销售预测及销售目标与预算的制定.ppt

销售预测及销售目标与预算的制定 一 企业的销售预测 销售预算和销售定额1 企业销售预测 salesforecast 是以其选定的营销计划和营销环境为基础所预期的企业销售水平 企业销售预测 Y f 可控因素 不可控因素 可控因素 controllablefactors 是指那些能够为企业所控制的对未来销售产生影响的因素 如价格政策 分销渠道 促销活动 新产品开发 产品特色及交易条件等等不可控因素 uncontrollablefactors 是指那些企业几乎不能施加影响的对未来销售产生影响的外部环境因素 如世界与国家经济形势 通货膨胀 利率 人口流通 消费偏好变化及其它人文因素 竞争态势与行业发展趋势 2 企业销售预算 salesbudget 是一种为获得预计的销售水平而分配资源和销售努力的销售计划 企业销售预算是对预期销售的保守估计 它主要为当前的采购 生产和财务决策服务 3 销售定额 salesquota 是针对某一产品 公司事业部或销售代表而设定的销售目标 销售定额是一个明确和鼓励销售努力的基本工具 二 销售指标是市场需求的量化 市场需求 销售量 是某一产品在一定的地理区域和一定的时期内 一定的营销环境和一定的营销方案下 特定的顾客群体愿意购买的某 组 产品的数量 涉及如下要素 产品 应明确产品范围 规格 功能 档次等 如汽车 高档汽车 家用汽车 总量 需求规模 金额 数量 价格 或数量 消费者群 消费者有差异性 地理域 明确区域 如四川 全国 时间 时期 Q Q t 年 月 营销 宏观 微观 环境 环境对市场需求产生影响 实际购买 市场需求通过实际购买体现 企业的营销活动 市场需求会受企业的营销活动的影响 三 市场的层次 市场是某一产品的全体实际和潜在购买者的集合 1 潜在市场 是指那些对某个在市场上出售的产品有某种程度兴趣的顾客群体 2 有效市场 是由一群对某一产品有兴趣 有收入和能通过营销渠道被接近的潜在顾客所组成 合格有效市场 对某一市场上出售的产品有兴趣 有收入和能通过营销渠道被接近的合格顾客所组成 3 服务市场 目标市场 是公司决定要在合格有效市场上追求的那部分顾客群体 4 渗透市场 是指那些已经买了这种公司产品的顾客群体 潜在 有效 服务 渗透市场 不同市场的层次对应不同的销售量 用图示方法直观地描述上述关系 1 定义 市场销售潜量是指在特定的营销环境下 随着行业营销活动的强化及不懈努力 某类产品的市场需求所能达到的最大极限 或称最高市场需求 量 销售潜量有行业销售潜量与企业销售潜量 2 行业销售潜量 短期考虑就是有效市场销售量 四 市场销售潜量 行业销售潜量 从长期来看可以达到潜在市场销售量 3 企业潜量 是指企业需求所能达到的最大极限 企业潜量是行业的市场销售量的一部分 它的最高限是行业的销售潜量 比例关系与行业的垄断特征和企业在行中所处的地位有关系 企业潜量从短期来看是企业的目标市场的销售量 企业在市场中所占的份额 i Si Q 市场需求总量Si 企业的市场占有率 i 企业需求量企业的市场所占有率Si i 4 企业的市场份额市场占有率 五 目前需求的估量方法 n q p其中 Q 总市场需求n 假定条件下 在特定的产品 市场 购买者数量q 每个购买者的平均购买的产品数量p 单位产品的平均价格将上述公式加以变通成为连比法 它由 一个基数乘上几个修正率组成 例如对啤酒的需求 啤酒的需求量 人口 每人可支配的个人收入 可支配收入中用于食品支出的比例 食品支出中用于饮料的比例 饮料支出中用于含酒精饮料的百分比 含酒精饮料支出中用于啤酒的百分比 六 地区市场潜量 选择最佳的区域在各区域分配 最适当地 营销预算 1 市场组合法 辨别在每一市场的所有潜在购买者 并且对他们潜在购买力根据一定的参数进行估计 企业类型年销售额企业家数 市场潜量 百万元 台 木制家用家具1610605210100木制办公用家具1351551525合计200注 每百万的顾客销售可能的车床数 2 多因素指数法Bi f yi ri pi Bi 0 5yi 0 3ri 0 2pi其中 Bi 地区i的某产品需求量占全国的比重yi 地区i的个人可支配收入占全国的比重ri 地区i的社会零售商品总额占全国的比重pi 地区i的居民人口占全国的比重 例如 四川省的个人可支配收入占全国的5 2 社会零售商品总额占全国的5 8 居民人口占全国的6 8 Bi 0 5 5 2 0 3 5 8 0 2 6 8 四川省的某产品需求量全国的比重是5 7 七 估计未来需求 1 线性回归分析式中 y 表示因变量a 表示常数项 参数 bi 回归系数 参数 它表明自变量xi改变一个单位会引起y改变bi个单位 xi 自变量 即有k个自变量 随机变量 是服从平均数为0 方差为 2的正态分布 原始数据为一数字矩阵 yj x1j x2j xkj j 1 2 n即y1 x11 x21 xk1y2 x12 x22 xk2 yn x1n x2n xkn 最小二乘法方法 求量 Q 式中 j 1 2 n n为样本数据组数 的极小值即得到参数a bi的估计值 最后 我们就可得到估计的多元线性回归数为模型 例如 某日报调研部门预测各不同区域市场的发行量 他们调研后认为 报纸发行量主要受两个独立变量 即社会商品的零售总额和人口密度的影响 而且它们的关系是线性的 我们找到几个区域样本数据作为估计参数的依据 我们通过回归分析估计出来的区域销售量将作为考核区域发行经理绩效的依据 数学模式为 式中 y 区域发行量 千份 日 x1 社会商品零售总额 百万元 月 x2 人口密度 人 M2 利用最小平方法得到下列一组方程式 据此求得参数的估计值 将相应的数字代入式中或通过计算机软件求得 即此式表明 区域社会零售商品总额每增加一百万元 报纸日发行量会增加67份 人口密度每平方米每增加1个人 报纸日发行量会增加25份 2 时间序列分析时间序列也称为时间数列 是对象的特征值按时间先后顺序排列所形成的数列 主要是分析 时间序列变化的基本特征 影响时间序列变化的主要因素 在营销调研中会发现某些对象特征随时间的发展呈现出有一定规律的变化 时间序列分析提供了另一方便 快捷的分析数据的方法 影响时间序列变化的主要因素 长期趋势因素时间序列的变化呈持续较长的趋势变化 表现为长时间对象的特征值连续不断的上升或连续不断的下降 季节变化因素受季节变化因素的影响 时间序列表现出周期性变化 其变化的周期长度通常在一年以内 季节变化的周期长度指对象的特征值以某个水平为起点经过一段时间的变化又回到或接近原来的水平的时间长度 循环变化因素循环变化因素引起对象的特征值的变化也是一种周期变化 只是周期长度在一年以上 不规则变化因素对象的特征值的不规则变化是许多不可预测或不可知的因素所引起的 确定性时间序列模型其中 Xt 经济变量t 时间变量 t 随机变量 常数模型 线性趋势模型 非线性趋势模型a 描述抛物线型趋势变化的二次趋势模型b 描述指数增长趋势变化的指数模型c 描述S型趋势变化的模型 d 季节性模型 如果时间序列受季节因素的影响 可以用包含三角函数项的数学模型描述 例如模型 移动平均法移动平均法是指用时间序列中最近期的N个时期观测值来计算平均数 当得到新观测值后 就可把它用于平均数的计算式中 并去掉原计算式中最早的观测值 使平均数成为一个随时期不断移动的N个时期观测值的平均数 例如简单移动平均法简单移动平均法适用于对呈水平型变化对象的特征值进行预测 呈水平型变化对象的特征值的变化过程可以用数学模型表示为 式中 b是代表过程平均水平的未知数 假设我们有时间序列数据X1 X2 X3 XT 由于随机因素 t的影响 较为合理的估计式应为 有了b的值后 对变量X在将来任何T r时期的预测都可表示为 实际上 未知参数b的值是随时间缓慢变化的 只是在较短的时期内可以假设是常数 另一方面 较近期的观测值包含有更多的有关未来的信息 我们应更注意利用较近期的观测值 用符号MT 简单移动平均数 表示这个结果 则 用简单移动平均法预测 就是用MT的值作为预测变量的预测值 在T期末 对未来任何一时期T r的预测都是 指数平滑法指数平滑法同移动平均法预测原理一样 指数平滑法的预测也是借助于平滑技术 消除随机因素的影响 提示出能反映趋势变动的时间序列的基本变化规律 用合适的模型表示这个基本变化过程 进行外推预测 例如 一次指数平滑法一次指数平滑法适用于对变化比较平稳 呈水平型变化的经济变量进行预测 具有这种变化的经济变量可用下面模型描述 如果用 表示用于修正估计值的预测误差所占的比重 新的估计值可以表示为 为简化符号 定义为ST 并把上式写成 即有 一次指数平滑法有以下性质 A 一次指数平滑公式可以表示成时间序列中所有观测值的线性组合 B 一次指数平滑法选用的一组权数以指数形式递减 C 当T足够大时 1 TS0接近于零 平滑值ST是参数b的无偏估计量 即有 时间序列分解法时间序列分解法 是假设时间序列由长期趋势 季节因素 循环因素和不规则因素四部分构成 通过算术运算把这四部分分解开 分别考虑每一部分对时间序列影响的方法 时间序列如果由长期趋势 季节因素 循环因素和不规则因素四部分组成 通常有两种假设 A 时间序列中的观测值可以表示为这四部分乘积的形式 即 B 时间序列中的观测值可以表示为这四部分和的形式 即 式中 T 长期趋势部分S 季节波动部分C 循环波动部分I 不规则波动部分对于一个时间序列 应该采取哪种假设 取决于对时间序列的分析 一般地 如果各因素之间是互相独立的 应该用加法公式 如果各因素之间不是互相独立的 例如季节波动与变量的平均水平成比例 应该用乘积的形式 3 专家会议法专家会议法是通过组织一个有相关知识的专家的专家会议 运用专家的各方面的专业知识和经验 相互启发 集思广益 对战略目标等重大决策提出预测的一种方法 优点 与每个专家相比有占有信息多 考虑因素多 提出的方案更具体 缺点 预测的准确性差 原因主要是受到个性 感情 时间 得失因素的影响 4 头脑风暴法 头脑风暴法主要是吸收专家参加积极的创造思维过程 它分为直接头脑风暴法和质疑头脑风暴法 直接头脑风暴法是根据一定的原则 通过共同讨论具体问题 鼓励创造性的一种专家集体评估方法 质疑头脑风暴法是一种同时召开两个会议 集体产生设想的方法 第一个会议完全遵从直接头脑风暴法原则 第二个会议对第一个会议提出的设想进行质疑 组织专家会议的原则A 对讨论的问题提出具体的要求 严格限制问题的范围 B 对别人提出的任何设想 不论其是否可行 与会人员均不得批评和攻击 C 鼓励对已提出的设想进行改进和综合 D 努力创造一种自由的气氛 避免少数人支配整个局面 E 发言要精炼 禁止照本宣科 参加会议人员的挑选原则A 如果与会者相互认识 要选择同一职位的人员 一般不邀请领导参加 B 如果与会者相互不认识 要选择不同职位的人员 给予他们相同的待遇 C 与会者的专业并不只限于所讨论的问题 预测结果的整理A 将提出所有的设想成一览表 B 用通用术语描述每一个设想 C 找出重复的和相互补充的设想 并在此基础上形成综合设想 D 分组编制设想一览表 在此基础上对所提出的设想进行评估 质疑头脑风暴法是对按上述直接头脑风暴法得到的设想进行质疑 组织者首先阐明所要讨论的问题 扼要地介绍第一个会议所提出的设想 第二个会议的组织原则与直接头脑风暴法基本一样 只是可以对第一个会议所提出的设想进行质疑 禁止对第一个会议所提出的设想提出肯定意见 5 特尔菲预测法特尔菲预测法又称为专家预测法 其预测过程是由主持预测的单位选定与预测课题有关领域的专家 人数视具体情况而定 并与专家建立直接的联系 联系的方式是信函 通过收集专家的意见 加以综合 整理 再匿名反馈给专家 再次征求意见 这样反复四至五轮 逐步使专家的意见趋于一致 作出最后预测结果 特尔菲预测法有如下特点 匿名调查统计处理信息反馈 6 先导指标法各种经济现象或经济指标之间存在着各种各样的联系 彼此间产生一定的制约关系 但是 在经济周期的演变过程中 它们在时间顺序上是有先有后的 先导指标法就是将各种经济时间序列分为三种类型 1 同一般商业周期相比始终走在前面的指标称为先导指标 如 制造工人的平均工作时间工商业建筑物的建筑合同工厂和设备的订单商业人口的净变化 新开业与关闭企业数 公司税后利润股票价格指数商业库存量的变化制造业新订单的价值 2 与商业周期几乎一致的指标称为同步指标如 失业率工业生产指数国民生产总值个人收入社会商品零售额批发价格指数 3 比商业周期落后的指标称为滞后指标 如新工厂 新设备经营开支制造商库存的帐面价值消费分期贷款单位产出的劳动力成本指数根据上述分类 可以通过先导指标以预测同步指标或滞后指标 预测步骤如下 第一步 根据预测指标找出领先指标 利用先导指标的变化 预测同步指标的变化 第二步 画出先导指标 同步指标 滞后指标的时间序列图 如下图所示 同步指标 先导指标 t1t2t3t4 指标 滞后指标 t时间 t1 先导指标出现最高点的时间 t2 同步指标出现最高点的时间 t3 先导指标出现最低点的时间 t4 同步指标出现最低点的时间 t2 t1 称为先导时间 第三步 进行预测通过先导指标的估算 得到先导时间 若先导指标于t t3时达到最低点 则可预测同步指标将于t t4 t3 时达到最低点 先导指标法不仅用于微观经济预测 而且可用于宏观经济预测 如我国建立的经济预警系统 7 柜台预测综合法假设某种商品由3个柜台经销 由于销售员最了解用户的意见和顾客的动向 故作为柜台作出的预测 应有较大的参考价值 因此 应让销售人员了解更多的经济情报 掌握更多的经济动态 我们要求销售人员对未来的产品销售作出估计 再对他们的估计进行统计处理 在此基础上作出预测 例如 销售人员的估计结果如下 柜台甲的预测结果是 最可能销售量为250 单位 销售量在200 300之间的可能性为85 柜台乙的预测结果 最可能销售量为200 单位 销售量在160 240之间的可能性为90 柜台丙的预测结果是 最可能的销售量为220 单位 销售量在170 270之间的可能性为80 假定甲 乙 丙三柜的预测值分别服从正态分布 最可能的预测销售量就是它的期望值 由正态分布理论可知 查正态分布表得 85 的概率保证度 50 甲 1 44即 甲 250 甲 34 72同理得 乙 200 乙 24 24 丙 220 丙 37 06总销售量均值是三者之和 即250 200 220 670总销售预测的标准差是 甲2 乙2 丙2 1 2 57 6 由于柜台甲 乙 丙的预测值均服从正态分布 而且相互独立 故总预测值也服从正整分布 其均值是670 标准差是57 6 由正整分布可知 总销售量预测值在一个标准差内的可能性为68 3 在2个标准差内的可能性为95 4 因此 总销售量预测值在 670 57 5 670 57 5 之间可能性为68 30 在 670 2 57 6 670 2 57 6 之间的可能性为95 4 八 企业销售量的预测 1 估计行业的销售量 再用估计企业的市场占有率指标 估