爱华网在日新月异、竞争不断升级的市场环境中，信息已经是关系企业生死存亡的因素，然而抛开市场竞争中信息不对称和信息相对匮乏对企业决策造成的负面影响不谈，数据、信息的搜集和利用也受到多方面因素的限制，高昂的信息搜集成本使得许多企业退而求其次，主动放弃对市场、竞争对手及顾客的信息搜集和分析工作，从而使得企业的决策，及其实施监控过程存在极强的盲目性，给企业带来巨大的经营风险和财务风险。然而我们认为：信息对于企业是至关重要的，而信息的搜集和利用的成本却不是许多企业想像中那样高不可及的，只是没有明确搜集和使用这些信息的科学的有效方法。
新产品上市预测的主要内容
新产品预测的结果有助于企业确定新产品的预算及资源分配，能够为新产品控制系统提供数据和信息，并对新产品上市的规划、生产系统和分销系统的设计提供依据，在产品上市过程中，企业需要对三个方面的内容做出预测：1.新产品市场机会预测
市场机会的大小及其未来发展趋势是企业新产品开发及市场进入决策的重要依据，著名的SWOT分析模型中就包含了企业对其所在的各个行业的市场机会的分析，市场机会预测主要包括两个方面：（1）对新产品市场规模和发展趋势的预测。在此过程中确定新产品的潜在购买者，确定其人口基数、购买倾向及其变化趋势，着重分析影响市场规模及其变化的因素。
（2）对新产品市场规模实现程度的预测，也就是我们常说的市场渗透。在此过程中确定新技术和新产品的可行性及成功概率，确定影响产品到达顾客的整个过程的因素及其影响效果。2.新产品上市的销售预测 企业相关部门可以参照以往开发新产品的情况，通过分析竞争因素和市场条件，根据企业自身资源和竞争能力，推算出本企业新产品的销售情况，其中主要有：（1）上市销售量。参考各个竞争者的能力和市场份额，根据新产品的市场潜力和市场渗透率来做出推断。（2）重复购买率。通过预测重复购买率，可以估计新产品（特别是非耐用品）的销售稳定性和生命周期长短。（3）未来可能达到的最高和最低销售水平。预测未来的最高和最低销售量，有助于企业了解将承担的风险和可能达到的盈利水平。
新产品的销售预测需要企业之间的竞争因素、顾客的购买心理及行为、环境的影响因素等等，其中重点还要分析企业研发、产品特征、广告、价格及促销等行为对企业新产品市场表现的影响。3.新产品上市的财务预测
新产品上市的财务预测的目的主要是权衡产品开发和进入市场的成本与未来收益，控制产品上市过程中可能出现的财务风险，保障企业预算和财务目标的实现。也就是包含成本预测和收益预测两个部分。首先应对新产品的开发费用、新产品进入市场可能发生的各项营销费用以及各项支出做出预算；进而把这些费用综合起来计算出新产品的开发的总成本；其次根据新产品预期销售情况预测预算出各年度的销售利润率，之后根据二者的差额计算出预期利润。新产品上市预测的方法
针对不同的预测内容有不同的预测方法，对预测精度要求不高的情况下，可以选择经验判断法和调查预测法，包括个人判断法、集合意见法、专家征询法，典型调查、销售调查和定期交换情报预测法等，而对预测精度要求很高的情况下，可以选择数学外推预测法，季节变动趋势预测法，相关因素预测法等，具体包括算术平均法、移动平均法、指数平滑法一元回归、多元回归、季节性变动趋势预测和季节性影响比例预测法等；各种方法在预测过程中均有其优点，也有其缺点，比如美国兰德公司提出的德尔菲预测法，它既可以避免由于专家会议面对面讨论带来的缺陷，又可以避免个人一次性通信的局限；但是其缺点是信件往返和整理都需要时间，所以相当费时。关键一点是这种方法应用范围有一定的局限，如果我们对一种新的工业品上市进行预测，因为其技术、用户数量等因素的影响，德尔菲法就比较合适，然而我们对某种大众消费品的上市做出预测，则这种方法就不太适宜。下面我们分内容的介绍几种相对有效的新产品预测方法。
（一）市场机会预测中的巴斯模型(Bass Model)及其扩展的类比模型
巴斯模型的内容很简单，但是其中却包含很多的信息：其中：Lt为在t时，从未购买过企业产品的顾客购买新产品的概率，Lt是以前购买过企业新产品的顾客的数量， M为达到饱和时的顾客数量，即市场容量。p为外部影响系数，也称为创新系数，即不受其他人影响的购买概率，q为内部影响系数，也称为模仿系数，表示老顾客对潜在顾客的影响程度。
由上述公式可得每个时期企业新产品所拥有的新顾客数量：Nt=(M-Ct)Lt
如果可以准确预测p、q、M的话，上式对t求积分可得累计新产品顾客数量，一般情况下曲线随时间的变化呈S形。在新产品上市初期会有一个较长的导入期，在这个阶段，由于对新产品质量和性能了解不足，人们持观望怀疑态度，试用或者购买的顾客增长较为缓慢，曲线显示较为平缓，之后，使用过新产品的顾客数量经历一个快速的增长期，一方面创新顾客的累计数量在增长，另一方面受其影响的模仿者数量也在增长。最后，当大多数潜在顾客购买过企业的新产品之后，市场逼近饱和状态，曲线再次趋于平缓，甚至开始向下倾斜，部分顾客开始流失。使用新产品的顾客数量并不一定严格按照上述曲线形式发展，具体情况还要看p、q之间的比例关系。巴斯模型给出的是购买者数量，而不是企业的产品销售量，但是销售量可以根据顾客的使用频率间接估计。巴斯模型的意义在于它提出市场动态变化的规律，为企业在不同时期对市场容量及其变化趋势做出科学有效的估计。虽然巴斯模型在理论上比较完善，但是其只适用于已经在市场中存在一定时期的新产品的市场预测，而往往新产品上市的时候，其质量和性能对顾客来讲相当陌生，企业无法对巴斯模型中的创新系数和模仿系数做出可靠的估计，此时就需要对巴斯扩散模型做出一定的补充。
（二）市场销售预测中的联合分析法
联合分析法又被译为结合分析法，是应用统计领域用于多变量分析的一种专门技术。联合分析法可以将主观反应转换成估计参数值的模式，它的目的在于将对预测对象的评估值分解成各预测对象属性的贡献值，然后再将各属性贡献值组合成各预测对象的单一预测值，凭这些单一预测值来预测预测对象对其他许多不同属性组合的反应。联合分析研究方法被广泛应用于包装测试、价格策略研究、广告效果测试研究、消费者市场细分、市场竞争趋势分析等市场营销活动。
联合分析的过程比较简单，对于不同的分析对象，联合分析内容略有不同，以市场销售预测为例，首先根据产品/服务的市场现状及消费者对产品（服务）属性和企业营销活动等组织行为的关注度，选择最能代表营销市场表现的若干个属性，作为联合分析的基础；其次是通过试验设计，模拟出消费者能够理解的少量的第一步中选出的产品、营销行为等属性的组合，即若干企业能够实现的新产品上市的方式，即由产品（服务）的属性及相关企业活动水平组成为一个具体的新产品上市方式描述；第三步，数据搜集和处理工作，即让潜在顾客对上述各种组合进行评分、排序，然后采用数理统计分析的方法求出产品（服务）中每个属性的相对重要性及相关水平的效用值，从而为最终确定产品/服务的营销组合提供策略依据。
新产品销售预测有两个角度，一个是估计出市场潜力和市场占有率，结合竞争对手的销量，估计本企业产品的销售量，另一个是估计新产品的市场到达率和消费者的重购率，从微观角度预测企业新产品的市场表现。无论是市场占有率，还是市场到达率即消费者的重购率，企业都可以运用联合分析法，对其做出估计。
市场占有率不仅仅取决于企业自身的资源和努力，还取决于市场上其他竞争者的相对资源和努力程度，对于不同产品来讲，其各个属性对其市场占有率的影响存在很大的差异，一般企业会从产品大类、顾客类型等方面来考察市场占有率的变动情况。如使用顾客渗透率、顾客忠诚度、顾客选择性等因素，但是，其中一个问题是，这些因素本身就在被估计和测量范围内，其本身的精度就不是很高，对市场占有率的预测结果会存在很大的偏差。我们认为可准确测量的影响市场占有率变动率的因素是很多的，从市场营销的角度来看，就可以分析质量水平、新产品率、市场费用、价格指标等因素。运用联合分析法，可以将这些因素组合成若干新产品组合，调查消费者对于各种组合的偏好，从而分析各种属性对于新产品的市场占有率的影响程度，其中的统计分析则完全可以使用SPSS或者SAS等统计软件来完成。
新产品的高市场到达率并不是企业运用大量的营销资源和手段就可以实现的，需要企业对各种与本企业产品相关的消费终端有细致的了解和把握，而对于消费者初次购买或者试用之后的重购行为，学者们也做过大量的研究，关于影响消费者重购的因素的分类也很多，我们建议有条件的企业使用如下几个方面作为联合分析的基本属性：
1.顾客满意。顾客满意一般被界定为体验价值或实际感知水平与先前的各种期望，主要是与对所选品牌的特定期望之间的差异函数。调查显示顾客满意与顾客忠诚并非线性相关。
2.顾客抱怨。顾客抱怨并不是顾客满意的反面，因为更多情况下，顾客抱怨不一定导致顾客流失或者转移，关键在于企业如何处理，调查过程中要记录顾客的抱怨与解决情况，追踪调查顾客对于抱怨处理的反映。
3.转移成本。如果顾客暂时或长期转移品牌，可能会发生各种心理成本、时间成本、精力成本和货币成本等转移成本。值得注意的是，既然有正的转移成本，也就可能有负的成本，如果顾客希望寻求多样化，那么转移会给他带来额外的心理价值。调查过程中如果能够巧妙地设计问卷，就可以估计出转移成本对顾客重购的影响程度。
4.顾客在购后使用中还会获得其他许多主观的知识经验，比如对该类产品和特定品牌的属性、效果的知识经验，如何使用处置的经验等。这些知识经验主要有助于提高重复购买时的决策水平和加快决策进程，企业可以根据新产品的特征选择能够反映产品使用过程中的经验的属性，也能对企业有效地选择产品形式有所帮助。
结论新产品上市预测的方法很多，然而如果企业希望取得良好的预测效果，选择与企业产品相匹配的预测对象和目标非常关键，而预测过程中各种预测和统计方法的综合运用和控制也至关重要。（作者单位：吉林大学）
