随着IT消费类产品技术的不断完善、功能的更为强大以及操作更为简单，各IT厂商之间的竞争变得越来越激烈。在未来的价格战到来之前，各厂商都千方百计地降低成本以提升市场竞争力。2002-2003年，IT厂商消费类产品的因市场的急速变化面导致销售不畅，面临巨大的产品库存积压问题.所以，除了加强产品技术研发、外型设计以及市场促销以外，如何获得可靠的销售预测成为了IT厂商要解决的实际问题。当然，可靠的销售预测必须是建立在获得及时而准确的销售数据基础之上的。很遗憾，由于目前IT消费类产品大多采取的总代理销售制，这种销售模式下，因总代理和IT厂商之间利益点不同以及总代理缺乏科学的销售预测体系，导致总代理不能向IT厂商提供可靠的销售预测，这些使得IT厂商不得不考虑提出自身的销售预测解决方案。　　本文采用对案例公司代表性产品的定量研究方法，对爱普生（中国）有限公司的SP7-8系列打印机业务加以分析研究，最后提出解决方案。整个研究过程被划分为两个基本步骤:月销售估计和销售预测。在两个基本步骤中更进一步明确了每个步骤中的难点。在第一个步骤销售估计研究中，为了估算出每月SP7-8系列产品的实际销量，笔者采用了抽样推总的方法。由于打印机店面数量多、分布广、性质多样，所以抽样方案的设计是第一个步骤中的难点，相比而言也是本文研究的重点。在第二个步骤中，为了获得准确的销售预测，如何剔除偶然的、随机的、人为的次要因素影响，把握主要的、宏观的、决定性的因素，取决于优质的预测方法，所以预测方法的选择是研究的另一个难点。在接下来的章节中针对以上两个难点逐一展开分析，逐一解决。　　在抽样方案的设计中，笔者通过对全国21个城市近1000家店面的分析，总结出目前国内打印机销售网点的销售情况是由三个主要因素决定的，包括地区特性、城市差异、店面特性。根据以上三个主要影响店面销量的因素制定销售店面样本抽取方法。这种抽样方法是复合型分层抽样法，采取多次分层的方法将打印机销售店面地区内部相似和外部差异的特征、店面所属城市级别的销售差异特征以及在同一城市中的店面属性不同导致销售差异特征体现在抽取样本店面的数量比例中。同时，考虑到获得销售数据的店面的可控性问题，以爱普生(中国）有限公司的288家可控店面为基础，应用上述抽样方法，实际抽取了139家店面作为研究样本。在2005年4月到8月之间，针对SP7-8系列产品在样本店面的实际销售进行了跟踪记录，获得这些店面销售数据矩阵，为接下来的销售预测奠定了基础。　　在预测方法选择的环节中，笔者对影响SP7-8系列打印机销售的各种因素进行了分析，同时研究了SP7-8系列打印机从2001年至2005年销售变化情况，总结出SP7-8系列打印机的销售有明显的线形趋势和季节波动特性。为了拟和这两个主要规律，同时考虑到实际应用方案的IT厂商操作人员使用的便利性，选取了功能强大、界面友好的SPSS软件，调用其中的温特(Winter)线形和季节指数平滑法作为销售预测模型。　　以上的研究解决了销售预测中的难点，完成了销售预测模型的设计，接下来的章节则是应用方案进行实际销售预测。本文以SP7-8系列打印机2005年4月至-8月的样本店面销售数据为基础，计算了样本店面月销售的均值，然后推总估算全国从4月至8月所有3600家店面的总体销量。接着以4月的销售估计为例，代入SPSS软件温特(Winter)线形和季节指数平滑模型，得到了2005年5月-9月的产品销售预测值。　　针对销售估计和销售预测结果，笔者进行了定性和定量的评价。对于销售估计，笔者选取了国内在IT产品销售调查比较权威的GFK公司的同期21个城市1000余家的销量数据进行趋势比较。经过比较发现，抽样估计所得到的结果在趋势和精度上都是可以接受的，同时笔者指出了两者在个别月份趋势差异的一些客观原因，包括店面类型选取的差异以及爱普生公司店面管理组在销售数据呈报中的问题等。而对销售预测的评估，笔者则选择了同期总代理的实际销售数据作为基本参考指标。比较的结果显示，本方案完成的销售预测有效的减小了人为波动，并反映了产品在2005年的销售趋势，而且在数量上的整体误差很小，仅占到总量的0.2％和月均销量的1.2％。根据以上结果判断本研究所设计的销售预测方案确实能够简单、迅速地利用销售估计值得出可靠的销售预测。　　最后，本文就研究的重点销售店面抽样进行了更进一步的分析，并指出由于爱普生公司店面管理组可提供销售记录的店面数量的限制，华南地区相对华东区和华北区可控店面数量少导致地区可控店面比例的不均衡，以及销售数据呈报中的缺陷等导致了此方案所得到的月销售估计的精度还不够高，只有83％左右。针对抽样过程中客观实际的限制，笔者提出了爱普生公司基于目前情况对方案进行优化的方向和方法，包括增加华南地区可控店面数量和加强培训提高销售记录的准确性等。最后，笔者建议未来应用本销售预测模型的IT厂商可以根据自身经营产品的销售店面特性因地制宜地增加可控店面的覆盖范围和店面数量，并与第三方销售调查公司联系，协商购买第三方调查公司的更大样本店数量的原始数据作为销售估计的基础，这样不但能有效控制成本，更能有效提高销售估计的精度，从而获得更加可靠的销售预测。　　综上，本文针对案例公司代表性产品进行定量，将分层抽样方法和时间序列预测模型相结合，完成了IT消费类产品总代理制销售预测的方案设计，为IT厂商提供了解决销售预测的一个实用工具。