知网查重论文样例--销售预测的作用分析
销售预测是一个分析和报告信息的过程, 用以解决某一特定的市场问题, 其主要作用是提供信息分析和研究市场, 并在此基础上进行经营决策, 其重要性是无法替代的[1]。现如今，销售预测是企业进行更为有效的经营管理活动的基础, 企业通过根据已有信息资源进行销售预测，根据结果来确定安全库存、决定商品的采购数量进而安排销售计划等。换言之，企业的运营是建立在精准的销售预测之上。精准的销售预测, 可以帮助企业在瞬息万变的市场竞争中把握有利的机会, 合理分配企业资源；相对地，不准确的销售预测，可能会导致企业存货成本增加、生产运作成本增加、进行无效的广告宣传、开发无市场需求的产品、定价不能实现最大利润等。
1 销售预测需要考虑的因素
(1)过去和现在的区域销售趋势；
(2)公司内部的变化；
(3)竞争对手的变化。同行业竞争者的策略往往会影响企业销售额的变化，正所谓“知己知彼，百战不殆”，要想获得更为可观的经济效益，有必要了解党争对手在市场的所有情况，例如：其服务体系和促销情况；市场的重心；产品的价格以及摆放组合方式等。同时，看看顾客对竞争对手的评价，发现竞争对手的亮点；
(4)客户的变化；
(5)一般商业环境与市场的变化。
2 消费者行为分析
消费者行为分析有助于帮助公司和组织改善营销策略，通过进行消费者行为分析，有助于决策者做出更准确的销售预测。我们可以从以下几点进行分析：
（1）消费者的心理：他的想法、感受、选择某种产品的理由；
（2）消费者如何被所处的环境影响心态的；
（3）消费者做出决策时有哪些行为，可能会同时购买哪些产品；
（4）在不同重要性和不同兴趣的产品之间，客户的决策有何区别；
（5）如何调整和改善营销活动和营销方法可以更有效的传达给每个客户。
3 销售预测方法
基本的销售预测是基于时间序列技术的单变量预测模型，分析过去的销售历史以提取投射到未来的需求模式。该方法不需要考虑外部因素，如价格变化和促销的情况。研究发现：一个简单的时间序列技术在没有促销的时期表现良好。然而，当处于促销的时期，输入更多信息的模型显然可以大幅度提高精确度。因此，在很多研究中单变量预测方法通常作为基准模型。
为了提高促销活动中的销售预测的准确性,许多研究在其预测模型中加入目标产品的促销变量。在实践中,零售商一般采取两种方法进行预测。第一种方法，先从一个简单的时间序列模型中生成一个基线预测，产生促销活动后再进行调整。这些调整是基于最近降价提升的效果或促销情况的评估，同时由品牌经理来判断。另一种方法是使用一个基于模型的预测系统，直接将促销信息纳入考虑之中，从而进行产品销售预测。这些方法通常是基于多元回归模型或数据挖掘技术，其外源输入对应的是目标产品自身的促销特征。这些研究有个局限性：他们忽略了其他有影响力的产品进行促销活动时所带来的潜在影响。
