销售人员分析的依据，并给预测一定的指导。

销售预测编制又可分为中长期预测、短期预测，预测是对未来产品需求的一种估计，时间越远，预测的准确性便越低，而越接近现在的情况，相比做得比较准确。因此可以在中长期预测的基础上维护短期预测，便可进一步提高短期预测的准确性。

因此可以制订一些规则,收集预测相关数据进行讨论:

市场人员结合行业的特点，跟踪产品的发展动态，收集竞争对手资料，对于产品的市场占有率等指标进行分析，制订产品族的未来12个月滚动预测(见表1)。

表1：Family A未来12个月滚动预测表

销售人员收集潜在客户订单信息，并对订单的可执行情况进行分析，结合公司内外举办的一系列展示会、发布会等促销活动，在市场人员未来12个月滚动预测的基础上对未来3个月的预测进行审核。

计划人员提取公司的销售数据，并提供预测与销售对比表，绘制销售走势图，体现公司产品的销售趋势。一般情况可以根据随机理论或统计技巧进行数据处理、分析，在此推荐一种简单的移动平均趋势图，移动平均图可以过滤掉一些异常因素或突发订单，而将产品过去的整体销售趋势展现在眼前(见图1~图4)：

图1：产品族

Family B月销售历史

图2：产品族Family B 3个月销售移动平均

图3：产品族Family B 6个月销售移动平均（略）

图4：产品族Family B 12个月销售移动平均

每月由相关人员对于以上来源数据进行审核、确认，最终确定未来三个月的销售预测。

对于一些特殊情况，例如新产品上市、老产品淘汰则需要召集市场、销售、售后服务、采购、计划人员共同讨论上市或淘汰时产品预测及其他需求，保证业务开展的同时，充分利用公司资源、将浪费减至最小。

另外销售预测还可以根据销售产品的ABC分类来制订、维护，销售产品ABC分类与库存管理的ABC分类规则一致，即采用“帕累托”原理，A类产品销售数量占据总销售量的15 -20%，销售金额往往占销售总额的70%-80%；B类产品销售数量约占30%而销售金额占15%；C类产品销售数量约占55%而销售金额占5%。市场、销售、计划人员根据产品的ABC分类，将预测工作的精力进行分配，保证各类资源的充分合理利用。

衡量预测的准确性

一个有效的预测制订、维护与评估流程必须包含预测准确性的衡量，而且可以根据不同的要求对预测准确性进行不同角度的衡量以不断提高预测准确性，越早发现预测中的误差信息，便可以越早地采取措施以便快速对市场需求作出反应。

一个反复发生的预测问题可以说明销售预测流程还不够完善或者是市场需求非常不稳定。如果一个公司已经建立很完善的销售预测流程而非常显著的预测差异依然存在，那么管理层需要在战略战术上分析如何应付市场的不稳定性，这些战略战术包括：设置安全库存、修改交货期、保留一部分能力来应付突发需求等等，大多数公司将以上战术综合应用。然而这些决策会在一定程度上影响客户服务、成本及资源需求,而且客户需求不是静态数据，竞争也不会是静态的、产品可供量也不是静态的。因此在实施这些决策的时候需要考虑：客户服务水平、库存水平、产品价格、产品合理化、制造成本、促销成本、相关物料的变化需求及动态环境。实际上预测准确性会对这些应对异常因素的战略战术起至关重要的作用。

预测衡量可以分为产品族预测分析及各产品预测分析：产品族预测分析是对各个产品预测分析的汇总，主要对数据合理性进行检查并可指导销售及营业计划，经过产品族预测分析，管理阶层可以发现营业计划与实际市场间需求的差异；各产品预测分析是对每一个销售产品的销售情况与预测进行对比，各产品的销售可能大于预测、也可能小于预测，我们分别计算销售与预测间差异的绝对值，以便对每个产品进行跟踪处理。表2是对产品族及各产品预测准确性的综合分析。

表2：2000年5月销售预测对比

另外预测准确性衡量还可以按照各公司的要求进行数量与金额分析、按地区分析、按业务人员分析、按行业分析等。

预测准确性评估

如果在接订单过程中不断修改预测，那预测理论上可以做到100%的准确性，但不断修改预测是不现实的，而且预测的目标是足够的时间内提供足够详细的足够的信息量。企业需要一定的时间来响应预测的改变，在衡量预测准确性时必须考虑企业响应的时间。多数企业根据自身的响应周期建立了“预测屏蔽期”，在“预测屏蔽期”内需要保持基本稳定，越稳定，生产的产品也越经济。一般衡量预测的准确性时需要考虑“预测屏蔽期”的因素进行衡量。

因此企业缩短响应时间，便可缩短“预测屏蔽期”，便可以加速对市场的反应。“预测屏蔽期”越短，预测的准确性可以做得越高。减少响应时间对于企业来说是一种“双赢”策略，可以增加客户满意度同时提高自身的资源利用率以达到公司财务指标。

“预测准确性应该做到多少呢？”这问题非常难以回答。要回答预测准确性的问题会牵涉到许多方面（例如公司销售额、销售产品的种类、客户的数量、分销中心的数量、新产品数量、定价策略等等）。那么预测准确性到底应该达到如何程度呢？下面提到的数据是一些预测专家提供的经验数据（这里提供的并不是标准的答案，而是供大家参考的准确性区间）：

产品族预测：每月对产品族预测进行维护,月底进行预测评估的准确性要求差异在0%-20%之间，对于三个月滚动预测的平均准确性要求差异在10%以内，三个月销售预测的准确性可以将前三个月的销售数据累加后与前三个月预测数据进行对比。并且需要每月对预测准确性进行跟踪。

各产品预测：单个产品的预测在很大程度上受客户数量、销售量、定价策略、分销中心数量、等影响，一般月预测评估要求差异在0%-30%之间，但也可以产品的ABC分类确定预测准确性。

产品的ABC分类中，A类产品的月预测准确性要求差异在0%-20%，B类产品的月预测准确性要求差异在0%-35%， C类产品的月预测准确性要求差异在0%-250%。一些销售数量很小的产品受到订货数量、订货频率的影响，如果订货不很频繁，那可以做三个月滚动平均。这样衡量的准确性比单月核算准确性高。

如何消除预测差异带来的影响

许多管理人员了解“零缺陷”理论，追求“预测零差异”与追求“零缺陷”一样是为了更有效地改进工作，需要持续努力与坚强的毅力,而“预测零差异”在现实生活中很难实现。但有很多实际的方法可以减少预测的冲击：

调整计划。