销售预测中定量与定性分析方法的比较与探究

李笑然++姜毅

■中图分类号：F234 文献标识码：A 文章编号：1002-5812（2017）06-0065-03

摘要：“凡事预则立，不预则废”，经营成败的关键是决策，而决策的基础是科学预测。一个企业，如果没有科学的销售预测，就不会有正确的决策，无法创造价值最大化。文章阐明了销售预测的意义，分析了预测中必须考虑的因素以及预测分析法的种类和特点，详细介绍了销售预测中常用的分析方法与策略。

关键词：销售预测 定性分析法 定量分析法 比较探究

一、引言

商品的销售业务量是企业经营的主要目标之一。在现代市场经济条件下，企业应在研究市场的基础上，以销定产，按照需求确定销售量。销售预测对于企业进行长短期决策、成本预测和资金预测、安排销售计划、组织生产等都起着至关重要的作用。

销售预测的影响因素有很多，一般可分为内部因素和外部因素两大类。影响销售的外部因素主要有：当前市场环境、企业的市场占有率、经营发展趋势、竞争对手情况等。内部因素主要有：产品的单价、产品的功能与质量、企业提供的相关服务、企业的生产能力、企业的营销手段、推销产品的方法等。预测时要全面精准地分析这些因素，选用适当的方法进行预测。

销售预测的方法有很多，用于市场调查的分析方法有全面调查法、典型调查法、抽样调查法等。全面调查法的特点是内容详尽可靠，分析较为透彻，但耗费大量的人力和财力；抽样调查法虽然工作量较小，但样本无法准确归纳总体，准确性较差；典型调查法的特点介于上述两者之间。用于销售量预测的主要方法有：判断分析法、趋势外推分析法、因果预测分析法和产品寿命周期推断法，其中判断分析法和产品寿命周期推断法属于定性分析法，趋势外推分析法和因果预测分析法属于定量分析法。

二、销售预测的意义

通过销售预测，可以调动生产人员与销售人员的工作积极性。采用多种方法进行预测，可以有效制定生产计划与营销计划，使产品尽快完成销售，为企业创造价值。

销售预测采用定性和定量的分析方法，可以使数据更具有准确性，避免产生差错为企业带来不必要的损失。

企业可以根据预测的数据与历史资料安排生产，以销定产，使资源能够合理地被利用，避免产品积压。

销售预测在企业预测系统中处于先导地位，对于进行长短期决策，安排经营计划，利润、成本和资金的决策，以及组织生产都起到了至关重要的作用。

三、销售预测的分析方法

预测分析的具体方法有很多，具体方法的选择受分析对象、目的、时间以及精确程度等因素的影响。但概括来说，可以分为两大类，即定量分析法与定性分析法。

（一）定性分析法

定性分析法是指由相关方面的专业人员根据个人经验和知识，结合特点进行分析，对事物的未来状况和发展趋势做出推测的一类预测方法。它适用于缺乏完备历史资料或有关变量关系等条件下的预测。主要有：

1.推销员判断法。该方法将各个顾客或各类顾客对特定预测对象的销售预测值填入卡片或表格，然后由销售部门经理对此进行综合分析以完成预测销售任务。采用此法进行销售预测所需的时间比较短、费用较低、比较实用。但这种方法是建立在销售人员都能如实反映真实销售情况的基础上，而市场形势错综复杂，销售人员的素质各有不同，他们对于市场形势的判断难免会添加主观色彩，未必得出准确的结论。

2.综合判断法。该种方法是由企业召集相关经营管理人员，根据多年实践经验和判断能力对特定产品未来销售量进行判断和预测。这种方法可以最大程度上达到集思广益、博采众长，但预测的结果往往会受到相关人员主观判断能力的影响。应在相关人员的预测基础上综合讨论、分析、权衡，最终做出结论。

3.专家判断法。该法是由见识渊博、知识丰富的经济相关领域专家根据多年工作经验和判断能力对特定产品的未来销售量进行分析和预测的。这里的“专家”是指本行业或相关企业的最高负责人、销售部门领导层以及相关领域专家，不包括推销员与顾客。具体有三种形式：专家个人意见集合法、专家小组法和德尔菲法。

（二）定量分析法

定量分析法，又称数量分析法，是指在完整掌握与预测对象有关的各种要素定量资料的基础上，运用现代数学方法进行数据处理，据以建立能够反映有关变量之间规律性联系的各类预测模型的方法体系。分为趋势外推分析法和因果预测分析法两类。

1.趋势外推分析法。趋势外推分析法是指将时间作为制约预测对象变化的自变量，把未来作为延续，按照事物的自身发展趋势来进行预测的一类动态预测分析方法。企业过去和现在存在的发展趋势在未来势必会延续下去，过去和现在的发展条件和情况同样适用于未来，按照时间的发展延续下去。因此，这种方法又称“时间序列分析法”。属于这种方法的有算术平均法、加权平均法、移动平均法、趋势平均法、平滑指数法和修正的时间序列回归分析法。

2.因果预测分析法。因果预测分析法是指根据变量之间存在的因果函数关系，按预测因素的未来变动趋势来推测预测对象未来水平的一类相关预测方法。

因果预测的分析方法有很多，最常用的就是时间序列回归法。这种方法是通过分析一段时间的销售量和时间的函数关系，来建立回归方程进行预测。由于时间自变量的值单调递增，形成等差数列，可以采用此法对时间值进行修正，简化回归系数的计算公式。

（三）两类方法的关系和适用条件

定性分析法与定量分析法在实际应用中相辅相成，相互补充。定量分析法虽然采用相关的数据资料，相对准确完整，但是还有很多非计量因素无法考虑。例如：国家的相关政策及方针，经济形势的变动，消费者的心理预期及消费理念，职工情绪的波动以及工厂的生产理念和文化。这些因素都是定量分析法无法考虑在内的因素。而定性分析法虽然可以将这些非计量因素考虑进去，但很大程度上取决于受预测人员的实战经验和判断能力，估计的准确性难免会受到影响，这无法避免预测结果因人而异，带有一定的主觀色彩。所以，在日常的生产销售过程中常常将二者结合起来使用，集百家之长，相互取长补短，集思广益，共同提高预测分析的准确性，使得出的结论更加详尽可靠。

四、销售预测方法的比较及案例

（一）定性分析方法和定量分析方法的不同优势

1.定性分析方法的主要优缺点。（1）优点：匿名性：通过匿名函询的方式征询意见；反馈性：每一轮征询意见进行统计后都会反馈到各个专家手上；统计性：最终结果趋于一致。（2）缺点：缺乏客观标准，预测过程是凭借专家的经验和主观判断，很难得出统一的结论；可靠性较差，适用于总额预测，区域、顾客群、产品大类等的预测时可靠性较差。

2.定量分析方法的主要优缺点。（1）优点：定量分析方法更具有科学性，通过准确的数据与计算形式，得出的结果更具有可靠性，得出的结论也会让大家信服；定量分析方法的计算过程比较直观，可以让决策者和管理者一目了然地找到数据中的关键因素，从而得出结论。（2）缺点：定量分析方法虽然具有科学性，但需要高深的数学知识，需要掌握复杂的统计学原理、公式以及基本的逻辑推理能力；在数据资料不够充分或者分析者数学基础较为薄弱时很难运用此方法；定量分析方法会耗费大量的人力与时间，计算也会比较繁琐。

下面采用定性分析方法中比较常用的德尔菲法与定量分析方法中比较常用的一元线性回归法，通过具体的实例进一步验证两种方法的适用性。

（二）实例探究

1.定性分析法实例——德尔菲法。

A公司准备推出一种新产品，对该品牌产品进行销售预测，由于该新产品没有销售记录，公司准备聘请专家共7人，采用德尔菲法进行预测，连续三次预测结果如表1所示。

根据七位专家多年的实战经验和判断能力，在此基础上，采用最后一次判断的结果，按照算数平均法确定最终的预测值，计算过程如下：x=1/3×（5.29+5.25+5.19）=5.24（吨）。

所以，采用德尔菲法确定的最终预测值为5.24吨。

2.定量分析法实例——一元线性回归法。

A公司对某品牌产品进行销售预测，首先对市场内部和外部的影响因素进行分析，影响该产品的因素分别有：消费者的喜好、产品价格、产品质量、消费人口、人均收入水平、产品单价，通过对目标消费者、市场营销人员和企业历年销售的历史资料进行调查分析，得出影响该产品销售量的最密切的因素是居民人均月收入。其次，该企业生产本产品的市场占有率为30%。再次，预测人员收集到了该地区连续6年的居民人均月收入以及该产品实际销量，见表2和图1。

最后，根据所给出的数据，建立该产品的销售量预测模型（见表3）。

由表3可以运用相关数学公式算出以下数据：

Lxx=∑x2-（∑x）2/n=45 083.33

Lxy=∑xy-（∑x∑y）/n=1 120

Lyy=∑y2-（∑y）2/n=28

b=Lyy/Lxx=1120/45083.33=0.02

y=∑y/n=78/6=13=∑x/n=2 830/6=471.67

a=y-bx=13-0.02×471.67=3.57

计算相关系数r=Lxy/■=1 120/■=0.9969

因为相关系数趋近于1，表明x与y之间基本正相关，可以建立回归方程。

由此得出该产品的销售量预测模型为：

y=3.57x+0.02x

计算出2017年本地区该产品的预测销售量=3.57+0.02×700=17.57（吨）

得出2017年A企业该产品的预测销售量为=17.57×30%=5.27

综上所述，定性分析法与定量分析法是产品销售预测中不可或缺的方法，二者是相辅相成、相互补充。实际上，现代的定性分析中也要采用一些数学方法，借用一些数学工具作为辅助手段进行计算。定性是定量的基础，而定量是定性的升华与提升。只用充分掌握两种方法的适用范围和特点，合理利用好两种方法，才能取得良好的效果，预测工作的结果才会更加准确无误。X

参考文献：

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[3]黄裕凤.分析常用销售预测方法[J].市场周刊，2006，（11）.

[4]趙振伦，景刚.统计学——理论·实务·案例（第二版）[M].上海：立信会计出版社，2013.