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
提出销售预测后，下一步就该拟订目标和策略了。“目标”可以回答：“你希望发生什么事？”或“你必须做些什么来实现销售预测？” “策略”则陈述了目标要“怎么做”。只要可以衡量，目标应该尽可能以数值化的方式表达，譬如：数量单位、金额（收入或利润）、市场占有率、顾客满意程度等。目标应该以“动词”（像：增加、维持、强化等）作为开端，在一段特定“期间”内（最后一季、下个年度等），在一个清楚定义的“市场”（现有顾客、新顾客或任何特定的市场细分）中，作用在特定的“标的”（重复购买、新的试用、销量/收入等）上。
举例来说：
尽量运用顾客分析，或是通过运用前面其他章节图表所得到的资料，来说明目标的合理性。例如，如果背景分析发现重复订购率正逐渐下降——虽然顾客满意度依然很高，而且没有显著问题存在，你仍然可以主张“如果能提供适当的支援，就可以实现提高重复订购率的目标”。通常我们会有一个一般性的营销目标，接着有一个特定的、明确的目标，以及针对每一个营销组合——包括产品、价格、渠道、推广等元素的策略宣言。
请牢记，整个营销计划必须协调一致，才能发挥最大的功效。
产品定位
整合阶段的最后一个部分是产品定位，就是决定一个
