请记住，每种方法都属于三种基本预测类型：
定性技术使用主观数据（如行业知识、代表经验和专家意见）
时间序列和预测依赖于历史数据；关注模式和模式的变化
因果模型也依赖于过去，并使用有关变量之间关系的具体数据（包括特殊事件）
图表列出了文章中讨论的 10 种销售预测方法
历史数据分析
收入团队使用的最快捷方法之一是历史预测，该方法考虑了给定时间段内的过去销售数据。这种方法最适合在稳定的市场中运营且不受不断变化的动态（季节性、市场繁荣等）影响的组织。它确实需要大量干净、可靠的数据，因此如果您手边没有强大的数据收集工具，它可能不太适合。
值得注意的是，历史预测基于这样的假设：买方需求会增加，而且您完 塞内加尔 whatsapp 数据 成交易的能力不会受到外部因素的影响——因此，它应该被视为一个基准，而不是最终的预测。
计算历史预测的最简单方法是查看每月经常性收入 (MRR)。例如，如果您的销售代表在 6 月份的总销售额为 100,000 美元，那么您可以假设他们在 7 月份至少也能赚到 100,000 美元。
为了使您的预测更加准确，请添加历史增长百分比。例如，如果您的销售团队每月的销售额持续增长 5%，您可以放心地估计他们 7 月份的销售额将达到 105,000 美元。
回归分析
回归分析是一种强大的销售预测方法，它利用统计技术来检查影响销售的不同变量之间的关系。通过识别和分析这些变量，您可以创建一个预测模型，根据历史数据估算未来收入。