(7) 时间序列分析 许多企业是根据过去的销售业绩，来预测未来销售发展趋势。当然，这首先要通过分析企业历年来的销售数据，以确定具有连续性的因果关系，然后才能用于预测未来销售发展趋势的依据。

某产品历年的销售量(Y)的时间序列，可以按趋势(Trend)、周期(Cycle)、季节

(Season)和意外事件(Erratic events)四个主要因素来分析：

第一个要素是趋势(T)，即人口、资金、构成和技术等要素发展变化的基本情况。这可以从过去的销售曲线的变化规律中推测出来，也可看作是过去销售曲线的自然延伸。

第二个要素是周期(C)，即经济周期波动的影响。由于经济发展具有一定的周期性，所以剔除周期性的影响对中期预测相当重要。

第三个要素是季节(S)，指一年中销售变化的固有模式，如与日、周、月或季节相关的规律性变动。这种变动往往是与气候、假日等时间概念项相联系的。季节性模式往往作为短期销售的一种依据。

第四个要素是偶然事件(E)，包括风雨等各种自然灾害及动乱等等。这些因素都属于不可抗力的范畴之内。根据历史资料进行预测时，一定要剔除这些偶然因素，以得到规范的销售行为模式。

时间序列分析就是根据以上四个要素(T.C.S.E)分析原始销售数列Y，再结合这些要素来预测未来的销售量，如某VCD销售商今年已销售出12000台，现在预测明年的销售量。已知年增长趋势为每年递增5%，估计明年的销量为12600(=12000×1.05)台。但由于经济下滑，预计销量仅为正常情况下的80%，即10080(=12600×0.8)台。如果每月的销量相等的话，那么月平均销售量应为840(=10080÷12)台。然而，12月份往往是销售高峰，高于其他月份，季节指数为1.4。所以，预计明年12月份的销售量可能达到1176(=840×1.4)台。此外还要预计不会发生社会动乱、各种自然灾害或不可抗力等。

当然，市场营销人员总在不断寻找更好的预测目前需求和预测未来需求的方法，以便为市场营销提供更多更好的分析市场的方法和手段。

美国航空公司注意探索为航空旅行者提供他们需要的新服务。一位经理提出在高空为乘客提供电话通信的想法。其他的经理们认为这是激动人心的，并同意应对此做进一步的研究。于是，提出这一建议的营销经理自愿为此做初步调查。他同一个大电信公司

接触，以研究波音747飞机从东海岸到西海岸的飞行途中，电话服务在技术上是否可行。据电信公司讲，这种系统每次航行成本大约是1000美元。因此，如果每次电话收费25美元，则在每航次中至少有40人通话才能保本。于是这位经理与本公司的营销调研经理联系，请他研究旅客对这种新服务将作出何种反应。

6