Det finns fyra allmänna metoder för att förutse efterfrågan. De omfattar dömande, experimentella, relations-/kausala och tidsserier. Välj det bästa tillvägagångssättet baserat på historien om din produkt. Det experimentella tillvägagångssättet används till exempel främst för nya produkter som inte har några historiska uppgifter på marknaden. Dessa metoder är hur du kommer att samla de flesta av dina data. Du kan kombinera tillvägagångssätten för att skapa en mer exakt efterfrågeprognos. Denna metod bygger på de kollektiva marknadsinsikter som observerats av ditt säljteam och chefer för att bestämma efterfrågan. Dessa människor kan ge något eller, i vissa fall, mycket exakta efterfrågeprognoser baserade på sin egen personliga kunskap och erfarenhet. Men de uppgifter du samlar in från dem kan vara opålitliga, eftersom det bygger på dina experters egna personliga åsikter. Av detta skäl används de uppgifter som härrör från bedömningsmetoder bäst för att göra prognoser om efterfrågan på kort sikt. Det finns flera olika sätt att göra detta på, främst beroende på vem du använder för din panel. Men du behöver inte använda dem alla för ett korrekt dömande tillvägagångssätt. Du kan välja eller någon kombination av dem för att uppnå dina mål, beroende på vilka grupper du tror skulle ge den mest korrekta bedömning. Detta tillvägagångssätt fungerar bäst för nya produkter, och det är inte användbart för befintliga produkter som har en historisk efterfrågan rekord. Detta tillvägagångssätt tar resultaten från ett litet antal kunder och extrapolerar resultaten till ett stort antal kunder. Till exempel, om du kontaktar 500 personer slumpmässigt i en viss stad och 25% säger att de kommer att köpa din produkt inom 6 månader, kan du anta att denna procentsats gäller för 5000 personer. Om en liten grupp riktade kunder älskar en ny teknik och svarar bra på testmarknadsföring, kan du extrapolera detta antal för att också prognostisera nationell efterfrågan. Problemet med detta tillvägagångssätt är att det ofta samlar in mer information om kundens preferenser mot din produkt snarare än efterfrågan data. Detta tillvägagångssätt försöker ta reda på varför människor köper din produkt. Tanken är att om du kan förstå varför folk köper din produkt, då kan du skapa en efterfrågeprognos baserat på den anledningen. Om du t.ex. säljer snöstövlar vet du att efterfrågan på din produkt är väderrelaterad. Om väderprognosen förutspår en tung vinter, vet du att det kommer att finnas en högre efterfrågan på dina snöstövlar. Dessa tillvägagångssätt omfattar livscykel- och simuleringsmodeller. Tidsserie tillvägagångssätt försöker matematiskt beräkna efterfrågan med hjälp av tidigare siffror och trender som vägledning. Specifikt kan du använda rörliga medelvärden, viktade rörliga medelvärden, och / eller exponentiell utjämning för att försöka exakt förutsäga din efterfrågan. Dessa tillvägagångssätt kommer att ge dig svårare antal än andra tillvägagångssätt, men måste kombineras med andra, subjektiva approximationer för att ta hänsyn till effekterna av framtida förändringar på marknaden eller affärsplanen.
Ta reda på vilken metod som ska användas. Överväg dömande metoder. Bestäm om du behöver använda ett experimentellt tillvägagångssätt. Överväg att använda en relationell/casual strategi. Beräkna efterfrågan med hjälp av tidsserier.