所以你大可不必去看一些什么预测培训, 因为每个行业的预测的影响因素都是不一样的, 如餐饮行业的销售额是与气温, 天气, 温度, 节假日影响并呈季节性或周期性波动的,但是例如汽车的销量就大多受厂家政策, 政府政策, 舆论热点, 终端销售价格与当地收入水平变化成无规律波动的

预测相关的算法模型早在200年前就已经被数学家研究出来, 例如线性回归, 机器学习, 时间序列等, 感兴趣的可以在百度百科搜索这些关键词进行研究

线性回归, 机器学习, 时间序列等这些算法需要有很好的数学功底和计算机基础才能够使用, 不过这并无大碍, 因为预测的核心并不是这些数学方法, 而是你对营业额的影响因素的掌握情况, 理论上来说, 如果你足够了解你所在的行业, 那么你甚至可以口算出来未来的销量, 你的误差也仅仅是因为口算的精度不高,而不能精确到小数点而已, 但是整体方向肯定是对的, 事实上, 我在餐饮企业工作多年, 底下的门店管理者经常口头预估未来销量, 并以此数据来管理或经营门店

我这里主要是分享一下我是如何预测门店经营数据的, 我的主要工作方向是餐饮行业, 所以我的预测思路仅适合于餐饮和快速消费品等涉及到进销存的实体经济, 其他行业仅供其参考思路!

实体经济预测的主要影响因素, 就是当地市场的人口流动情况, 与市场份额
理论上说, 每个市民消费频次都是固定的, 如每个月聚一次餐, 每个月买一件衣服, 唯一的问题是我每个月在哪天聚餐的时间可能并不固定, 比如本来打算明天出去消费的, 但是明天预报有雨, 考虑到天气情况我取消了明天的聚餐计划, 往后推延了我的聚餐计划, 等到天气好的时候, 我再去聚餐

有门店工作经验的应该知道在恶略天气时, 门店的营业额会下降, 但是恶略天气过后的1-2天内营业额会明显高于同时期的营业额

这就是影响实体经济营业额的第一个预测因素 ---- 天气因素, 典型的影响情况就是在气温25度时(人体较舒适的温度), 温度每升高1度或下降1度, 市民的出门意愿就会下降几个百分点, 就会造成消费人数也随之下降几个百分点,此时你就可以使用线性回归算法, 将温度设为自变量, 营业额设为因变量进行回归预测了

此时你的预测精度可能不高, 但是没关系, 你的预测方向是对的, 所以你只需要收集更多的影响市民出门意愿的因素,来增加回归预测的自变量数量, 也就是预测特征数量, 直至将所有的影响因素都作为预测特征进行预测, 例如: 天气因素, 节日因素, 交通因素, 周期性波动如周一至周日因素, 季节性波动, 门店曝光率因素(如广告宣传, 门店招牌曝光情况)

所以, 到此你应该发现了一个预测的本质, 其实就是在计算当前市场潜在消费人数的消费概率, 例如你所在商圈的前在意向消费人口有1 千万, 那么其实就是在预测这 1 千万人口中每个人每日出门消费, 并去往你的店面消费的概率, 然后总计概率 x 消费人口就是你预测的门店消费人数, 所以这就是为什么预测的主要影响因素就是人口流动情况, 与市场份额

所以如果你之前不知道如何预测营业额, 那么现在就可以使用这个思路, 结合你的行业经验, 来口头预估来未来的销量, 从而计算因销量变化而变化的生产计划, 库存计划, 人员排班计划等

如果你想更精确的预测营业额, 可以使用我个人开发的一款预测软件 ---- 先智预测, 访问地址如下:
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如果你是门店的经营或投资者, 也推荐看一下我的个人博客, 里面有大量的投资相关的文章, 访问地址如下:
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