营销师(卷烟商品营销)中级技能笔记(市场营销)

A、市场调研、分析与预测

一、调研数据的初步整理（技能点1——调研数据的初步整理X=P114）

市场调查所获得的原始数据，还只是粗糙的、表面的和零碎的。现场审核人员进行过初步汇总和整理之后，它们可能有了比较明确的分类，并进行了初步统计。比如，“XX片区共发出XX份问卷，回收XX份问卷”。但是要进一步分析研究并得出科学的结论，需要对调查资料做进一步审核和整理。 调研信息的初步整理包括三步：（1）审核；（2）编码；（3）录入。

 说明：像这样的一个鉴定点，单列出题的可能性不大，因为内容少。一般而言应该与之后要说的几个

鉴定点结合出题，出综合题，但不排除还是可能会单列的。比如这么一道题：

 A烟草公司决定对X品牌进行消费者知晓率调研，共发出100份调研问卷，实际回收100份，其中

有效问卷为98份。请问，应该如何对调研的问卷进行初步整理。

 解析：很简单，只要回答市场调查所获得的是原始数据，现场审核人员进行过初步汇总和整理之

后，它们可能有了比较明确的分类，并进行了初步统计，调研数据的初步整理包括三步骤，分别是审核、编码、录入。

（一）调研信息的审核（技能点2——调研信息的审核X=P115）

调研信息的审核是对调研问卷进行审核和核实，检查一线访问员的工作质量，确保问卷的真实性和可用性。 在实际操作过程中，审核要点包括如下几个方面： 1、调查是否真实有效

这一步骤的目的是尽可能确保每份调查问卷都是有效问卷。这里的“有效”是指访谈是不是按要求的方式进行，访问员有没有作假。

为了做到这一点，一般在调查问卷中都要求记录被调查者的姓名、地址及电话号码等。这些内容对数据分析没什么用处，但提供了复核的保证。所有调查结束后，复核人应当对每位访问员所做的调查做适当比率的复查，一般这个比率是10%-20%。电话复查主要确认以下五方面的内容： （1）确认此人是否接受了调查。

（2）被调查者是否符合条件。比如，如果调查对象是烟龄超过10年的烟民，那么，复核的时候应再询问他的烟龄，确认是否超过10年。

（3）确认调查是否按要求的方式进行。比如，指定在某个区域调查的话，复核人应确认调查确实是在该区域内完成的。

（4）确认调查是否完整。又是否访问人可能问了一部分问题，其余问题的答案则是自己写的。确认该项的时候，复核人可随机抽取一题至两题询问，以确认受访人确实回答过该问题。

（5）检查其他方面的问题，如访问员是否仪表整洁，是否彬彬有礼。访问员是否明确介绍了调查目的。被访者对访问员或调查过程有什么意见。 2、问卷信息是否完整客观

（1）审查访问员提交的问卷是否完整无遗漏，报送资料是否齐全。

（2）是否有些问题漏问，或没有记下答案。如遇到漏填问题，复核人应尽量与受访者取得联系，并且补充询问那些漏填的问题。否则，这份调查问卷很可能被视作无效问卷。

（3）问卷是否遵循了规定的跳跃模式。比如，依照跳跃要求，问题2的回答如果是“不知道”，访问员应该询问问题6.审核员答对这类问题必须要进行审查。

（4）开放性问题的答案，是否存在人为判断的语句或主观猜测的成分，如果有应及时予以修正。

 说明：这个鉴定点是调研信息的初步整理中的一个小点，但是这个点是比较重要的。单一出来考的可

能性比较大，在综合题中出这个点的可能性也不较大。综合题我之后说，先看针对这个点，可能单一

出的题。

 A烟草公司决定对X品牌进行消费者知晓率调研，共发出100份调研问卷，实际回收100份，随后

审核人员抽取了5%的比例进行审核，发现2%的问卷出现问题，并进行了修正。请问，（1）根据案例描述，复查是否复核要求。（2）对调研的审核要点进行详细描述。

 解析：第一个问题，是否有效。首先根据调研要求来说，复查的比例应该是10%-20%，但是案例中

只对5%的问卷进行了复查，所以复查是不符合要求的。第二个问题，就是详细描述审核的要点了。1、调查是否真实有效（共5点）2、问卷信息是否完整客观（共4点），书上内容抄上去即可。

（二）编码（技能点3——调研数据的编码Y=P115）

编码是指对一个问题的不同回答进行分组和确定数字代码的过程。问卷经过编码后，内容专为格式化和标准化的信息，这样就可以录入并做进一步的分析了。

一般情况下，问卷中的封闭式问题都已预先编码。举个例子，下面是从某份问卷中选取的一道封闭式问题，该问题是第二题，因此问题编码就是“02”，相应的三个答案分别编码为“1-3”。  2.您最喜欢吸的卷烟劲头是？------------02  A.大一点------------------------------1  B.小一点------------------------------2  C.适 中------------------------------3

（备注：封闭式问题就是可以用“是”或“不是”这种能够直观判断选择的问题。开放式问题没有直接答案进行选择，而是寻找被调查者主观上的偏好等。下面我举例说明） 1、您是否喜欢低焦油卷烟？ A、喜欢 B、不喜欢

【】针对选择不喜欢的被调查者问第二题 2、你不喜欢的低焦油卷烟的理由是什么？

上面就是简单的封闭式问题和开放式问题，题1是封闭式问题，能直观判断。题2是开放式问题，因为不喜欢的理由每个人都各有不同，是没有统一选项的，所以这个就是开放式问题。

 说明：这个点一般不会单列考的，应该是在综合题里出现，不说明了。只要搞清楚什么是编码，在综

合题中如果出现一份调研问卷，看是否符合逻辑，编码是否编错就行了。

（三）数据录入与清理（技能点4——调研数据的录入与清理X=P116） 数据的录入和清理一般包括以下步骤： 1、数据录入

我们一般使用Excel软件来如入调研数据。为此，你需要实现准备好统一的录入表格式（见表3-5、表3-6、表3-7）。如果要进行更深入的数据统计分析，你可以将Excel文件导入到SPSS等专业统计软件中。 2、逻辑检查

虽然之前进行过数据审核和确认，但这并不能排除数据中仍有缺漏或者有些记录的答案相互矛盾。设置一些逻辑检查条件可以帮助你找出有明显矛盾的数据，并予以剔除。例如，询问消费者性别的问题，答案代码只能能是01或02，不应该出现其他编码。或者，被访者职业是企业管理者，月收入却低于1500元。这类的记录都是可以通过设置检查条件来清除的。 3、数学检查

做一个简单的数据汇总报告，可以帮助你发现那些数据有缺漏或不符合问题跳跃原则的记录，并且可以检查各题目的答案分布是否符合逻辑。例如，总的记录数为1180，而某个答案的数据汇总不足这个数，说明记录中有数据缺漏。

 案例：逻辑检查与数学检查

数据录入电脑后，我们需要对数据进行进一步检查，一次来筛选、修正无效数据，保证问卷调研信息的真实、可信。

逻辑及数据检查的目标就是要找出是哪些数据出错，并找到出错原因，做相应的处理：进行数据修正或清理。

 说明：主要掌握三个步骤即可。这个点虽然是X点，但是一般不会独立出题，应该是综合题里面的一

个小店，问你数据录入和清理一般有哪些步骤。那么回答三点步骤并根据内容稍有扩展即可。但是请注意一点，如果是要求你根据案例分析数据录入与清理一般有哪些步骤，那么必须要结合所给的案例。比如案例中哪些内容是数据录入，哪些内容是逻辑检查，哪些内容是数学检查的。必须要一一说明。

一、逻辑检查（技能点5——调研数据的逻辑检查Y=P116）

有些问卷，问题与问题直接存在明显的逻辑关系。如表3-5、表3-6以及表3-7所示，节选出来的“问卷数据录入汇总表”，框选标记的0004条记录就出错了。即因（三）题、（四）题、（五）题之间的逻辑关系决定了（三）题若选了2，则（四）题相应的单元格应为空，而（五）题的单元格应该是有记录的（1-5）。而案例框架标注出来的（三）题选了2，但（四）题相应的单元格不为空，由此说明除了逻辑错误。

表3-5 问卷数据录入汇总表摘选 问卷问题 （一）（二）略 略 （三）如果这种新品上柜，您会考虑购买吗？ 1.会 2.不会 3.看情况 （选1接着回答第4题跳过第5题；选2跳过第45题均要回答） 0001 0002 0003 0004 0005 0006 

有些问卷没有那么明显的逻辑关系，但是可以通过常识判断出一定的逻辑关系，比如，在表3-6第四条数据中，我们综合选项发现以下“怪异”组合：   

职业：公务员 学历：小学及以下 每月收入：500元以下 1 2 1 3 4 6 1 3 4 3 3 1 1 3 1 2 1 2 （四）您会购买的原因是（多选） 1.包装风格吸引我 2.听了他人推荐 3.做促销 4.价格可接受 5.我信赖生产商 7.其他原因：（ ） 1 4 4 2 2 （五）您不会购买的原因是（多选） 1.不喜欢包装风格 2.价格无法接受 3.不喜欢这个新品名称 4.习惯了常吸的品牌，不想换 5.其他原因：（ ） 2 4 3 题回答第5题；选3第4、6.我就是喜欢尝试新品 说明：像上面的这个表格，如果技能题中有出现类似的，一定要判断是否存在逻辑错误，像题0004就是明显的逻辑错误。0004中选2的应该是直接跳问第五题，第四题中不应该有答案。

这条数据明显不符合通常逻辑，该问卷应作为无效问卷处理。 表3-6 问卷数据录入汇总表摘选（二） 序号 （一）性别 1.男 2.女 （二）家庭地址 1.A1区 2.A2区 （三）年龄 1.18-25岁 2.26-35岁 3.36-45岁 消费者基础信息 （四）请问您是从事什么职业的？ 1.公务员 2.事业单位人员 （五）请问您的学历是？ 1.小学及以下 2.初中 （六）请问您每月的收入是？ 1.500元及以下 2.500-1000元 3.A3区 4.A4区 5.A5区 6.A6区 7.A7区 4.46-60岁 5.60岁以上 3.企业工作人员 4.个体户 5.工人 6.农民 7.农民工 8.军人 9.其他 3.高中 4.中专/职高 5.专科 6.本科 7.研究生及以上 3.1000-2000元 4.2000-3000元 5.3000-5000元 6.5000-10000元 7.10000元及以上 1 2 3 4 5 

1 1 1 1 1 5 5 5 5 5 3 4 4 5 3 6 1 1 1 4 2 6 6 1 2 2 5 5 1 6 说明：这是第二种逻辑错误，职业、学历与收入明显不符。这样类似的表格在考试中也是可能出现的，这个时候就要去仔细查看，是否存在这样的饿逻辑错误，一定要看清，要将错误找出来。

具体到实际操作中，数据可能成千上万条，无需一条条信息区核对，可以通过在录入的Excel表中设立相应的“筛选”项自动搜寻到出错的数据。

二、数学检查（技能点6——调研数据的数学检查Y=P116）

数学检查就是通过数学处理，找到不符合数学逻辑的数据予以处理的过程。具体操作如，找出数据确实的方法就是用Excel中的函数“COUNT”，“COUNT”是用于累计有数字的单元格总数，比如下面这个例子，总共有1000条数据记录，我们将每一个问题都用COUNT计算一遍，发现第一问是对的一共1000条记录，而第二问、第三问（分别总计数为998、999）就出错了，第二问少了2条记录，就说明有两份问卷数据在第二问有缺失；同理，第三问则少了1条记录。而第四问、第五问的数据汇总虽然少于1000，但是有可能是对的，因为第三题使用了答题跳跃。这时候，另一个问题产生了：根据跳跃原则，只有第二问为3的情况下，第四问和第五问才可能同时出现答案，记录4显然有问题，该记录应作废。 表3-7 问卷数据录入汇总表摘选（三） 问卷问题 （一）（二）略 略 （三）如果这种新品上柜，您会考虑购买吗？ 1.会 2.不会 3.看情况 （选1接着回答第4题跳过第5题；选2跳过第45题均要回答） 0001 0002 0003 0004 0005 0006 „„ 总计 1 2 1 3 4 6 „„ 1000 1 3 4 3 3 1 „„ 998 1 3 4 2 1 2 „„ 999 （四）您会购买的原因是（多选） 1.包装风格吸引我 2.听了他人推荐 3.做促销 4.价格可接受 5.我信赖生产商 7.其他原因：（ ） 1 4 4 2 2 „„ 768 （五）您不会购买的原因是（多选） 1.不喜欢包装风格 2.价格无法接受 3.不喜欢这个新品名称 4.习惯了常吸的品牌，不想换 5.其他原因：（ ） 2 4 3 „„ 685 题回答第5题；选3第4、6.我就是喜欢尝试新品 还有一类属于答案错误的数学检查，即当总共就3个答案时，在问卷答案缺出现了3以上的数，这就说明问卷出错了。比如还是上面的例子，第三问共3个答案，在第三条记录中却出现了“4”，出错了！同样的一半还是用“筛选”来对每一列进行

检查，找到错误记录。 

说明：1、上面这样的表格，也是可能在考试中出现的。一个是对简单的逻辑错误检查。我们看第三问，明显这个问题应该都需要进行回答，所以总计是1000份的问卷，就不可能在第三问出现999个回答而缺一个。这里就是错误，可能是录入上的错误，也可能是调查过程中调查员的填写错误。第四问和第五问的总计数不足1000，但是由于第三题的问题可以跳选第四或者第五又或者两个都问，所以总计数768和685反而可能是对的。但是记住，如果这两项的总计数出现1000，那肯定也是错误的。2、答案错误，拿上面的那个黄色底纹的数字“4”来说明，这个问题总共只有三个选项，是怎么都不可能出现4这个回答的，这个是明显的逻辑错误。这样的题都是可能在考试中出现的。 三、检查出错误之后的处理（技能点7——检查出错误之后的处理Y=P119）

实际操作中，可能出错的环节和相应的处理办法见表3-8，一般从第一个问题往后“排查”处理。 表3-8 问卷数据出错环节及处理措施 出错环节 1.数据录入出题（输入错；输入遗漏） 2.答卷者填问卷过程中出错（填错；漏填） 处理办法 找到原始纸质问卷，修正录入数据 有没有联系方式，通过电话针对出错的问题重新访问；没有留下联系方式，做无效问卷处理 3.问卷造假 问卷作废  说明：这个点单一列出来出题的可能性很大，但是也不会很难。大家可以去关注下07版以前的内容，

基本也和之前的调查问卷一致，寻找问卷中的逻辑错误。但是有一个检查出错误之后的处理，可能会是逻辑错误找出以后的第二个问题，就是根据所出现的内容，请写出处理办法。那么这个时候就要根据表3-8这样的处理措施，首先先找到案例中有哪些出错环节，再对应的写处理办法即可。

二、调研数据分析（技能点8——调研数据分析方法的三个层次）

调研数据分析的过程应始终紧扣调研目标。在设计调研问卷时，我们强调应首先明确调研目标，并层层分解，才能最终得到一份完美问卷。到了数据分析阶段，则应考虑如何就问卷所展开的内容归纳出结论，解答调研之初所提出的疑问。

数据分析方法有很多，根据深入程度不同，我们将常用的分析方法汇总为如下三层： 第一层：数据图表化，即运用图形、表格使得数据信息直观、生动、形象化。

第二层：描述性统计，即通过分类汇总、均值、离散度等统计工具来揭示数据的分布特征和代表性。 第三层：显著性分析，即运用假设—检验的方法来确定某种市场判断的正确性，或验证某种市场规律是否存在。相比描述性统计，显著性分析的方法可以更深层次地挖掘数据内在的规律。  案例：图标为调研报告增“色” （以下街区了调研报告的一小部分） 一、问卷调研开展情况

本次问卷调研根据天水卷烟消费者分布情况和各营销部客户经理数量确定了问卷调研样本的分布比例和投放量，实际回收问卷1043份，具体回收情况统计如下： 表3-9 问卷回收情况统计 A区营销部 B区营销部 C区营销部 D区营销部 E区营销部 F区营销部 实际回收 185 289 136 127 116 85 有效问卷 156 261 130 124 113 78 有效性（%） 84.3 90.3 95.6 97.6 97.1 91.8 G区营销部 网络问卷 总计 105 93 1136 102 85 1049 97.1 91.4 92.3 在统计过程中，我们对1136份问卷进行了数据筛选和过滤，剔除掉其中填写不正确、有明显异常值和缺失值的样本，最后得到有效问卷1049份，有效性为92.3。有效样本分布如图3-4至图3-7所示。

女, 4%男,96%

图3-4 消费者样本性别分布

7%6%9%2%14%16%16%7%公务员事业单位人员企业工作人员个体户23%工人农民农民工军人其他

图3-5 消费者样本职业分布

12%1%10%38%39%18-25岁26-35岁36-45岁45-60岁60岁以上

图3-6 消费者样本年龄分布 5%7%1%0%21%37%29%500元以下3000-5000元500-1000元5000-10000元1000-2000元10000元及以上2000-3000元

图3-7 消费者样本收入分布

注：图表是根据书上的那些依样画葫芦，可能有所区别，只表达个意思而已。。。  案例点评：

我们在撰写调研报告时，一定都很想让自己的报告从头到尾都能够得到读者的关注。如何才能令一份报告显得赏心悦目，让读者愿意花更多的时间去读、去理解、去领悟你的报告呢？最好的方法莫过于用图和表。就好像案例中的这份报告，一看到，就让人有想接着阅读下去的欲望，图、表的广泛运用使得阅读和理解更为容易和顺利。

 说明：这个点单列出来出题的可能性也不大，一般是综合题中的小问题。主要就是掌握三层，可能会

问你调研数据有哪些分析方法，那么解答三个层次。当然还有另外一种可能性，就是给你一个分析，可能一开始是图表化、接着直接是显著性分析。（或另外一种，先图表化后描述性统计）问你该分析是否合理。那这个时候就是不合理了，应为分析要注重三层，不能有所缺失。按后一种出题应该算是现在越来越多运用的，毕竟题目要活可能就会这么出，所以大家一定要搞清楚三层的逻辑顺序。

（一）调研结果图表化

在对数据进行初步处理之后，呈现在我们面前的是大篇的编码列表。他们仍然繁杂，一点也不直观。因此我们首先要做的就是将调研数据表格化和图形化。 1、调研数据表

调研数据表可以帮助你对调研结果形成总体感知，并挖掘出数据背后的事实，形成调研结论。 （1）单一答案列表（技能点9——单一答案列表X=P122）

对于单项选择题，单一答案列表能够直观地显示各个答案的选择人数和占比。从而简洁直观地体现被访者对某一问题的总体态度。例如，“共59%的被访者表示愿意或非常愿意尝试卷烟新品牌”，此类结论通常源自单一答案列表。

 说明：这个点没什么东西，内容是概念，但是实际在考试中肯定是综合题中用一张图标让你判断这个

是什么列表，是否是单一列表。

（2）多种答案列表分析（技能点10——多种答案列表分析X=P122） 某些问题可能允许多个答案（也就是一般意义而言的多项选择），在进行列表分析时，你可以就这一问题从不同角度分别列出单一答案列表，以便从不同侧面体现被访者对问题的态度。例如，对于多项选择问题“你最近一周曾购买过的卷烟品牌是”，你可能最想知道各个卷烟品牌的占比。你也可以同时探究一下，同时选择“中华”和“苏烟”的比例是否比同时选择“中华”和“黄鹤楼”的比例高，进而确定不同品牌间到底有多大程度的替代性。

 说明：与单一列表一致。

（3）交叉分组表（技能点11——交叉分组表X=P123）

交叉分组表的基本思想是，结合其他问题的回答来考察某一问题的答案。交叉分析可以挖掘各项因素之间的关系，通过不同的细分凸显出隐藏的事实。绝大部分的市场调研，做好交叉分析就足够得出有力的调研结论了。如下例中，将“对卷烟新品牌的购买意愿”与“被访者性别”组成交叉分组表。  说明：与单一列表一致。

（4）横列表分析（技能点12——横列表X=P123）

横列表其实是一种复杂形式的交叉分组表，它将同一问题的多个影响因素分别到同一交叉列表中。如“对卷烟新品牌的购买意愿”可以更细致地分别分析城镇和乡村中不同性别被访者的选择。  说明：与单一列表一致。

 案例：三类数据表的运用

T市烟草在3月份调研了该地区消费者对一款卷烟新品的消费意愿。在调研分析报告中T市烟草灵活运用三类调研数据表，来考察分析消费者市场对这款新品的消费反应，我们以此为例来看下三类数据表具体如何运用。 一、单一答案列表

运用单一列表来展现新品消费意愿的宏观图景（见图3-8）

1.您是否愿意尝试新的品牌？ -------------100% A.非常愿意 --------------------------------------11% B.愿意 --------------------------------------46% C.一般 --------------------------------------33% D.并愿意 ---------------------------------------9% E.非常不愿意 ------------------------------------1%

图3-8 新品消费意愿

二、交叉分组表

很多时候单一答案列表无法达到解释实际情况的目的，也不足以显示特征，而应用交叉分组表进行深入分析则能了解不同问题之间的联系，如图3-8中的“新品消费意愿”就结合了“地区”因素（见表3-10）

表3-10 新品消费意愿的地区差异 地区类型 A.非常愿意 城镇 乡村 18 6 B.愿意 45 44 C.一般 26 40 D.不愿意 9 10 E.非常不愿意 2 0 表3-10从地区角度来考察消费者新品消费意愿的差异。通过这个交叉列表，你可以很容易发现，城镇居民比乡村居民更愿意尝试新品。同样的，如果加入性别因素，就可以得到消费意愿的性别差异；加入年龄因素，就可以得到不同年龄段对这款卷烟新品的消费意愿差异。对于同一个问题——“消费者对卷烟新品的消费意愿”，运用交叉列表从不同的维度分析将有不同的结论，而这些维度的选取将因分析目标、决策需要等而异。 三、横列表

横列表是更为复杂的交叉列表，是对同一个问题的多个影响因素分别进行分解列表分析。例如，我们在表3-10“新品消费意愿的地区差异”基础之上加入“性别”因素。

表3-11 新品消费意愿的性别差异 单位：%

答案 A.非常愿意 B.愿意 C.一般 D.不愿意 E.非常不愿意 男性 19 76 50 14 2 女性 5 13 16 5 0 此次调研男女消费者的抽样比例为4:1，通过对于新品消费意愿（不同的选项）的男女比例进行进一步计算，发现男性消费者对于卷烟新品的接受程度要高于女性。由A-E，这个比例分别约为：4:1、6:1、3:1、3:1、2:0。那么这种性别差异在不同的地区中也是如此吗？为此，我们将三个因素汇总到一张横列表（见表3-12）来分析。 表3-12 新品消费意愿的地区/性别差异 单位：%

性别 地区 A.非常愿意 B.愿意 C.一般 D.不愿意 E.非常不愿意 城镇 14 36 20 7 2 男性 乡村 5 40 30 7 0 城镇 4 9 6 2 0 女性 乡村 1 4 10 3 0 通过比例计算，我们会发现：在乡村，新品消费意愿的性别差异远大于城镇的性别差异，即乡村的女性比城镇女性地处新品的情绪更强烈些，而相反，乡村的男性比城镇男性更乐于接受新品。这意味着新品的女性市场在城镇的拓展和推广，较之乡村是更容易展开的。

从以上例子可以看出，横列表分析的开始就是先形成一维数据，然后把这些数据分成两个或多个类目，形成二维数据进行分析。这种方法的成功取决于分析者选择关键因素以及根据这些因素组成的横列表的能力，如果因素选择不当，将使数据误导决策。

 说明：上面的案例就是对几个表的说明及应用，个人认为考试的大致形式也就是这样。可能会给你单

一答案列表、多种答案列表、交叉分组表和横列表，问你每一类表格的作用。或者直接让你判断上述的各类表分别是哪种类型的。

2、调研数据图形化

交叉分组表和统计分析帮助你设别重要的发现，图形则帮助你以最直观易懂的方式呈现结果，使调研结论产生足够的冲击力。我们说“千文不如一图”就是这个道理。

将表格图形化，最常用的软件是Excel。它拥有强大的图形处理能力，可以从数据表自动生成多种图标。常用的分析图有：

（1）饼状图（技能点13——饼状图的运用X=P125）

用扇形的面积来表示数量，可以很直观地表示出各部分在总体中所占的百分比，且各部分百分比之和必须是100%。

（2）线形图（技能点14——线形图的运用X=P125）

较多适用于时间趋势类的数据表述，即反映事物随时间变化的情况。比如，某卷烟单品在1-6月的销量记录，用线形图就可以很直观地显示出销量随时间变化的趋势。 （3）柱状图（技能点15——柱状图的运用X=P125）

常被用于不同项目数据之间的比较。柱状图是三类图表中最为灵活的，任何可在线形图与饼状图中表示的数据结果均可以在柱状图中表达。  案例：三类数据表的图形化

图形大多时候都比表格来得更为直观，我们在前面案例中用到的数据表，如果用图形来表示的话，很多我们需要通过比例计算得出的结论都可以在图形上一目了然。图3-8的“新品消费意愿”转化为饼图之后（见图3-9），就可以非常直观地知道新品消费意愿各类态度的占比。

可以很直观地发现，城镇消费者较乡村消费者更愿意尝试这种卷烟新品（见图3-10）。

将横列表转换为柱状图（见图3-11）以后，我们可以更直观的理解前一个案例得到的结论：在乡村，新品消费意愿的性别差异远大于城镇的性别差异，即乡村的女性比城镇女性抵触新品的情绪更强烈些，而相反，乡村的男性比城镇男性更乐于接受新品。

（这里省略图，我要自己画太累了，看书上P126上的三个图就行了）

 说明：这里三个鉴定点基本可以合并，或者可以统一起来说。因为这个在书上只有概念，但是其实考

的是运用。那么什么是运用，我个人其实有两种理解。一种是从字面理解，本质上就是什么图用在什么方面。但是我认为其实这样考试已经没有意义了，因为从书上三个图的对比来看，为了更好的说明情况，肯定是用柱状图最好。所以，接下来我要说的第二种可能性，就是案例上面所写的分析。这个其实在07版教材里面就有这方面的内容，也有对图形所表达意思的分析。这里我就随便举个例子：  例：我们通过对比A、B卷烟厂在K市历年卷烟市场占有率及平均价格走势（下图）的对比分析，可

以得出什么结论？

140120价格（元/条）100806040200200020012002年份20032004A厂价格B厂价格

（图A）

4035302520151050200020012002年份20032004市场占有率（%）A厂B厂

（图B）

 答：得出以下结论

1、B厂烟在K市价格逐年下滑，而A厂烟则逐年上升（由图可得），【前面是前提】说明B厂烟已进入成熟期（成熟期有待探讨，是否按照后两年持平判断），A厂烟则处于成长期（由图可得）【后面是结论】。 2、B厂烟在K市的市场占有率逐年下滑，至2004年已不到30%，而A厂烟的市场占有率逐年上升，至2004年已达到36%（由图可得）。A厂烟的实力地位已超过B厂（由图可得）【前两句全部是前提】。A厂烟已取代B厂烟在K市卷烟市场占主导地位（结论）。

 这个例子比较简单，是曾经我07版中级笔记上的例子，作为参考告诉大家。可能根据图形的分析就是

这样，答题的时候要注意先对表象的说明，然后通过比较得出结论。不管是看到哪种图，都要这么进行分析。随后还可以给出进一步的趋势分析。如果现在按照书上的三个图来说，从城镇男女对新品消费意愿上，由图就可以知道城镇对新品的接受意愿较强，那么对于一些品牌来说，从城镇的培育就相对于乡村要容易，可以作为新品上市投放的重点地域。

四、分析报告的撰写（技能点16——分析报告的撰写X=P106）

如何才能使调研报告让读者一目了然、易于接受，并且觉得赏心悦目呢？分析报告和所有论述性文章一样，都是为了表达观点，提供论据，影响读者。分析报告其实是个提出结论并且证明给人看的过程。对分析报告的基本要求是：结论明确、结构清晰、数据翔实。 一份结构完整的分析报告通常包含以下要素。 （1）报告主题；

（2）市场背景简述；

（3）信息采集的范围和方法概述（对于定期性的市场分析，此项非必须要素） （4）总结论（或结论概述），篇幅较长的报告则是主要结论摘要；

（5）分论点并附数据论证，这是分析报告的主体部分，主体内容的结构清晰同样非常重要，可以按照内容分别阐述分论点，或者从不同维度分别阐述分析结论。 （6）意见建议或下阶段的实施计划。

好的论述性文章是有一定的写作规律可循的。这里，我们介绍一种被广泛接受和运用的写作方法：金字塔式写作。（案例不写了，自己看书上P106-108的） 金字塔式写作的指导原则有三： 原则一：自上而下，形成金字塔。

原则二：保证同一组的子观点之间需相互独立，且属同一范畴。 原则三：对每一子观点的论述，观点先行、写有意义的标题。

 说明：这个鉴定点，一般有两种出题方式。一种是给你一篇分析报告，问你是否完整。这个时候就要

对应6要素看了，看是否完整，不完整的找出哪个方面不完整。另一种就是综合题里问你，一份完整的分析报告通常包含哪些要素。那么你就把6要素列出来即可。

（一）片区市场分析（技能点17——片区市场分析X=P108）

客户经理和市场经理需要定期对所辖片区做市场分析，片区市场分析应以反映一段时间片区的总体市场情况为主。

这类市场分析不需要篇幅很长，一篇一两千字的市场分析已能够反映出片区的总体情况。 引用销售数据和市场数据是必要的，但选择数据时应紧紧抓住概括本片区市场特点的数据。

作为深入市场一线的营销人员，市场分析应更注重提炼出市场动态。这些市场动态包括：零售客户关注什么，反馈了什么；关于市场价格和市场库存，有什么现象可以反映出市场的动销变化；消费者对卷烟产品有什么反馈，等等。

 案例：XX区市场部2010年1月第一周工作小结

本周是2010年的第一周，虽然公司本周货源供应量提高，但是客户对货源投放增加的期望值仍旧比较高。 一、本周主要市场数据

由于1月份的卷烟销售受春节来临的影响，进行同比意义不大。我主要通过本市场部和本级的销售份额比重的对比来说明本市场部一周的销售成绩。

本周XX市场部在湖州地区的销量比重处于合理的状态，但销售结构还需提升。从数据上看，销售量占全区1/4强，属正常水平。销售额略低于销售量比重；单箱毛利、单箱销售额均低于湖州地区（见表3-1） 表3-1 XX市场部与全区销售量、销售额对比 卷烟名称 总计 省内名优烟 省内其他烟 省外名优烟 省外其他烟 销量 XX市场部 含税销售额 单箱毛利 单箱销售额 销量 含税销售额 全市 单箱毛利 单箱销售额 表3-2 XX市场部与占全市销售指标比重

卷烟名称 总计 省内名优烟 省内其他烟 省外名优烟 省外其他烟 销售比重（%） 含税销售额比重（%） 单箱毛利比（%） 单箱销售额比（%） 28.47 29.37 27.57 26.43 30.47 28.09 31.72 26.44 26.26 30.15 98.02 107.30 95.73 98.99 98.22 98.66 108.02 95.89 99.35 98.95 表3-3 各类烟销售比重对比分析

卷烟名称 总计 省内名优烟 省内其他烟 省外名优烟 省外其他烟 XX市场部 销量（箱） 403015 29315 191824 46166 135710 比重（%） 100 7.27 47.60 11.46 33.67 销量（箱） 1415588 99816 695687 174670 445415 全市 比重（%） 100 7.05 49.14 12.34 31.47 二、本周主要市场现象与市场反馈

从本周市场走访情况来看，卷烟继续处于紧缺的状态。外渠道由于外地供应时间及供应量的限制，加上不清楚本地公司的供应策略；因此，外渠道进入的卷烟数量及规格都不多，而且价格也没有很大的变化。

客户对目前的供应量表示理解，认为今年的供应量正好，既能大致满足市场需求而且确保一定的利润空间。烟酒店、便利店、商超的“中华”烟供应相对其他业态的多些，这同时有利于对该业态的日常经营管理。

本周有“H（锦绣）”上市供应，去年试销的客户表示，该卷烟初次上柜介绍后，客户能接受。客户也愿意继续订单销售，目前的回头客还不是很多，具体的销售情况需要继续关注。

本周主要是关注客户经理是否开始对春节的卷烟供应情况进行通知。本人检查了城区两位客户经理所管片区的部分客户。总体执行情况不错，但发现标价签还不是很到位，部分便利店的标价签也存在缺失的现象，下一步将加强督导。

 案例点评：

这是一篇市场经理所提交的周市场分析。周市场分析以提供片区市场概况和市场动态为主。 1.开篇，以简短的话语点明本片区市场中最值得关注的事项。

2.选取有代表性的数据指标，并与全市总体水平进行对比，可以较好地体现片区市场状态。提取本周有代表性的市场反馈。从市场、客户、品牌以及客户经理工作四方面分别说明。

 说明：这个鉴定点是分析，分析我个人一直认为是考试的重点，考的概率相对都较大。多多少少一次

考试都会出现不同的分析题。所以针对这个点，就拿上面的案例说，如果给你的是表格，你是否能根据表格的数字进行分析，在分析了以后是否能有措施。我随便拿上面的一组数据来说（截取案例中的）：

表3-3 各类烟销售比重对比分析

卷烟名称 总计 省内名优烟 省内其他烟 XX市场部 销量（箱） 403015 29315 191824 比重（%） 100 7.27 47.60 销量（箱） 1415588 99816 695687 全市 比重（%） 100 7.05 49.14  针对销售比重分析来看，XX市场部的省内名优烟占比高于全市的省内名优烟占比，这个是好的势头，下一个阶段就需要继续做好省内名优烟的货源供应、宣传指导。但是省内其他烟的在XX市场部的占比就不如全市了，要分析这样的原因在什么地方（这个应该是在题目中可以找到的），然后说明下一步该怎么做。

（二）综合性市场分析（技能点18——综合性市场分析X=P110）

综合性市场分析指的是商业公司定期对辖区市场所做的市场分析、对一段时间品牌营销的分析总结，或工业公司定期对自有品牌进行的市场分析。

对区域市场进行分析，不管是市场动销分析还是品牌表现分析，均需要全面综合地反映市场情况。它们通常篇幅较长，且涵盖较广泛的内容。分析报告的结构应该更为清晰，以方便阅读，并可视篇幅情况，在内容主体前提供摘要性结论。

作为综合性的市场分析，对所附的数据要求更高。通过更多地使用图表，可以使报告更为直观易读。较为综合的数据图表可以作为附件附载报告最后，以避免过多的数据表格使征文显得支离破碎。 市场、品牌、客户维度的分析时综合性市场分析的主体内容。一般应包括以下内容： 1.市场维度分析

市场维度的分析应体现市场的总体供需水平和供需波动特征。基本的分析应包括对社会库存的分析（以社会库存水平、社会存销比为主要指标）、市场价格的分析（以零售价格指标、市场价格水平为主要指标）。较为完整的分析还包括：社会销售量估算、需求满足率水平以及市场秩序规范程度等。 2.品牌维度分析

品牌维度分析从品牌的角度出发，对重点品牌的市场表现进行分析。品牌分析的内容也会涉及品牌的社会动销、供需水平等于市场维度有交叉的内容，但两者关注点不同，品牌分析侧重提供重点品牌的市场表现

全景。

品牌维度分析应对重点监测品牌的以下方面进行分析：供需水平与厂长性、社会库存状况、市场价格水平、需求满足率水平、市场秩序规范情况。 3.客户维度分析

客户维度的分析应体现零售客户卷烟经营状况、卷烟经营态度方面的特征。基本的分析内容包括：卷烟盈利水平分析、经营规范情况分析（正规渠道购烟情况、明码实价与价格到位率情况）和对烟草公司态度（服务满意度、货源满意度或对烟草公司政策的满意度）。

表3-4 综合性市场分析的报告结构 所属功能 内容 1.摘要性分析结论 2.销售总量 基础性报告 3.销售结构/分价类销售 4.分区域销售情况 5.重点工业企业/重点品牌销售 6.库存情况 1.基础介绍 2.市场维度分析 市场分析 3.品牌维度分析 4.客户维度分析 5.附录 围绕关键指标，进行不同维度的分析，并附上支持结论的数据图表 要求 1.提供最关键的或值得关注的市场信息； 2.提供销售概况  案例：综合性市场分析报告片段 一、关于基础性报告内容 例一：

11月份F市卷烟市场由于货源不足导致销量有所下降，本月共销售20349箱，同比减少2166箱，降幅9.62%。

1-11月份累计是实现卷烟销售260684箱，同比增加10085箱，增长4.02%，其中省产烟销售182335箱，同比增长3.37%，占总销量的69.94%，同比下降0.45个百分点；省外烟销售75861箱，同比增长6.02%，占总销量的29.1%，同比提高0.55个百分点。 

案例点评：

1.基础性报告部分应首先对当期分析对象情况做总体性概括，概括的文字需要体现出当期的总体特征。 2.如果有特别典型或特别值得注意的分析结论，也应在报告的开始做简单说明。

3.应列明支持概括性结论的数据，这些数据通常是能反映市场总体情况的数量，包括销售总量、销售结构/分价类结构、分区域销售情况、重点工业企业/重点品牌销售情况。 例二：

本月销售结构稳步提升，一类烟销量较快增长。一类烟、二类烟、三类烟分别销售1.19万箱、1.40万箱、3.76万箱，同比分别增长32.05%、5.15%、13.31%，占总销量比重分别为9.56%、11.23%、30.12%，同比分别提高2.13个、0.27个、2.84个百分点，四类烟销售4.29万箱，同比下降5.37%，五类烟销售1.84万箱，同比下降11.54%。其中省产一类烟、二类烟、三类烟分别销售3835箱、11579箱、24031箱、分别增长13.80%、2.62%、17.18%，省产四类烟销售2.26万箱，同比下降5.68%，省产五类烟销售1.52万箱，下降11.60%。省外一类烟、二类烟、三类烟分别销售7944箱、2408箱、13531箱，分别增长4.23%、28.63%、9.06%，省外四类烟、五类烟分别销售2.03万箱、0.32万箱，分别下降5.03%、11.25%。省产一类烟、二类烟合计占比为59.36%，同比下降6.11个百分点。 

案例点评：

以上为基础性报告，对销售结构的说明，同样遵循了金字塔式写作原理，先概括总态势，再分别提供支持数据。

二、关于市场分析的内容 例三：

市场维度分析的大纲

一、市场维度 （一）概述 （二）社会库存水平分析 1．库存可销天数概述及社会库存总量推算 2．城乡市场库存水平 3．分业态社会库存水平 4．分价格区间社会库存水平 5．重点品牌社会库存水平 （三）社会存销比分析（略，分指标同上） （四）市场价格状况分析（略，分指标同上）

 案例点评：

上述案例以市场维度分析为例，提供了市场维度分析应包括的细项内容。

例四：社会存销比分析

2010年7月全国总体社会存销比为0.30，环比保持不变，同比上升0.03。

社会存销比的城乡差异：县城的社会存销比高于总体水平，环比基本保持稳定，同比上升0.04；城市的存销比为0.30，环比同比均略有上升；农村地区存销比环比下降0.01，为0.28，在城、县、乡中处于较低水平。

分业态社会存销比：便利店、超市和娱乐服务类业态的社会存销比均高于平均水平。环比方面，各业态存销比有升有降，但总体波动较小；同比方面，各业态存销比以上升为主，仅商场存销比下降0.20。超市存销比上升较为明显，较上年上升0.07，存销比达到0.35。

分价格区间社会存销比：总体看，所有11个价格区间卷烟的社会存销比数值均处在0.20-0.39的合理范围之内。与上月相比，各价区卷烟存销比变化幅度较小，其中115（含）-155元/条卷烟存销比下降0.01，但仍维持在0.35的较高水平。 重点品牌社会存销比：重点监测的15个重点品牌（规格）基本保持正常的存销比水平。8个单品存销比与上周持平，其中A单品为0.33，B单品为0.23，C单品为0.26，社会动销正常。社会存销比偏高的有B单品，为0.87.

 案例点评：

1．上述案例展示了社会存销比分析的总架构与内容组织。分析在遵循金字塔式写作原理，先提供总状况概述，再细分市场形态、业态、价位区间和重点品牌分别阐述。 2．每一细项阐述时先概括总特征，再提供支持性数据。

3．本案例针对数据本身的分析和结论，在实际工作中，可以根据不同情况，在数据之外提出措施和行动建议。

 说明：市场分析中，综合性市场分析是考市场分析的重要环节，一般市场分析要考，综合性的市场分

析肯定是主要项目。因为从现在的“135”工作法来看，就是市场、品牌和客户三个维度，所以这里的一些东西一定要理解、吃透、弄懂！上述案例的内容可以作为参考，但是一般而言个人认为会有两种可能性，第一还是给你一段文字及数字，让你进行综合性市场分析，这个时候你就一定要将市场维度的、品牌维度的、客户维度的东西分开说。几个概念不要搞混，区分哪些是市场的、哪些是品牌的、哪些是客户的。一旦搞混，那么自然而然就不得分或者少得分了。第二种就是给你一段市场分析，让你判断这个是哪个维度层面的，并且结合给你的案例进行XX维度的细化分析。我随便举个例子进行说明。

 XX品牌目前市场价格平稳，社会存销比为0.18。预计本月该品牌的销售能够达到XXX.XX箱，需

求满足率为97.87%。请结合案例分析是什么维度的分析。

 解析：这个就是市场维度的分析。接下来你还要具体说，在市场价格方面，现在市场价格平稳，

在社会库存分析方面，现在社会存销比在0.18。在销售量估算方面，本月能达到XXX.XX箱，在需求满足率水平方面，现在为97.87%。这样才是结合案例对分析的维度及具体内容进行说明。不能有缺失，缺失一点就扣一点的分，切记！

五、终端监测数据的复核（技能点19——终端监测数据的复核X=P132） （一）监测复核的内容

为确保监测数据分析的质量，应进行监测数据的复核。数据复核主要包括三个方面：完整性、准确性和及时性。在复核过程中不符合要求的数据不应参与分析运算。 1．完整性复核

完整性复核是指是否所有样本点的数据记录均完整上传，没有空白项或者缺漏项。

确认数据完整性通常可以在信息系统中设置空白项或上传异常项检查功能，并提供异常数据清单以供人工复核。

2．及时性复核

及时性复核是指信息是否按照上传时间要求及时获取。这是为了确保进行数据分析是不同点信息同步。确认数据及时性通常可以在电脑操作系统中设置数据导入时间确认点，在该时点由系统自动运行，甄别是否有未及时上传的数据。 3．准确性复核

准确性复核是指确认所获取的信息是否真实可信。它包括两个层次：系统进行逻辑审核和人工进行账实盘点。

（1）信息系统的逻辑复核

 剔除明显不符合逻辑的数据。比如在测评期内销售数据汇总值为0，则该客户的数据上传准确率指标仍

视为不准确；或者在测评期内门店库存数据出现负数，则该客户的数据上传准确率指标仍视为不准确。  运行逻辑公式，剔除异常数据。运用开发的电脑操作系统每月第一个工作日对所采集的数据进行逻辑

运算，来复核进销存是否相符和数据的准确性。

 根据代表性原则，提出离散度水平超过限定的数据。比如通过系统设定置信度区间，超过离散值上限

的数据视为异常数据予以提出。

（2）现场账实盘点。指通过到现场进行卷烟账实盘点（有POS机客户是系统内数据与实物），检查零售客户台账的准确性，并以此可以判断其所提供的数据是否可信。

现场盘点是确保数据准确性的必要手段。一般可每月随机抽查固定比例的样本客户，另外信息系统中数据出错率高的客户也应列入现场盘点。 （二）复核要求

1．进入分析的数据应首先经过信息系统的上述检验，并剔除了异常数据，以确保： （1）信息均已同步上传，没有缺失；

（2）空白数据或缺漏数据的记录已被剔除； （3）进行逻辑验证，并剔除了逻辑错误数据。

2．信息系统应该能提供几类异常信息报表，这样相关负责人可以很方便地发现，并进一步进行人工复核。这些信息应包括：

（1）空白记录，或数据缺漏 （2）延迟提交的信息 （3）错误或异常数据

3．公司应该有专人查看系统提供的异常信息报告，以便及时联系客户经理或信息部分予以解决： （1）及时发现和处理信息系统接口问题； （2）安排客户经理与样本客户及时沟通纠正； （3）对个别数据有疑问的样本客户进行账实盘点； （4）监测点考核与替换的依据。

4．应对监测样本做定期或不定期的实盘确认，并且及时纠正信息系统中的错误数据。

 说明：这个点是单列点，一般而言只能独立出来考。这里我主要对这个点里面的一些内容进行解释一

下。首先终端监测数据确认是监测样本点数据，并且主要是那些可以及时与烟草公司进行数据交换的样本点。东西不难，就是背的东西多了一点。

 扩展内容：这里的数据监测其实可以应用于网上配货，网上配货是很讲究客户上传数据的准确性的，

如果公司正在或准备开展网上配货，对于数据的复核方面可以用这样的方法。里面在准确性复核里面还说到了一个离散度，什么是离散度，就是客户上传的进销存数据与公司推算的进销存数据是否应该一致，这里可能一些朋友搞不明白了，我举个离散度的例子。

 我们以自然月为周期，某公司收到XX客户在上月的所有卷烟期末库存为50条，本月进货4次共

计1000条，期末库存100条。那么推算XX客户月销售量就是950条。但是实际客户上传上来的数据，4次进货是1000条，期末库存和期初库存都没有问题，但是每天上来的销售汇总只有900条，有了50条差异。这个时候大家就会说应该不会有差异，我要说的是未必是如此。由于客户每天需要进行数据上传，但是只要客户有一天数据没有上传，就会出现一天的销售遗漏。公司的推算其实很简单，就是期初库存、期末库存、进货数量三者推一个月销售，不关心当中每一天的库存和销售的，所以只要客户在期初这天库存上传、期末这天的库存上传，四个进货日期的进货数量上传，那么剔除这几天，只要有一天不上传，就缺失了一天的销售数量，这个时候就和公司推算的实际销售就有差异了，这个就是离散值，那么离散度就和算毛利是一样的，推算下即可。如还有不明白的，可在帖子下留言。

六、需求预测的常用工具

1．简单移动平均法（技能点20——运用简单移动平均法预测需求X=P156）

移动平均法是一种基础的数学预测方法。这种方法以若干时期为计算期（如以最近12期为计算期），每次通过吸收新一期的数据，删除最早一起的数据，使计算期向前推移，并求出该期间内时间序列的平均值作为下一期的预测值。移动平均法适用于需求模式比较稳定的情况。因为当需求呈不断增长趋势时，由于前几期的需求量比较小，相应的出的平均值要比实际的需求值低，因此此时简单移动平均值并不能作为最好的预测值。

 说明：这个点就不用说了吧，最简单的计算题了，如给你一串数据，让你预测下一期的，在这里唯一

要看清的就是是要求你是移动平均多少个时间段的数据。比如给你上推14个月数据，预测下一个月的，要求是用一年的，那么你只要推12个月就可以了，因为要求上是这么说的，别用14个数据进行平均，那就错了，要用12个月，是预测周期推上去的12个月，不是从最早开始推过来的12个月，切记！这种题目出来就是送分，这个也扣那你就别想着及格了。

2．移动加权平均法（技能点21——运用移动加权平均法预测需求X=P156）

移动加权平均法同简单移动平均法唯一的不同是移动加权平均法给予每一个数据一定的权重。如表3-21所示，靠近预测期的数据权重大，而离预测其远的数据全中小。因侧重近期的数据，如果需求呈增长或减少趋势时，采用这种方法可以提高预测的准确性。在这个例子中，权数是随意给定的，其中最近一期数据的权数为0.4。预测者必须给每期数据一个权数，减少预测中的人为因素，割弃数据给定的权数总和为1。 表3-21列出了分别使用简单移动平均法和加权移动平均法对前五期数据计算的结果。表中第一行为最早一期（-4）期的数据。下面依次为-3期、-2期、-1期，知道最近的一期（0期） 表3-21 移动平均法和加权平均移动平均法分别计算结果

时期 -4 -3 -2 -1 0 平均需求量： 需求量 10 25 30 35 50 30 需求量权数 0.05 0.10 0.175 0.275 0.1 加权需求量 加权需求量 =0.50 =2.50 =5.25 =9.625 =20 =37.875 从表3-21可以看出，加权移动平均法计算出的结果虽然要比移动平均法计算出的结果准确，但并没有反映需求明显增长的趋势，因此加权平均法只适合于需求相对稳定的情况。

 07版上关于加权平均预测的案例我再帮大家引用进行说明，这种形式我个人认为在新版考试里面还是

会出现的。

 例：某市烟草公司为使下一年度的销售目标制定得更为科学，运用集合意见法组织了一次年度销售量

预测，由市烟草公司经理主持。参与预测的有经济运行处处长、营销部经理、订单部主任、市场部经理、品牌经理、配送中心主任。他们各自预测的最高、最可能、最低销售量及相应主观估计发生概率见下表。若按其意见的重要程度，6人预测值的权数依次分别为：0.20、0.18、0.16、0.18、0.15、0.13，请计算出各人的预测期望值，然后计算出最终年度销售量预测值，填写在表中横线上。

某市烟草公司年度销售量预测值估计表 单位：万支

预测者 经济运行处处长 营销部经理 订单部主任 市场部经理 品牌经理 配送中心主任 销售估计值和相应概率 最高销量 40000 42000 39000 41000 38000 43000 概率 0.3 0.2 0.1 0.2 0.2 0.1 最可能销量 36000 37000 35000 36000 36000 40000 概率 0.6 0.7 0.7 0.6 0.5 0.7 预测期望最低销量 概率 值（量） 32000 32000 30000 31000 30000 39000 0.1 0.1 0.2 0.2 0.3 0.2 年度销售量预测值 ★重点解析：

求什么：搞清楚要求什么，表格上面提示的是两个，一个是人均的预测期望值，还有一个是年度销售量预测值。年度的销售量预测是在个人的基础上出来的。所以要先个人，再总体。

重要条件与推理：

1、个人的预测期望值如何得出：每一个职能人员均预测了一个最高销量、最可能销量和最低销量（已知条件）。同时，还给予了每个预测销量的概率（已知条件）。大家是否发现，三个概率加起来为1（已知，但需要发觉）？

2、要清楚给我们的概率是什么意思，和各销售估计（测算的销售量）的关系。 3、个人的预测期望值就是每个人每个销售估计值与概率的乘积之和（结论）。

4、年度销售量预测值也就是每一个人的预测值（已求出）与题目中所给的权数（0.20、0.18、0.16、0.18、0.15、0.13）的乘积之和。

答：

（1）经济运行处处长的预测期望值=40000*0.3+36000*0.6+32000*0.1=36800（万支） 同理可得：

营销部经理=37500（万支） 订单部主任=34400（万支） 市场部经理=36000（万支） 品牌经理=34600（万支） 配送中心主任=40100（万支） （2）年度销售量预测值

=36800*0.2+37500*0.18+34400*0.16+36000*0.18+14600*0.15+40100*0.13=36497（万支） （3）将所得出的数字都填在表格上。

3.指数平滑法（技能点22——运用指数平滑法预测需求X=P157）

指数平滑法与移动加权平均法相同，不同之处在于权数是从指数系列中选取。与加权移动平均法相比，指数平滑法不再需要重复计算每期的预测值。利用这种方法进行下期预测的公式如下： 下期预测值=上期预测值+α（上期预测误差） 其中，0<α<1。

（说明：公式上面的α是希腊字母，中文名叫阿尔法，不是英文字母的小写A，大家不要搞错） 因此，下期预测值=上期预测值+α（上期实际需求量-上期预测值） 即，α×ft+1=ft+（dt-ft） 在上述公式中，上期的预测误差值经过给定的α调整后，用来预测下期的需求。

（1）α的值。α值一般介于0.1到0.4之间。α值越大，表示近期需求的比重越大。但是如果α值越大，就越会受到随机因素的影响，从而造成预测值不稳定。运用计算机对过去的需求数据进行处理，并且与过去的需求预测相比较，就可以发现使误差最小化的α值。

（2）误差。误差是指实际需求量与预测值的偏差。计算机处理系统利用检验公式可以发现并提醒预测值是否存在误差。而人工方法只能依靠预测者对初始数据进行检验，或将实际需求与预测值进行对比，从而确定是否存在误差。

通常，提高α值可以降低误差发生的程度，但还是有必要调整预测结果以消除将来的误差。当然，不管运用何种预测方法，误差都会产生。

我们举一个运用指数平滑法进行需求预测的例子，如表3-22所示。在这个例子中，假定α值为0.2。上期的需求预测值为50，实际需求为60，误差为±10。具体数值如表3-22所示。 表3-22 指数平滑法举例（一） 时期（t） 上期预测值Ft 上期实际需求量Dt 预测误差（Dt-Ft） 下期预测值Ft+1 第一期 50 60 +10 52 根据下面的公式，可以计算得出下期的预测值。

ft+1=ft+α×（dt-ft）=50+0.2*10=50+2=52 在表3-23中，这个预测值在第二期中变成了上一期的预测值。这样重复循环下去。假定在这一其中实际需求值为72，相应的预测误差为+10。具体数值见表3-23

表3-23 指数平滑法举例（二） 时期（t） 上期预测值Ft 上期实际需求量Dt 预测误差（Dt-Ft） 下期预测值Ft+1 第一期 50 60 +10 52 第二期 52 72 +20 56 这样，下期的预测值通过以下公式计算得出为56。

ft+1=ft+α×（dt-ft）=52+0.2*20=52+4=56  说明：曾经07版教材里面的高级内容，现在放到中级来了。公式上理解不是太难，并且考试的时候肯

定是有会说明的，让你用指数平滑法进行计算，所以公式看熟，搞清楚那些字母的含义。这里我必须强调，考试的时候是必须写计算公式的，没有公式是不能得满分的。并且，公式列完了以后，要有计算步骤，不能直接写答案，切记！并且，你会按照公式这么做，那么如果让你倒推你也要会哦。

（二）季节波动预测法（技能点23——运用季节波动预测法预测需求X=P158）

 说明：这个鉴定点的所有内容，我暂时无法给出笔记。因为书上表3-24这个表格，我是怎么都没看懂。

等我什么时候研究出来了，什么时候进行说明，万分抱歉。

（四）定性预测的方法（技能点24——定性预测的方法Z=P162）

在卷烟需求预测中，经常用到的两种定性分析方法是集合意见法和德尔菲法。 1、集合意见法

集合意见法是把“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的思想推而广之。比起工作背景范围比较狭窄的成员组成的小族，有来自不同职位的、背景更为广泛的成员组成的小组所作的预测更为可靠。集合意见法通过开放式的会议进行，在会议中，来自不同级别的管理者和职员自由地交换想法。

这种开放形势的会议的一个难点是：低级别的员工会被较高管理层员工的意见所左右。例如，客户经理可能对某品牌的市场需求有更直观的感觉，因而更容易抓住体现需求变动的现象，但一方面他们可能难以明确表达这种市场感觉，另一方面由于职位的原因使得他们不太可能对上级的观点提出反对意见。 2、德尔菲法

德尔菲法是针对自由讨论的难点而发展起来的，它通过一些增强过程控制的手法，来确保预测结果中每位参与者的意见重要度等。

正如我们在集合意见法中提到的那样，一个高层人员的陈述或观点很可能比一个低层人员更受重视。更糟糕的情况是，低层人员经常不敢表达自己的真实想法。为了避免出现这种情况，德尔菲法隐去了参与研究的各成员的身份。每个人的重要性都相同。其操作过程是：由主持人设计调查问卷并发给每个参与者，各个成员的意见经汇总后以匿名方式和新一轮问卷一起，再反馈给全组的每个成员。 德尔菲法的具体步骤如下：

（1）选择专家组成员。专家组成员应包括来自不同岗位且对预测对象有了解的专业人员或管理人员，如客户经理、市场经理等一线人员；品牌经理、客户服务助理等专业营销人员；公司分管领导或营销中心经理等中高层管理人员。

（2）通过事先设计好的标准问卷进行调查（或电子邮件），从各个参与者处获得预测信息（包括对预测所假设的前提和限制）。

（3）汇总第一轮调查结果，添加适当的新问题后重新发给所有专家。 （4）再次汇总，提炼预测结果和条件，再次提出新的问题。 （5）如有必要，重复步骤（4），将最终结果发给所有专家。

经过上述三轮预测，德尔菲法通常能得到满意的结果。该方法所需的时间取决于专家组成员鼠目、进行预

测所需的工作量，以及各个专家的反馈速度。

表3-27总结了各类常用的需求预测方法，以便于对比选用 表3-27 常用的需求预测方法摘要 预测技术 Ⅰ.定性方法 德尔菲法 主观性；判断性；基于评估与评价 由一组专家分别对问卷作回答。由组织者汇集调查结果，并形成新的调查问卷，再由该组专家重新回答。由于接受了新的信息，对这组专家而言也是一个学习过程，并且不存在如群体压力或出现主导型个体影响预测结果的现象 Ⅱ.时间序列分析 1.简单移动平均 基于随时间而形成的历史记录来预测未来走势 对某一包含一些数据点的时间段求平均，即用该时间段所含数据点的个数去除该段内各点数据值之和。这样一来，每一点对平均值都具有相同的影响力 2.加权移动平均 3.指数平滑 Ⅲ.因果分析法 个别点的权重可能比其他数据点要高或者低一些，可工具经验而定 最新数据的权重高于早期数据，此权重因子随着数据的老化依指数下降 试图弄清楚预测对象的基础和环境系统情况。例如，销售量可能会受到广告、质量和竞争对手的影响 回归分析 与时间序列中的最小二乘法相似，但可以包括多元变量。回归分析的基础是其他事件的发生影响了预测结果 特点  说明：曾经07版中级的X点变成了Z点，也好，少点事情。大家只要把过程、特点这些搞清楚就可以了，别的我也没什么要讲的了。

B、货源组织与货源投放

一、目标分解的维度

一般来看，目标有两种分解维度，即按空间关系分解和按时间关系分解。 （1）按空间关系分解（技能点1——按空间关系分解目标X=P187）

这是一种按照管理组织系统的权责关系逐级分解目标的方法，由于管理组织系统是纵横交错的主体网络，所以目标分解又有纵向分解和横向分解两种形式。

纵向分解是贯彻直线领导负责制，主要是目标在部门内上级到下级的目标分解方式。对于卷烟采购计划而言，这里指的是品牌部主任将目标分解给下级各工业企业品牌代表，各品牌代表再将品牌采购计划分解给下级采购人员这样层层目标细化的模式。

横向分解是贯彻职能部门负责制，主要是将总体目标在部门之间分解的方式。对于卷烟采购计划而言，这里指的是针对年度采购计划涉及的职能部门，将年度采购计划按照各职能部门分工，如投放、营销、库存等。

 说明：这个点考概念的可能性比较大，我看不出还能怎么考，另外一种考法我在下一个点进行说明。

（2）按时间关系分解（技能点2——按时间关系分解目标X=P188）

这种分解方式比较容易理解，即按照时间维度将年度采购计划分为季度采购计划或者是月度采购计划，或是分为长期目标、中期目标、短期目标。通过对时间区间的界定，确保采购计划能按时完成。

综上可见，目标分解也就是计划分工的过程，因此必须把握住管理组织系统的整体目标，经过科学的分解，使之成为一个空间关系、时间关系、权责关系都非常明确的协调的有机整体。

 说明：和上个点一样，考概念的可能性比较大，但是另外一种，就是给你一个案例，让你确定这个是

哪种分解，是空间？还是时间？对于空间关系来说，还会问你是纵向分解还是横向分解，这个大家一

定要区分清楚。空间按的是组织结构（纵向分解是直线领导负责，就是上级到下级。横向就是职能部门负责，是分解到各部门）。时间能比较容易区分了，看到年度、半年度、季度、月度等等有时间概念的，基本就是按事件关系分解。

二、甘特图（技能点3——甘特图X=P188）

甘特图，也成为条状图。其内在思想简单，基本是一幅条线图，横轴表示时间，纵轴表示活动（项目），线条表示在整个期间上计划和实际的活动完成情况。它直观地表明任务计划在什么时候进行，及实际进展与计划要求的对比（见图4-11）

图4-11 甘特图

通过甘特图，管理者可以方便地了解一项任务（项目）还剩下哪些工作要做，并可评估工作是提前、滞后或正常进行。是一种理想的控制工具。 绘制甘特图的步骤：

（1）明确项目牵涉的各项活动、项目。内容包括项目名称（包括顺序）、开始时间、工期，任务类型（依赖性/决定性）和依赖于那一项任务。

（2）创建甘特图草图。将所有的项目按照开始时间、工期标注到甘特图上。

（3）确定项目活动依赖关系及时序进度。使用草图，并且按照项目的类型将项目联系起来，并且安排。 （4）计算单项活动任务的工时量。

（5）确定活动任务的执行人员及适时按需调整工时。 （6）计算整个项目时间。

（7）在确定项目活动的时序长度时，要注意几个问题：避免关键性路径过长。关键性路径是由贯穿项目始终的关键性任务所决定的，关键性路径会由于单项活动进度的提前或者延期而发生变化。 （8）不要滥用项目资源，合理安排项目活动时序长度。

（9）对于进度表上的不可预知事件要安排适当的富余时间，但是关键性任务时序长度必须确定，不能安排富余时间，因为它作为关键性路径的一部分，他们的时序进度对整个项目直观重要。

 说明：这个点看了很多遍，没有如何制作甘特图，所以不会考制作，那么就完全是一个概念性及步骤

的考试了，给你题目问你绘制甘特图的步骤。或者多一个弯，先给你一个图，问你这个是什么图（看清楚是否是甘特图），然后问你这个图表示什么意思，绘制步骤是怎么样的，这样答下来即可。另外还有一种，就是已经告诉你是甘特图，问你一个小点的问题，就是确定项目活动的时序长度时，需要注意哪些问题？那么把步骤里面的（7）点网上写即可。

三、库存水平管理

库存水平管理一般分为以下几个步骤：（1）将库存品项进行分类；（2）确定品项的安全库存量和最低库存量；（3）监控库存总量。 1、库存品项的品类

常用的库存品项分类方法有两种：ABC分析法和货源定位模型。

（1）ABC分析法（技能点4——ABC分析法Y=P191）

ABC分析法以库存品项的使用量和价值量作为分类标准，尤其适用于以库存成本最小化作为库存管理的首要目标的情况。这是一种经典的库存确定方法，该方法使用了30多年，至今仍是最为有效的库存管理技术之一。ABC分析法根据事物在技术或经济方面的特征，进行分类排队，分清重点和一般，从而有区别地确定管理方式的一种分析方法。由于它把被分析的对象分成A、B、C三类，所以又称为ABC分析法。 运用ABC分析法划分库存品项类别的步骤为：

第一步，确定排序标准。一般按照各品项在特定时期内（通常为一年）的总采购支出或总使用价值进行分类（卷烟成品库存的使用价值即成品的销售额）。 第二步，按照标准将全部品项进行排序。 第三步，进行品项占比累计计算。

第四步，按累计计算结果将品项归类。一般来讲，A、B、C各类的划分标准并无严格规定，习惯上把累计至前60%-70%的品项归位A类，累计至80%-90%的品项归为B类，最后10%左右的品项归为C类。 第五步，对各类品项进行有针对性的库存控制，具体如下：

A类品项对采购支出影响最大，因此应尽量控制A类品项库存，使之保持在最低水平。比如，经常检查该类品项的库存，以避免可能发生的缺货；采用最为复杂的预测技术对其进行需求分析和监视。简而言之，对于A类品项，企业要提供最多关注、使用更好的控制系统，而不是靠更多的库存，来保持高需求满足程度。 C类品项是另一个极端，即很多不重要的品项。对C类品项应尽力节约经理和成本，如减少交易次数、降低库存控制严格度。这类品项可以保持在较高库存水平，因为其库存成本很低。大批量进货可以减少交易次数和缺货风向，这很适用于C类品项。

B类品项处于A、C两类品项的中间，在库存水平与控制程度两方面，B类品项都处于A类与C类品项之间。 为了方便大家理解ABC分类法的五个步骤，以下我们将举个例子说明： ①计算采购品项的平均周销售额（见表4-5）

表4-5 采购品项平均周销售额计算 品项编号 1 2 3 4 5 6 产品平均周销售量 3 2.5 20 175 1 15 产品单价 2.5 1 5 2 10 2 平均周销售额 7.5 2.5 100 350 10 30  说明：由于表格众多，我想一个个说比较清楚点。先说这个采购品项平均周销售额计算。产品平均周销售量×产品单价=平均周销售额。这个应该很好理解，遇到这样的计算题不应该失分。

②按平均周销售额对采购品项进行排序，并计算累计销售额。根据累计占比划分ABC分类（见表4-6） 表4-6 采购品项的排序及分类

品项编号 4 3 6 5 1 2 总计 周销售额 350 100 30 10 7.5 2.5 500 总价值排序 1 2 3 4 5 6 累计销售额 350 450 480 490 497.5 500 占总销售额累计占总销售的百分比（%） 额的百分比（%） 70 20 6 2 1.5 0.5 100 70 90 96 98 99.5 100 ABC分类 A B C C C C  说明：这个表我要说重点说明一下。首先这个表格我在书上的基础上又加了一列，便于大家理解。首先我们看周销售额，每一个品项所得出的数字是在上一个表格的基础上出来的。由于这里是按照周销售额从高到低进行排序，所以品项编号相应就有了变化。第三列总价值排序就是根据周销售额的排序结果。第四列累计销售额不是的出来的结果，而是上表中直接列给大家的，这一列的数字不要去过多纠结。第五列占总销售额的百分比，折耳根是第二列周销售额/那一列我多出来的总计500。得出了对于总销售额500，每一个品项所占的比重，总数值为100%。第六列，可能大家会混，这里的百分比不对啊，不是应该加起来100%，现在怎么都会数字那么大？这里要搞清楚一点，就是这里的百分比都是基础第四列累计销售额/周总销售额500得出的。所以才会出现6品项累计超过100%的情况，只有这么计算才能得出第七列的ABC分类结果。我们就那品项四来举例，累计销售额350/周总销售额500×100%=0.7×100%=70%，因为在60%-70%范围，所以是A类。后面的每一类都是这么计算的。 ③用ABC法进行库存管理（见表4-7）

表4-7 ABC法则的应用示例 单位：天

类别 A B C 交货间隔期 3 10 30 安全库存 2 5 10  说明：这个表是应用实例。如果你在前一张表格得出了ABC分类结果，那么会问你每一类的交货间隔期和安全库存应为多少，那么只需要对应本张表格的类别来些就可以了。

 本点总说明：这个题目有两种出法，一种是计算题，在上面的说明里面写着。另外一种就是分类步骤，

或者问你各品类应该如何有针对性的进行库存控制。那么文字的就按我笔记的加粗部分回答即可。

（2）货源定位模型（技能点5——货源定位模型Z=P192）

货源定位模型不仅可以用于规划采购，还可以用来确定库存结构，并进一步对不同特征的品项进行库存水平控制。

货源定位模型除了考虑库存成本因素外，还考虑了卷烟的供应风险和卷烟缺货对公司业务的影响，是权衡库存成本和采购风险而进行的库存分类方法。

图4-13总结了常规品项、杠杆品项、瓶颈品项及关键品项分别应采取的库存管理方法。

图4-13 货源定位模型

 说明：Z点，就是背背吧，东西也不多，辅助点考的概率也不大。上面的图是管理方法，这个看看熟。

2、确定品项的安全库存量和最低库存量（技能点6——确定品项的安全库存量和最低库存量X=P193） 对库存进行补充的作业是库存管理中的核心业务活动。卷烟单品的库存因为订单出货而梯次下降，再因补货到达而骤然提高，如此循环往复。控制好这一过程，我们需要估算出各个品项满足销售需求所需的库存水平。

通常的库存补充系统有三种类型：

* 再订货水平系统（固定订货数量，可变订货间隔） * 定期检查系统（固定订货间隔，可变订货数量）

* 需求驱动的精益供应系统（按需求的准确数量及时间订货）

其中再订货水平系统是当前卷烟库存管理中普遍运用的模式，我们在此进行重点介绍。

再订货水平系统的原理是，当实物库存水平下降到预定的补货水平时即进行再订货。它涉及以下几项基本概念：

（1）采购前置期：指从采购订单出发到货源品项送达所需的时间。

（2）单次订货量：货源品项每次订购的通常两，它通常是一个协商好的相对固定的量。 （3）安全库存量：它其实是提示补货量，即库存量低于安全库存量时，应该立刻进行补货。 （4）最低库存量：它是个警戒线，为了正常的运营，库存量不能少于最低库存量。 其中，

安全库存量=最低库存量+日均销量×采购前置期

库存最高限量=安全库存量+单次订货量

如果市场需求是稳定的，且采购交付的过程是稳定的，则最低库存量为0，但现实总有种种变数，因而我们经常会设置大于0的最低库存量。

 说明：这个点的文字出发主要是以三种类型中的再订货水平系统。因为相对来说考概念和计算题比较

清楚。计算题之中，公式都不是很难，只要区分一下即可，这里我就不再出题说明了，很容易。

四、前置期管理（技能点7——前置期管理X=P194）

库存补货的管理是基于品项的采购前置期一定的条件下进行的。事实上，提升需求响应水平需要不断寻求缩短采购前置期的方法。

用于缩短前置期和提高前置期估计准确性的技术有：  平衡线供应商监视（LOB）  供应商管理库存（VMI）  企业流程再造（BPR）

 产业和政府协议。

供应商管理库存是用户与供应商间关系的较高级形式，供应商管理库存代表了最市场化的批零协作关系，能将双方的合作潜能最有效地发挥出来。

供应商管理库存的实质是基于信息化基础上的订单营销，依托实时的数据共享，由供应商代客户下订单，并保证既定的市场满足率。其设计思路是客户销售能力识别+合理库存系数。

供应商管理库存目前具有相对成熟的业务流程和操作模式，大部分时间采用自动化批量操作，使原本需用几小时完成的订单评审时间缩短了近一半时间，大大节约了人力成本，缩短前置期，提高了需求响应效率。（优势）

 案例：S市烟草成功建立供应商管理库存业务模式

2006年，S市烟草开始建立“供应商管理库存”业务系统，并逐渐形成了以数据共享分析、销售能力识别、设置库存目标、跟踪库存配货、合理组织货源及定期分析评价六大内容为恒心的工作流程。在系统运行一年后，即2007年，S烟草物流实行供应商管理库存模式配送零售终端就已达到2385户，占S烟草供货网点的45.8%，初步形成规模效应。 “供应商管理库存”具体业务流程主要分为六步： 一、推进批零合作，实现数据共享

S市烟草卷烟营销部通过与零售客户实现信息共享，每日接收零售客户的卷烟进销存信息，并协助零售客户不断提高零售数据上传的及时性和准确性。 二、开展数据分析，识别销售能力

在确保零售数据质量的前提下，根据对客户持续3个月的零售数据的分析，测算出客户各卷烟牌号（规格）的周平均销售能力，并以此为依据同零售客户就周销售能力沟通达成共识。由于销售能力识别在供应商管理库存业务中至关重要，因此S市烟草季度重视对客户销售能力的识别，不断优化和改进识别方法并定期测算，力求真实准确地反映客户需求。 三、按照市场导向，设定库存目标

这一步是整个业务流程中最核心的步骤，即根据不同时期、不同品牌的销售特点和供应需求，设定零售客户库存目标，合理管理零售客户库存水平。我们以客户销售能力为基础，结合品牌市场目标和培育方向，为每个牌号设置合理的库存系数，设定库存目标上下限的控制水平。在库存目标确定时，库存系数的设置是核心问题，S市烟草在库存系数的确定方面采取赋予常规牌号、紧俏牌号不同库存系数的方式，调整市场投放总量，平衡销售进度。 四、跟踪客户库存，实现自动配货

在完成库存目标设定工作后，S市烟草将每日接收到的零售库存信息导入供应商库存管理业务系统，并将库存系数设定值维护进业务系统，按照系统自动生成的库存上限和下限值为门店生成卷烟配送信息。 五、开展需求预测，合理组织货源

需求预测是供应商管理库存业务流程中的重要环节。S市烟草在客户销售能力是识别的基础上，依据60日移动平均日销量结合预测目标库存来编制货源计划，从而做到有效预测客户的月度销售需求并向贸易中心提出货源需求申报。 六、定期分析评价，稳步提升水平

为了稳步提高试点工作质量，我们通过对评估指标的实时分析来监控库存管理的运作质量，以达到不断改进的目的。目前我们的评价指标体系如下：

需求预测准确率=当月实际开单数量/当月预测计划量

销售满足率=当月实际零售销量/（当月实际零售销量+脱销天数×平均日销量）

销售成长率=当月实际批发销量/上年同期实际批发销量 品牌集中度=当月排名前10位的品牌批发销量/当月批发销售总量

存销比=期末库存量/当周实际销售量

通过上述指标的定期分析结果，S市烟草持续开展对于客户销售能力识别、库存目标设置和需求预测三个关键流程步骤的优化，稳步提高供应商管理库存的工作水平，为整个流程的完善提供了有效的改进机制。

 案例定评：

S市烟草通过实行“供应商管理库存”，促进了工商协同一体化的过程，推进了品牌培育工作的开展，加强了零售客户与商业企业和工业企业的联系，使得企业内部的管理水平和市场化运作能力得到了有效提升。

 说明：这个点事前置期管理，但是重点部分是供应商管理库存。而这一块作为X点，更重要的部分我

认识应该是案例中的部分。六个步骤以及一些计算题。需求预测准确率、销售满足率、销售成长率、品牌集中度和存销比，这些公式一定要掌握。公式都不难，自己记熟即可。

五、货源组织工作的绩效评估

衡量货源组织工作的绩效，要从需求的满足能力，成本的控制能力和需求响应速度三方面进行。在这一范围下，能够体现货源组织工作绩效的指标有：

1、需求满足率（技能点8——需求满足率指标X=P196）

需求满足率反映卷烟零售客户需求得以满足的程度。该指标可以直接表现出烟草行业企业的货源保障程度，也能简介地反映烟草商业企业驾驭消费需求的能力。

需求满足率是从需求和保证需求两个方面进行比较得出的结论，因此，不能简单理解为高需求满足率代表着高水平的货源管理。尤其在“总量控制、稍紧平衡”的基础前提下，需求满足率指标应体现出总量稍紧、单品平衡少波动的态势。

需求满足率可以从总体需求满足率、品类需求满足率和单品需求满足率等不同层次考察。  说明：基本就是需求满足率计算。这里要区分总体、品类、单品的区别。随便举个例子： 品类 A 单品（规格） A1 A2 B1 B B2 B3 C D 总计 C1 C2 D1 D2 客户实际订货量 80 50 130 150 260 20 10 50 30 780 客户提报需求量 100 80 130 200 300 20 20 100 50 1000 需求满足率 需求满足率=客户实际订购量客户提报需求量×100%这个例子就是计算需求满足率的例子，数字我随便写的，也就不高兴再算答案了，大家有兴趣可以自己去算。我只说计算，先说什么是总体需求满足率，总体需求满足率就是780/1000×100%=78%。 品类，我就说A品类，就是（80+50）/（100+80）×100%=130/180×100%=72.22% 单品，就是单一的规格，以A1为例80/100×100%=80% 只要大家区分总体、品类、单品，这样的题就是送分题。

2、存销比（技能点9——存销比指标X=P197）

存销比一般以月为周期，计算单位可以是数量或者金额。

存销比综合了库存和销售两方面的因素，反映了某个时点商品即使库存状况的相对数，意思是用多个个单位的库存来实现1个单位的销售。除月存销比之外，更为精确的计算法有周存销比和日存销比。

保证存销比在一个合理水平，可以使销售与库存处于良性循环中。在卷烟中，存销比常常被用于控制库存水平。库存比越小，则产品的周转越快，表明这类产品就越畅销；反之则说明货源的库存高，动销缓。 库存比可以从总存销比、品类存销比和单品存销比等不同层次考察。

 说明：这里其实只说了存销比的一个概念，月存销比，或者说叫月时点存销比。这个点就是计算，其

月存销比=月末库存月总销售×100%实不难，用上一个鉴定点的表格，只是把内容改成销和存，就直接出来了，相当简单。  这里我扩展一下存销比的概念，大家觉得有兴趣可以看一下。扩展内容： 存销比一般而言有两个大类：期末存销比和时点存销比

所谓期末存销比，一般而言有周期末存销比和月期末存销比。但是这里要注意，月期末存销比其实是月时点存销比，为何？我来解释。

1、周期末存销比：是以一个配送周为单位。该存销比主要分析的是单个客户的存销比情况，予以推算客户是否涨库或脱销。举例：（单位：包） 日期 进货 销售 库存 1 12 36 2 20 16 3 100 8 108 4 18 90 5 15 75 6 10 65 7 12 53 8 23 30 9 14 15 10 120 25 90 这个案例，我们先来分析配送周，是3号开始，9号结束。那么库存就是9号的期末库存16，销售是3-9号的销售汇总，简单算法就是：期初库存+进货-期末库存。这里期初库存就是上一个配送周期的期末库存，就是2号的16，则3-9号销量=16+100-15=101，则周期末库存=15/101×100%=0.15。

2、月期末存销比：是以一个自然月为周期。月末最后一天的期末库存/该月的销售汇总×100%即可。出来的是时点存销比，因为不可能是一月配一次货，所以是时点存销比。

所谓时点存销比，就是可以以任意一天作为时点来做存销比的测算。但是时点存销比如果是用单一客户就会有失真的情况，时点存销比多用于对一个区域或者整个市场的测算。

周时点存销比：还是用上面的表格来说，我现在要以8号作为时点，测算存销比，则库存就是8号晚上的库存30，销售就是2-8号（7天）的汇总销量。得出来的值就是该时点的存销比。但是我之前说过，时点多用于区域市场，用于单一客户没有意义。

还有另外一个需要说明的地方就是，期末存销比和时点存销比得出的概念是完全不同的。周期末存销比为0.5，则意味着该客户的库存在没有配送的情况下，还能销售3天半，或者说是留有3天半的销售。但是如果时点存销比为0.5，则代表供需平衡，不涨不脱。具体各时点存销比的含义大家如果有兴趣，我过几天开贴说明一下。这里就不再扩展了。

3、履约率（技能点10——履约率指标X=P197）

履约率指商业企业对半年采购协议完成情况，它在一定程度上体现了工商双方对市场需求的预测和把握程度。

 说明：这个点就这一句话，我莫名。。。但是，既然已经有了，就自己找题。一般而言是计算，然后问

你什么是履约率。那么既然是计算，根据文字来说就是：

履约率=半年协议需求/实际履行情况×100%（需求是商业报的，履行情况是工业给商业的货源）