收入預測詳解

企業的收入預測為整個企業的財務與營運計畫奠定了基礎。今年企業需要多少產能，需要新的資本投資嗎？企業應該在廣告和需求產生上花費多少成本？企業需要多少銷售人員，以及他們的銷售配額是多少？收入預測將如何影響企業的股價和籌集資金的能力？建立準確的收入預測需要瞭解公司的產品和執行能力，以及物料輸入或人力、競爭市場、宏觀經濟等限制因素。進行收入預測不僅僅是設定一個目標數字，而是在過程中協助您評估業務狀況、機會和風險，並制定優秀策略，推動企業獲致成功。

什麼是收入預測？

在收入預測過程中，企業將評估在特定期間内 (例如每月、每季或每年) 銷售產品或服務將帶來多少收入。藉由瞭解業務狀況、先前的業績及外部因素，企業可以做出有根據的假設來預測未來的銷售總額。

收入預測評估整體業務狀況，而不僅僅是完成銷售目標和行銷工作，或由收入營運團隊執行其他活動。在預測過程中，企業還必須考慮競爭環境、生產和人員配置方面的能力以及經濟趨勢。收入預測是企業制定預算的首要假設之一。收入預測與費用和投資估算相結合，得出利潤和現金流量預測。收益預測是一種定量分析，企業依賴此分析來做出各種資料導向的決策，包括要購買多少廣告以及僱用多少名員工。

重點精華

• 收入預測是要預測企業銷售產品和服務將帶來多少收入。此預測基於歷史趨勢、市場狀況和業務策略。
• 有效的收入預測對業務的影響可能很大，因為預測會推動企業在投資和支出方面的決策、影響投資者對企業的看法，甚至是企業吸引人才的能力。
• 為了預測收入，分析師會收集與業績和財務相關的企業資料，考慮競爭和經濟因素，然後應用最適合企業的財務建模和預測技術。

收入預測的定義

收入預測是預測企業在一段時間內 (通常是一個月、一個季度或一年内) 將產生的銷售額。收入預測考慮歷史績效、經濟和競爭條件，以及企業的業務計畫，包括企業計畫在預測期內應用的產品、銷售和行銷策略。由上而下的收入預測方法從這些策略要素和歷史資料開始，然後將預測向下串連至負責執行預測的營運部門。

企業也可以使用由下而上的方法，透過估計各部門的計畫收入來影響預測。例如，營收長的組織可以透過建議增加其認為可以抓住新市場機會的銷售或行銷活動來改變收入預測；產品開發部門也可以透過將新功能或產品推向市場來改變預測。確定預測後，整個公司的財務和營運團隊就會將其用於預算和預測性規劃。

為什麼收入預測很重要？

收入預測決定了企業如何看待其未來及其所做的業務決策。驅動收入預測的假設塑造了企業的短期和長期目標，在協助企業為未來做好準備方面發揮著重要作用。對未來幾個月甚至一年的未來收入的前景決定了企業為新員工、行銷活動、設施和設備以及研究和產品開發所制定的預算。財務團隊將使用該收入預測，然後將預測應用於達成銷售目標所需的損益表成本方面的所有要素，從而估計將產生的利潤和現金流量。

例如，如果您預測收入成長為 5%，則根據歷史數據和應用於當前競爭市場的預測策略，您可能會估計需要將廣告收入增加 8%，同時將銷售人員增加 5%，才能達到該收入。您可能會計算出更高的收入將使您實現更好的規模經濟，因此您的銷售成本將從收入的 30% 降至 28.5%。您現有的財務人員能否處理較高銷售等級的應付帳款和應收帳款，您是否有必要的營運資金來支付庫存和付款浮動？其中的關鍵在於收入預測會在整個組織中產生連鎖反應。

上市公司的收入預測也經常會與華爾街的分析師分享，他們密切關注公司的成長率，作為投資決策的考量因素之一。分析師會將這些收入預測納入自己的模型中，如果一家公司未能達到預期，尤其是一再發生，分析師可能會下調股票評級，建議投資人出售該股票。尋求借貸、吸引私募股權或風險投資或出售部分或全部業務的私人公司也將提供收入預測。收入預測是企業實力的關鍵部分之一。這是一個值得投入更多資金的機會嗎？

如何預測收入？

透過檢查企業當前狀態、歷史績效和外部因素，您可以對未來收入做出有根據的估計。此預測可協助您制定資料導向的策略，並做出改善業務的決策。預測收入需要準備和流程紀律。您可以採取以下步驟來預測收入。

8 個預測方法

任何預測方法都有其優缺點，具體取決於企業的不同變數。您需要根據目前的收入成長模式，為企業選擇最合適的方法。您可以考慮兩大主要預測方法：定性與定量法。

定性預測依賴專家意見，其中可能包括來自銷售人員、通路合作夥伴、外部分析和高階主管的意見。定量預測則是使用資料，並從中推算未來的價值。您很可能會選擇採用雙管齊下的方法。

以下是一些常用的定量預測方法。

1. 直線預測：此方法是假設企業繼續實現和過去一樣的成長率，因此您需要將企業最近一年的收入乘以目前成長率。這表示如果您想知道未來一年的預計收入，您可以參考過去兩年的收入。如果您在兩年前賺了 1000 萬美元，在去年賺了 1050 萬美元，則成長率為 5%。如果要預測明年的收入，您只需將 1050 萬美元乘以 1.05，得出結果為 1102.5 萬美元。這種方法太簡單了，無法直接借鑒。比較適合給過去一直擁有穩定成長率的企業用來進行粗略估計，或者是作為對成長範圍和驅動因素的初步考量。
2. 時間序列分析：此技術使用定期的歷史資料點來預測未來的結果。市場上有許多時間序列預測方法，因此財務團隊必須根據季節性和趨勢波動等因素，確定哪種方法更適合其產業和使用案例。以下是時間序列預測 (權移動平均) 的範例。
3. 加權移動平均預測：此時間序列方法使用資料點的加權平均值，按順序預測下一個值。這是一種實用方法，可監控每月收入結果和調整近期預測。例如，您可以根據一月、二月、三月和四月的收入，預測五月的收入。加權移動平均值的公式如下：
   
   

   (一月收入 x 10%) + (二月收入 x 15%) + (三月收入 x 25%) + (四月收入 x 50%) = 五月收入

   
   此方法適合進行短期、近期的預測，也適用於非季節性的企業。
4. 線性迴歸：此方法涉及使用收入和獨立變數之間的關係來做出預測。這是一個數學模型，使用特定的因素來預測未來的收入。或者，此方法可以反向評估有多少給定因素可推動收入成長。例如，如果您認為廣告支出可以推動收入成長，您可以收集有關企業收入和廣告支出的過去資料，執行簡單的線性迴歸模型，以確定其中的關係。如果要將該結果轉化為收入預測，您只需在模型中輸入未來一年的預期廣告支出，就可以估算收入。當然，其他因素業也會推動收入成長，所以您可能需要建立更複雜的迴歸模型，將更多因素納入考慮範圍。
   
   

   以下是一些常用的定性預測方法。

5. 詢問高階主管：此方法需要由高階主管組成的小組的協助；對於較小型的企業，您可能只需要創始人的協助。當然，這聽起來很簡單，但高階主管可能會帶來強大的專業知識。如果您要推出全新產品或成立新創公司，那麼可能沒有太多相關的資料。您無需為了追逐一個未知數字而在預測方面超支。
6. 詢問銷售人員：透過由下而上的預測方法，向銷售人員瞭解收入潛力。您也可以向經銷商或其他通路合作夥伴獲取資料。他們的意見可以很好地幫助您檢驗由上而下的方法，例如詢問高階主管小組。
7. 詢問外部專家：在此方法中，您需要依賴產業分析師和顧問、產業協會、學術研究人員以及其他高度關注市場的人員。例如，某家汽車製造商可以利用眾多外部觀點以及內部的專家觀點，預測特定市場可以購買多少輛汽車，從而將結果納入自己收入預算。
8. 詢問客戶：在 B2B 工業價值鏈等領域，潛在買家的數量有限，因此買家意向調查可能很有價值。對於消費品行業，您可能會透過更廣泛的消費者信心調查來評估整體支出意圖，然後將結果應用於您的領域，包括食品、旅遊、耐用品、家居裝修等。

需要避免的 6 個收入預測錯誤

企業預測收入的準確程度取決於許多因素，包括輸入資料品質和廣度、內部資訊 (例如產品上市和行銷工作) 的可見性、對外部驅動因素的敏感度以及相關因素的波動性等等。以下是人們在預測收入時會犯的一些常見錯誤以及如何避免這些錯誤。

1. 認為歷史會重演：直線預測，或過於依賴歷史資料來預測增長趨勢的預測方法，可能會削弱外部力量 (例如更強大的競爭對手或不斷變化的經濟情況) 或內部限制 (例如對產品或人員的投資不足)。
2. 依賴有限或衝突的資料：您需要完整且值得信賴的內部資料來生成精細的預測結果。除了總營業收入數字外，您還可以深入瞭解依地理區域、產品和銷售管道劃分的收入來源資料。在深入分析的過程中，如果發生資料點衝突或缺失，則預測將變得更加困難。此外，資料可能會受到季節性或異常情況的影響，例如零售商在短期預測中包含年度資料，但沒有列明假日季節，或製造商的某個需求期間發生監管變化。
3. 低估了外部條件的變化：人們相信自己的策略和計畫，因此他們有理由專注於正面的一面。但預測者必須充分權衡外部因素和風險，如競爭、監管、顛覆性技術和經濟，以看破任何看似樂觀的觀點。最好是根據理想情況、糟糕情況和可能發生的情況建立預測。
4. 低估變數的影響力：收入預測會在企業中產生漣漪效應，影響許多重大決策，例如招聘、採購和擴展。財務預測人員需要瞭解這些資料會推動哪些決策，並提供適當的情境，協助員工為變數做好計畫。執行敏感度分析，瞭解不同的變數如何影響總收入，並執行情境模型設計來預估收入波動的影響。較短期 (例如一個月) 的預測可能非常準確，而較長期 (例如一年) 的預測可能需要考慮更多的情境資訊，並謹慎考慮可能出現的一系列結果。
5. 模型過於複雜：在預測模型中添加太多變數，可能會導致一系列問題。舉例來說，使用高度相關的變數可能會過分強調某個因素。因此，如果您正在考慮氣溫、月份、降雪量和水上樂園的客流量等變數如何影響冰淇淋的銷量，您可能只是在用不同的方式來得出同一個結論：冰淇淋在天氣炎熱時的銷量更高。同樣地，如此複雜的模型不僅難以維護，也難以說服利益關係人，如高階主管、銷售人員和投資者。
6. 過度擬合的機器學習模型：當您建立模型時過於精確地解釋某一組歷史資料，以致於無法預測未來，就會發生過擬合。模型過度擬合可能是因為沒有足夠的樣本資料，因此您的模型試圖解釋每個異常值。

在 Oracle 的協助下預測收入及推動收入成長

企業在獲取並利用財務和歷史資料來預測未來收入時，這些由資料支援的預測結果將有助於加強和擴展業務。Oracle Fusion Cloud Enterprise Resource Planning (ERP) 和 Oracle Fusion Cloud Enterprise Performance Management (EPM) 提供資料與分析工具，助您建立完善的收入預測流程。此平台為您的財務團隊提供資料，以瞭解組織的財務狀況以及收入驅動因素，協助您提高預測準確度並改善風險管理。企業領導者可以透過儀表板存取整個公司的資料，獲得可信的財務和營運的視圖，從而掌握強大的預測基礎。

收入預測常見問題

收入預測如何影響業務決策？
收入預測是預算流程的核心，為企業對業務的樂觀程度奠定了基調。例如，強勁的收入預測將告訴營收長他們可以更積極地投資於行銷和銷售，而財務長可以更有信心地加大對人力或產能的投資。

更準確的收入預測可以帶來哪些優勢？
準確的收入預測可以協助企業做出更明智的業務支出決策，制定正確的長期目標，並贏得潛在投資者的信心。

如何預測收入？
您可以透過收集有關企業歷史績效和財務的準確資訊來預測收入，確定哪些外部和內部因素可能會改變成長率的方向，然後選擇更適合的預測方法來預測未來的收入。