对于企业来说，销售情况和盈利其实并非只能跟着进度走，而是是需要预测的。有了销售预测，企业的生产和销售将有一条明朗的前景线，实际运转也将更可控。

销售预测是根据以往的销售情况以及使用系统内部内置或用户自定义的销售预测模型获得的对未来销售情况的预测。作为一项企业中非常重要的工作，销售预测并不是一件简单的事情。

根据预测的性质，常常把它分为定性预测和定量预测。一般来说，定量预测是根据准确、及时、系统而全面的调查统计资料和信息，运用统计方法或其他数学模型，对未来事件、现象发展的规模、水平、速度和比例等量的关系的测定。定量预测主要有如下几种算法：

一. 时间序列分析法

这是一种经验性方法。利用变量与时间存在的相关关系，通过对以前数据的分析来预测将来的数据。在分析销售收入时，大家都懂得将销售收入按照年或月的次序排列下来，以观察其变化趋势。时间序列分析法现已成为销售预测中具有代表性的方法。

二. 多元逻辑回归分析法

回归模型是利用已知数据，确定包含有待定系数的特定函数表达式揭示自变量、因变量之间关的联系。根据函数表达式是线性或者非线性可以分为线性回归和非线性回归。多远逻辑分回归方法在1980年被Ohlson首先引入财务危机预警领域，使财务预警得到了重大改进，克服了传统判别分析中的许多问题，包括变量属于正态分布的假设以及破产和非破产企业具有同一协方差矩阵的假设。

三. 神经网络法

神经网络方法是对生物神经系统的模拟，它的信息处理功能是由网络单元（神经元）额输入输出特性（激活特性）、网络的拓扑结构（神经元的联系方式）、连接权的大小（突触联系强度）和神经元的阈值（可看做特殊的连接权）等所决定的。神经网络在拓扑结构固定时，其学习归结为连接权的变化。从人工神经网络模型建立至今，已有数百种神经网络模型，在许多学科领域得到了广泛应用。

家乐福公司作为世界第二大连锁零售集团，业务遍及世界31个国家和地区。台湾家乐福是台湾量贩店龙头。2009年FuturMaster公司与台湾家乐福合作，建立了整个计划的运作机制，家乐福采购SAP做为内部ERP系统，OGWIN为财务管理系统，SCM经理根据SAP数据和经验进行销售预测。最后家乐福物流中心产品到货率由原来的80%左右提升至95%(超越目标值)，家乐福物流中心对零售店面产品到货率也由70%左右提升至90%左右，而且仍在继续改善中，库存天数由原来的25天左右下降至目标值以下。更尤为重要的是，引入SFS系统，销售预测的稳定性有了巨大的提升，销售预测的准确性不随着产品总类、门店、促销项目的增多而产生波动，不因为工作人员的离职、心理波动而产生影响。除了在具体成果的展现上，台湾家乐福能系统的掌握市场需求，减少卖得好的商品经常缺货，而不畅销的商品却有很高的库存量的现象，有利于根 本性改进供应链的整体效率。

美国汽车制造一度在世界上占霸主地位，而日本汽车工业则是20世纪50年代学习美国发展而来的。当时擅长市场调查和预测的日本汽车制造商，通过表面经济繁荣，看到产油国与跨国公司之间暗中正酝酿和发展着的斗争，以及发达国家消耗能量的增加，预见到石油价格会很快上涨。因此必须改产耗油小的轿车来适应能源短缺的环境。其次，随汽车数增多，马路上车流量增多，停车场的收费会提高，因此，只有造小型车才能适应拥挤的马路和停车场。再次，日本制造商分析了发达国家家庭成员的用车情况。主妇上超级市场，主人上班，孩子上学，一个家庭只有一辆汽车显然不能满足需要。这样，小巧玲珑的轿车得到了消费者的宠爱。于是日本在调研的基础之上作出正确的决策。在70年代世界石油危机中日本物美价廉的小型节油轿车横扫欧美市场，市场占有率不断提高，而欧美各国生产的传统豪华车因耗油大，成本高，使销路大受影响。

销售预测能给企业带来巨大便利，使产品尽早实现销售，做到以销定产，避免产品积压；能有效管理产品库存，安排生产进度等。但对销售预测本身来说，其营销策略、销售策略、销售人员和生产状况总能影响着它的实际预测，另外也会遇到外界因素的影响。比如市场需求的动向、经济的变动，特别是突发事件导致的经济变动、同业竞争的动向以及消费者团体和ZF的动向等。这些外界因素在很大程度上为销售预测带来了困难和挑战。这要求预测人员能谨遵程序注意方法，做出科学预测结果。

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