Guys, I need your help on choosing/building the model for a forecast.

Here I have daily sales information for a product from store A , and also the corresponding monthly sales for that product from the whole industry(totalsales).
The dataset looks like this:

year  month   day    sales_storeA    totalsales
2010    10       1             15               1200
2010    10       2             17               1200
.........through the end of this month.........
2010    10      31            12               1200

2010    11       1             13               1600
2010    11       2             20               1600
.........through the end of this month.........
2010    11      30            14               1600

........we have data from 10/01/2010 to 10/06/2011...........

2011    10       1             12               .
2011    10       2             17               .
2011    10       3             13               .
2011    10       4             18               .
2011    10       5             15               .
2011    10       6             11               .


So basically the dataset consists of rolling 12 months (201010-201109) sales information, plus only daily sales records from Store A  in October (10/01/2011-10/06/2011).

Then I want to forecast the 'totalsales for 201110' based on that, but I have no idea which model could be used for it?

I assume this is a simple question for you, and will appreciate any help provided. :)

Many thanks!