판매 예측 기술은 지난 몇 년간의 판매 데이터를 사용하여 회사의 미래 성과를 예측합니다. 판매 예측을 통해 회사는 매출을 예측하고 향후 수요를 계획 할 수 있습니다. 이 예측은 비즈니스 소유자에게 어떤 제품이나 서비스가 잘 판매되고 있는지, 판매가 저조한지, 각 제품이나 서비스가 가장 잘 수행 한시기를 잘 알고있는 것을 보여줍니다. 판매 예측을 통해 얻은 정보는 회사가 광고, 직원 및 저장 공간과 같은 내부 자원을 최대 잠재적 이익을 위해 할당하는 데에도 도움이됩니다.
판매 데이터
판매 예측을 개발할 때 주요 구성 요소는 이전 연도의 판매 데이터 축적입니다. 영업 데이터를 통해 비즈니스 소유자는 계절별 구매, 고객 취향 및 시장 동향에 대한 추세를 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 소매점 관리자는 지난 3 년간의 월별 판매 데이터를 사용하여 특정 제품의 성능을 추적 할 수 있습니다. 겨울철에 제품 판매량이 최고조에 이르렀고 더운 계절에 하락할 경우 관리자는 다음 겨울 겨울에 해당 제품의 판매가 강할 것으로 예측할 수 있습니다.
예측 모델링
예측을 작성하는 데 사용되는 모델은이를 작성하는 데 사용 된 데이터만큼 중요 할 수 있습니다. 일부 기업은 시간이 지남에 따라 제품의 평균 월간 매출을 간단하게 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 지난 3 년 동안의 1 월 매출이 220, 200 및 210 단위 인 경우 영업 관리자는 내년 1 월의 매출이이 세 가지 숫자의 평균이거나 210 (220 + 200 + 210 = 630; 630 / 3 = 210). 그러나보다 정교한 예측 모델은 다른 요소를 설명합니다.
구매 요소
정확한 판매 예측을 작성하는 핵심 요소는 고객의 결정에 영향을 미치는 구매 요소에 대한 이해입니다. 이러한 요소에는 경제적 변동, 기술 동향 및 뉴스 보도가 포함될 수 있습니다. 예를 들어, 뉴스 보고서에 따르면 스테이크와 적포도주의 저녁 식사가 물고기와 화이트 와인보다 건강에 좋다는 것을 시청자에게 알릴 수 있습니다. 고급 레스토랑에서는 스테이크 저녁 식사와 레드 와인의 판매량이 증가하고 물고기 디너와 화이트 와인 판매량은 감소 할 것으로 예상됩니다.
판매 예측 및 예산
정확한 판매 예산 예측은 정확한 회사 예산 개발에 중요한 요소입니다. 판매 예측은 회사의 수익을 예상 할 수 있으므로 이러한 매출 추정은 예산 계산에 사용될 수 있습니다. 개별 제품 또는 서비스의 판매 예측을 통해 사업주는 자금을 할당 할 위치를 결정할 수 있습니다. 위의 레스토랑 예에서 식당 주인은 고객이 더 많은 스테이크와 생선을 덜 살 것이라고 예측합니다. 레스토랑 주인은 예산을 책정하여 스테이크와 생선에 더 많은 돈을 쓸 수 있습니다.
