4种销售量预测方法及案例分析

某日会上，领导突然对你说：“小张啊，你预测下明年咱们产品的销量”

如果你从来没接触过数据预测分析，这个时候可能会有点慌。

但其实销售量预测并不难，统计学中有专门用来预测的模型及算法，本文就介绍4种常用的销售量预测方法给大家。

01.什么是销售预测？

销售预测是指根据以往的销售情况以及使用系统内部内置或用户自定义的销售预测模型获得的对未来销售情况的预测。

销售预测，是销售计划中核心环节，是对未来特定时间段内，全部产品或部分产品销售数量和销售金额的估计，有效且合理的销售预测是在充分考虑内外部等影响因素的基础上，结合企业的实际经营情况，通过数据分析方法所作的预测。　　

02.为什么要做销售预测？

销售预测对于企业的经营指导具有重要意义，精确的销售预测，可以有效指导后续的工作运行、资源配置、资源优化等等，可以重点布局企业生产经营、活动经营，以小成本撬动大流量，避免生产或经营活动过程中的浪费。

销售是企业经营管理的关键，只有将产品销售出去，企业才能合理获得收入，取得利润。通常销售预测会出现在某个大活动之前，例如618、双十一，以及月度、季度、半年度、年度报告中。

合理有效的销售预测能够提高企业运营的效率。而企业运营效率的提高主要依赖于预测的精度以及供应链的反应速度，预测的精度越高，越有利于后续的企业指导工作，可以实现库存和资金的高周转。

03.影响销售量的因素有哪些？

影响销售量的因素有很多，一般可分为内部和外部因素。

内部因素即产品自身和公司自身的因素，主要有产品质量、产品价格、品牌推广、产品服务等

一定程度上产品质量是影响产品销售量的核心因素，产品质量越好，销售量越高，

此外产品价格、品牌推广以及产品服务也会影响销售量的高低，一般而言，性价比高的产品，销售量越高，品牌推广力度越大的产品，越有利于产品销售量的提高。

市场销售规律

比如，夏天时，雪糕冰淇淋产品会热卖，冬天时，保暖用品热卖，这是受季节影响的销售规律，此外，还有供需关系，当供过于求的时候，产品竞争压力过大，不利于销售， 当供不应求时，则有利于销售，因此，市场需求是外部影响因素中最重要的环节。

经济大环境

当市场经济环境萎靡时，整个大环境的销售欲望都会受到影响，比如疫情原因，旅游业发展迟缓，这时候预估产品销售量时则要将经济大环境影响考虑进去。

同行竞争

同行竞争大的行业，销售势必会受到竞争对手的影响，这时则需要提前了解竞争对手的销售动态，比如产品价格、优惠方式、市场定位等等，只有明确掌握对手动态，才能更好的制定自己产品的销售策略，毕竟，市场上的蛋糕就这么大，在不做大的情况下，竞争对手多咬一口，自己的销售利润则会减少。

04.销售预测的常用方法

时间序列模型

ARIMA模型的全称叫做自回归移动平均模型，是统计模型中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型。

时间序列预测需要输入１个时间序列数据定量变量，输出的结果为未来Ｎ天的预测值。

举个例子：基于3个月的某商品销售量，预测某商品的未来一周的销售量。

季节性ARIMA模型

季节性ARIMA模型能识别数据的周期性效应（包括季度、月度、年度等），进而对数据进行有效的预测。

季节性ARIMA模型预测需要输入季节性周期长度，输出为下一周期性结果

举个例子：基于1949年到1960年每月航空公司的乘客数量，预测未来12个月的乘客数量。

灰色预测模型GM(1,1)

灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。

灰色预测模型同样需要输入１个时间序列定量变量，输出为灰色预测的拟合预测结果。但是灰色预测模型适合数据量小的样本，最好不超过20个。

举个例子：基于2000-2021年某产品的年销售量，使用灰色预测模型对未来年销售量进行预测。

XGBoost回归

XGBoost：XGBoost是GBDT的一种高效实现，和GBDT不同，xgboost给损失函数增加了正则化项；且由于有些损失函数是难以计算导数的，xgboost使用损失函数的二阶泰勒展开作为损失函数的拟合。

XGBoost回归需输入：自变量X为1个或1个以上的定量变量，因变量Y为一个定量变量。输出模型预测值及模型预测效果。

举个例子：某工厂投入某种物料(自变量X)，可以生产一种产品(因变量Y)。使用XGBoost预测投入物料之后能得到的产品数。

05.销售量预测的基本步骤

以上几种销售量预测方法大都需要一定的统计学基础，今天给大家介绍一个0基础，数据分析小白也能做的销售量预测。

案例：现有某产品自2020年1月到2022年12月的销售量数据，以此来预测未来7期的销售量。

整理销售量数据

首先，我们将过去每个月销售量数据整理成EXCEL表格，具体数据如下

上传数据

确认数据无误后，我们将表格数据上传至SPSSPRO，选择数据样本，上传文件准备分析。

拖拽数据

选择SPSSPRO中的销售量预测，拖拽数据后，即可查看真实值、拟合值以及后续的预测值

通过销售量预测，我们看到R²=0.86，模型优秀，其销售预测值可以作为参考。

06.总结

总的来说，销售预测对于企业来说具有重要意义，一来，可以调动销售人员的积极性，促使产品尽快销售获得营收利润。二来，可以帮助企业经营决策，以销定产，根据销售预测指标预测生产资料，合理安排库存，避免库存积压。三来，可以降低经营成本，避免生产过程中的生产物资过度浪费，提高生产资料的使用有效率，对生产进度的安排具有指导意义。