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市场营销管理 - 需求预测
需求预测是对未来需求的一种假设。通过使用需求预测,公司可以为即将到来的挑战或需求制定合适的计划,并采取适当的行动来应对这些挑战。
需求预测可以分为以下两种主要类型:
短期预测 - 用于满足短期目标,例如制定合适的销售政策以提高销售额,或根据需求计划合适的库存。
长期预测 - 是对长期目标(如资本或资产规划)做出的假设。
短期和长期需求预测根据企业的需要使用。这些预测类型将在后面的章节中详细解释。
需求预测的步骤
在假设和满足短期和长期需求预测时,应考虑以下因素。
确定最相关的预测方法。
预测影响产品需求的相关因素。
获取影响需求的因素的相关数据。
找到自变量和因变量之间最合适的关联关系。
准备需求预测并分析结果。
通过遵循上述步骤可以完成需求预测。
用于预测需求的工具或方法主要有以下两种类型:
定量技术
定性技术
定量技术
这些技术用于短期和长期预测;然而,对于短期和长期预测,此方法可以根据预测类型进一步细分。以下是短期预测的工具:
移动平均法
此方法用于绘制需求趋势图。其中,取不同时间段的平均需求(例如,2 年、3 年等)来获得对未来需求的假设。
示例 - 求以下数据的 3 年移动平均值:
年份 | 产量 |
---|---|
1999 | 42 |
2000 | 46 |
2001 | 47 |
2002 | 39 |
2003 | 54 |
2004 | 65 |
2005 | 66 |
2006 | 60 |
解决方案
年份 | 产量 | 3 年 MT | 3 年 MA |
---|---|---|---|
1999 | 42 | — | — |
2000 | 46 | 136 | 45.33 |
2001 | 48 | 133 | 44.33 |
2002 | 39 | 141 | 47 |
2003 | 54 | 158 | 52.67 |
2004 | 65 | 185 | 61.67 |
2005 | 60 | — | — |
指数平滑法
此方法主要用于短期预测。它源于移动平均并进行了修改。它基于观测值的加权平均值。它平滑了趋势,其中加权值保持在 0 和 1 之间。
St = W.Yt + (1-W). St-I [St= 当前平滑值(预测值)]
Yt = 当前观测值。
W = 加权值或趋势率。
时间序列分析
时间序列分析通常用于长期需求预测。以下是一些组成部分:
季节性变化
周期性变化
随机变化
不规则变化
为了衡量时间序列的组成部分,使用以下三种方法:
半平均法
移动平均法
最小二乘法
根据企业的需求预测要求,这些方法可用于时间序列分析。
计量经济学方法
这种需求预测方法是一种分析方法。在这种方法中,使用经济学和数学的不同方法来预测需求。
此方法允许假设多个变量,因此在实际商业情况下更准确。
此方法基于以下标准:
产品的需求取决于多种因素。
决定因素是自变量,但需求是因变量。
需求与其决定因素之间存在持续的相互作用。
自变量之间存在持续的相互作用。自变量分为两种类型:外生(非经济)和内生(经济)。
这种相互作用可以通过统计方法进行估计。预测分为一组线性或非线性方程。在使用计量经济学方法进行需求预测时,应考虑这些原则。
定性技术
现在让我们讨论一些需求预测的定性技术:
购买意愿调查法
在购买意愿调查法中,对产品进行调查;制定了几个关于产品的问题。参与者被要求根据不同的标准(如口味、偏好、成本、期望等)对产品进行审查/评分。这些评论被总结并编制了一份关于产品消费者需求的报告。
销售人员意见法
在销售人员意见法中,收集不同的区域销售需求来预测产品的需求。然后将各个区域的需求结合起来,生成最终的市场需求报告。由于销售人员技能不足,此方法难以执行。但是,具备适当的技能,可以预测准确的预测。