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第10部分（第1页）

惠普：喷墨打印机的问题与机会　惠普的喷墨打印机（Deskjet）在1988年正式上市。但该产品销售成长缓慢，到1989年仍然没有达到销售目标——即使当时市场上竞争并不激烈。经过分析发现，惠普喷墨打印机的生意并不是输给了其他竞争对手，而是被惠普自己的激光打印机给抢走了，造成喷墨打印机的销售利润偏低。明确问题所在后，惠普决定要重新把喷墨打印机定位成点矩阵打印机（dot…matrix　printers）的竞争对手，而非激光打印机的低价替代品。为了达到这个目标，惠普展开对点矩阵打印机市场霸主——爱普生（Epson）的彻底研究。它开始追踪爱普生的市场占有率，评估它的营销实例、剖析它的顶尖经理人、对它的顾客进行访问调查，工程师甚至把爱普生打印机拆开来研究它的技术。惠普还发现，爱普生的打印机在商店中总是被摆在最醒目的位置，顾客普遍对爱普生打印机有信赖感，而且它的设计方式使制造过程变得更加容易。得到这些信息后，惠普开始规划一连串的行动来重新定位自己J｜的喷墨打印机。首先它说服店家，愿意把它的产品放在爱普生点矩阵打印机的旁边，来突出其竞争地位。而且，惠普将产品质量保证期限延长为3年，让顾客觉得这款打印机值得信赖。最后，惠普重新设计这台喷墨打印机，特别融入了容易制造的特性。资料来源：Adapted　from　Stephen　Kreider　Yoder，“How　H…P　Used　Tactics　of　the　Japanese　to　Beat　Them　at　Their　Game，”　Wall　Street　Journal（September8，1994）：1＋

找出问题与机会后，就要设定营销及销售目标。我们经常会看到产品经理接受一个财务预估中的销售目标，然后拟定一个营销方案来实现这个目标。也有些情况是，产品经理必须向管理高层提出一套销售预测，并且说明其合理性。而最典型的状况则通常是以上两种可能的组合。

销售预测

产品经理必须为产品销售预测负责，或至少要了解他所接收到的预测。在进行销售预测时可能用到的预测技术有3种：

时间序列预测（time　series　forecasts）：可以由过去产品销售的历史资料来预估未来期间内的销售数字。

编辑预测（piled　forecasts）：如同这种预测的名称，是把企业经过定量及定性分析所收集到的资料加以编制而得。

因果预测（causal　forecasts）：先找出和销售的发生具有因果关系的因素，再据此进行预测。

虽然产品经理通常会和研究员一起找出预测数字，但仍有必要去了解这3类预测方法间的分别。

时间序列预测

想要估计未来的销售情况，从历史销售模式下手是非常合乎逻辑的做法。时间序列预测需要观察过去一段时间的销售变动情况。把一项产品过去的销售成绩用描点标绘成图形，可以让产品经理清楚产品的销售趋势。趋势模拟（trend…fitting）或回归，就是用统计公式将历史销售资料配置成一条穿越资料点的线形，然后将这条线投射到未来。趋势模拟可以利用电脑来进行，因而更为简单、快速，而且容易理解。如果没有外部因素造成未来销售环境发生重大改变，用这种方法作出的短期预测可能相当准确。

有好几种平均值的概念都是以时间序列作为基础。移动平均（moving　average）是使用固定期限的历史资料（譬如过去l2个月的资料）来进行平均。除非需要考虑季节性指标或其他权值，每一个资料点都有相同的权重。当平均值往下一时间段移动时，计算时会舍弃最早一时间段的资料。指数平滑法（exponential　smoothing）是属于移动平均的一种，

不过它对于最近期问的资料会给予较高的权重。这么做的原因，是假设在预测未来时，越近期的资料要比老旧的资料更有价值。

Box…Jenkins的转换函数模型，则是形态更为复杂的指数平滑技术。它运用电脑来测试不同的时间序列模型，以找出最近似的曲线。例如，资料点的数目及不同的权重都会影响时间序列的曲线，所以有必要追踪各种模型所绘出的数学线型与销售点形成的实际曲线是否接近。

当外在销售环境变动不大，或在营销计划的效果并不会影响销售的情况下，采用时间序列技术来进行销售预测应该是恰当的。只是在一般情况下，以上两者可能都不准确。因此，我们还需要把营销研究的信息及（或）因果分析的信息纳入预测的流程中。

编辑预测

以营销研究的方式来进行预测，可能会用到次级及初级资料的编纂，并且以定量和定性的模式来收集资料。有些次级资料可以从产品状况簿中获得。第五章的图表5。5提供了特定产品（线）的行业或品种销售资料，你可以找出过去一段时间内的平均市场占有率，然后乘上下一会计年度的行业销售预估值，就能得到以行业预估为基础所估算的销售概数。然后，你可以再用有关趋势的定性信息（qualitative　information）或其他可能影响产品销售的因素，来调整上述的预测结果。

在收集初级资料方面，定量与定性的信息同等重要。量化信息可能来自销售前线，销售人员可以提供针对地域或客户的预估值，而由地区经理提供针对分销商或渠道的预测。图表7。1就是一个销售团队用来进行顾客分析的格式。在这个范例里，销售人员必须针对几个选样产品，提出每一个主要客户的销售额预测，以及他们预计能够在下一季度顺利完成交易的几率。这张表可以再加以调整成对销量而非销售值的估计，或是下一年度，而非下一季的估计，或纳入其他关系列特定行业的变数。产品经理（或研究员）可以进一步计算出销售期望值，只要把各产品销售数值乘上相关几率后再加总即可。

以上面谈到的例子来说，填制这张表的销售人员预计产品A的预期销售额是3150美元（销售额乘上几率后的总和）。甚至你也可以直接对顾客进行调查，来评估他们对特定产品或产品线的可能购买情形。

定性预测技术也同样有用——特别是针对新产品而言。“概念测试”（concept　testing）再加上购买意愿调查，就可能是新产品预测的一个资料点。其他的定性工具还有德菲法（Delphi　technique）和商业交易资料等。

图表7。1　销售团队顾客分析表　单位：美元

因果预测或相关预测（correlation…based　forecasts）

因果预测试图要找出销售值和其他变数之间的关联性。譬如说，轮胎销售和车辆的销售有关，而许多家庭用品的销售则和新屋开工率（housing　starts）有关。有助于了解一产品销售环境的领先指标（例如车辆和新屋开工率），都应该纳入预测的过程中。销售状况也会受到广告支出、销售人员数量、价格变动，或其他营销变数的影响。如果能确认某一营销支出的变动和销售情形的变动具有因果关系，这种信息不仅可以用来进行销售预测，还可以作为营销计划中要支出特定费用的理由。

在营销计划中提出来的销售预测数值，应该是从大量不同的信息中得到的结果。不要只依赖趋势预测的结果，也不要毫不保留地接受上级管理部门作出的销售预测。针对预测销量和销售值之间的一致性，最好还能够对照背景分析、营销计划及营销预算的内容进行调整。

目标和策略

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