值。首先，使用平均值法（将实际销售额除以该期间的平均值）计算季节性因素。因此，我们得到了季节性系数。然后计算趋势系数并得到预测值。使用这种方法，我们考虑了季节性、趋势和指数平滑。 Holt-Winters方法适用于销售稳定、趋势明显的产品。
自回归、Arima 和其他方法
稍后，出现了自回归和 Arima 等销售预测技术。它们的特点是需求模型的构建和系数的选择。首先，需要确定回归期（采用多少个过去期进行预测）。然后需要计算回归系数并确定常数值：
预测 (t + 1) = c + εt + α1 x 销售额 (t) + α2 x 销售额 (t – 1) + α3 x 销售额 (t – 2)，
在哪里：
εt——白噪声；
α(X) – 系数集；
c为恒定常数。
未来的销售额是根据过去的数据并 巴哈马电话号码数据 选择多组系数来建立的。
Arima+MA（自回归+均值）和SARIMA：AR+MA+季节成分等方法的出现，是由于自回归方法开始扩展。现在有很多方法可以为特定产品选择模型。
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最流行的销售预测方法
分析和预测零售额的方法有很多。有时，组织领导者会根据他们的经验、产品特点等开发自己的方法。此外，这些方法通常比普遍接受的方法更简单，也更受欢迎。
按销售漏斗阶段进行预测
在这种情况下，存在以下模式：交易在销售漏斗中越深入，其完成的可能性就越高。
例子。
根据销售漏斗计算出的成交概率是：
初次通话-5%。
客户资格—10%。
产品演示—35%。
产品试用版 – 60%。
最终判定——80%。
交易已完成 – 100%。
按销售漏斗阶段进行预测
要按照此方法预测销售量，必须：
确定报告期，这取决于销售周期的长度。通常是一个月、一个季度或者一年。
找到每笔交易的潜在价值与成交概率的乘积。
总结每笔交易的结果并形成总体预测。
这种方法的主要优点是易于进行预测；缺点是可能出现计算错误。应谨慎使用，因为买方行为受惯性影响。因此，如果一个人继续通过销售漏斗，这并不意味着他对一切都感到满意。进步往往是出于习惯或对事情变得更好的希望。正因为如此，交易常常在销售漏斗的倒数第二阶段就失败了。