销售是任何一家公司的命脉，获得对销售收入规模和增长的合理估算是确保公司规划顺利实施的重要环节，比如资本投资决策、员工雇佣、企业运营范围的扩大以及业务运算的分配等等。
因此，当制定业务计划和财务模型时，预测一家公司产品和服务的需求以及产生的应计收入可能是财务分析师需要进行的最关键一步。
为了对企业进行合理的可行收入预测，一位优秀的财务分析师应该通过调查其使用潜力以及客户意愿和支付能力，对公司的产品和服务进行详细的需求分析。
需求分析可以确定当前的需求，以及通过构建的的需求假设预测业务计划和财务模式时间周期内的未来需求。有大量定性和定量的方法可以用于执行需求分析。
采用定性方法进行销售预测
定性预测法主要依赖于某个特定领域内经验丰富的执业人员或专家的定性判断和信息，然后根据他们的意见对某个特定企业、产品或服务的收入模型做定量估算。
- 高层管理人员集体审定法：这种方法在实践中使用非常广泛，一般是把经验丰富的高层管理人员和专家召集起来，开展有组织的讨论，然后由组织者将这些高层管理人员就预期的未来销售量和需求量的对立意见进行汇总和综合处理，最后得出这些高层管理人员可以达成共识的收入和需求估算。
- 德尔菲法：德尔菲法同样依赖于专家组的意见，但并不采用面对面的交流方式。德尔菲法通过迭代过程构建需求预测和收入模型。这种方法的优点在于，避免了“团体迷思”，当管理人员未经过独立、客观的思考而彼此意见一致时，往往会逐渐演变为管理人员集体审定法。
使用时间序列预测法进行销售预测
基于时间序列的需求预测法，根据历史数据和趋势生成销售和收入预测。重要的时间序列预测法包括：
- 趋势预测法：趋势预测法包括直接推断历史销售和未来收入趋势，主要是增长率和客户转换率的趋势。该方法非常适用于发展比较稳定，在过去几年中没有发生重大财务变化并且希望继续按类似的轨道继续发展的企业。
- 指数平滑法：在指数平滑法中，通过在观察到的历史需求数据趋势中检查潜在冲突或错误可以修改销售和收入预测，以确保由于一次性事件导致的过高或过低的历史需求率不会影响未来的收入预测。该方法用于消除个别事件（如因不可持续发展趋势导致销售额突然飙升）对企业历史销售业绩的影响。
- 移动平均法：在移动平均法中，用一个合理的历史销售数据窗口的简单算术平均数或加权算术平均数来预测未来需求。该方法非常适用于那些收入状况或结构经历过周期调整，但一定期限后又反弹到类似的历史水平的企业。
采用因果关系法进行销售预测
相对单独的定性和定量方法而言，因果关系法更具分析性，它根据因果关系，以明确的量化方式，采用与统计相关的方法生成销售和需求预测。在财务预测中使用的某些更为重要的因果关系法包括：
- 连锁比率法：该方法应用一系列生成销售和需求预测的因素，其中每个因素的定量影响以一种结构化的分析法层叠到其他因素之上。
- 消费水平法：适用于直接销售和消费的产品，如那些快速发展的消费品或电信服务，该方法是在弹性系数的基础上估算需求/消费水平，比如需求的收入弹性和需求的价格弹性。
- 最终用途法：最终用途法在不同用途产品或服务的消费系数的基础上，生成销售和需求预测，最适用于中间产品/服务。
- 领先指标法：使用在产品或服务的领先需求指标中观察到的变化，预测滞后的需求变量的变化，最适用于具有可预期的（或季节性）需求周期的产品/服务，这些需求周期可根据某些相关事件或者消费行为的出现预测到。
切线社区网络还提供卓越的需求预测模板，使用每月历史数据来计算新一年的每月预测，还可以进行季节性预测，长期趋势预测和当前业务周期预测等多种形式的预测。
