店铺在竞争性促销中常会用到让利促销。让利促销是根据薄利多销的原则，以店铺少获取一些利润，使其商品价格略低于经营同等商品的零售商，推动顾客购买量增加。但必须注意，《中华人民共和国反不正当竞争法》第十一条规定，经营者不得以排挤竞争对手为目的，以低于成本的价格销售鲜活商品，处理有效期即将到期的商品或者其他积压的商品，季节性降价及因清偿债务、转产、歇业降价销售的商品。这就要求店铺在实施让利促销时，促销价格不得低于商品成本，否则就违反了法律规定。
店铺经常使用的促销方式还有组合销售。按照顾客使用商品的要求，商品之间的连带、配套的关系将商品配套组合销售原本无可厚非，只是某些零售商或零售经营者将按畅滞销商品搭配组合销售，使组合销售成为推销滞销品的形式。其实这种做法是与有关法律相抵触，不符合有关法律要求的。《中华人民共和国顾客权益法》中规定，顾客有权自主选择商品品种和服务方式，自主决定购买或者不购买任何一种商品，接受或者不接受任何一项服务。《中华人民共和国反不正当竞争法》中还规定，经营者销售商品不得违背购买者的意愿搭售商品或者附加其他不合理的条件。
店铺市场预测
店铺销售管理的核心是获得良好的经济效益。市场预测则是店铺取得良好经济效益的必要前提。通过市场预测，店铺可根据市场需要，经营更多的适销对路的商品，加快资金周转，降低成本，取得更好的经济效益。
市场预测不仅要预测当前市场需求，也要对未来市场需求进行预测，以保证店铺的持续性发展。
一、当前市场需求预测
店铺对当前市场的预测，包括对总市场潜量、地区市场潜量、竞争者的销售状况进行预测。
(一)预测总市场潜量
预测总市场潜量就是对在一定期间内，一定水平的行业市场营销力量下，在一定的环境条件下，一个行业的所有店铺可能达到的最大销售量进行预测。下面的公式是预测总市场潜量最为常用的：
Q＝nqp
这个公式中，Q代表总市场潜量；n代表既定条件下，特定产品的购买者数量；q代表平均每个购买者的购买数量；p代表商品价格。
在实际运用中，特定产品或市场中购买者的人数n不易估计。如果将上式加以变形，便可得到称为连续比例法的另一种计算总市场潜量的重要方法，它由一个基数乘上几个修正率组成。利用这种方法，可将对一个量的估计转化为对一个量的各个组成部分的估计。例如，对某种新的早餐饼的市场需求可通过下式来计算：
对新的早餐饼的市场需求＝人口×人均可支配的个人收入×人均可支配的个人收入中用于食品的平均百分比×食品支出中用于早餐食品的平均百分比×早餐食品中用于固体食品的平均百分比×早餐固体食品支出中用于饼干的平均百分比
(二)预测地区市场潜量
如何选择需求潜力最大的地区市场并投入它们的人力、财力和物力是店铺面临的难题之一。因此，需要预测各地区不同的市场需求及市场潜量。这里有两种方法，一种是市场组合法，主要由经营产业商品的店铺采用；另一种是多因素指数法，主要由经营消费商品的店铺采用。
1市场组合法
是指辨别在每一市场上所有潜在购买者，并且对他们潜在的购买量进行预测的方法。例如，取得一个城市内经营音像制品店铺的数量、地理位置、年销售额等数据。然后，根据这些资料即可预测每一地区的市场需求潜量。
2多因素指数法
对经营消费品的店铺来说，面对数量众多的顾客，要想一一进行预测是不现实的。最常用的方法是先识别影响市场需求潜量的因素，然后分别给各因素一个权数(权数的确定要有一定的依据)，最后求出总和。例如，美国《销售和营销管理》杂志公布的“购买力年度调查”，其使用的公式为：
Bi＝05yi＋03ri＋02pi
式中：Bi代表i地区的购买力占全国总购买力的百分比
yi代表i地区的个人可支配收入占全国的百分比
ri代表i地区的零售销货额占全国的百分比
pi代表i地区的居住人口占全国的百分比
当店铺要想对广州的市场潜量进行预测时，假设广州个人可支配收入占全国35%，零售额占全国345%，人口占全国65%，那么广州的购买力指数为：
Bi＝05×35%＋03×345%＋02×65%＝4727%
这样，店铺可预测到自己还能在广州市场上获得4727%的市场份额。
这种方法主要适用于中档商品的市场需求预测，若需要更精确的估算，则还要考虑市场上竞争者的潜力、当地促销成本、季节性波动、市场特点等各种相关因素。
(三)预测竞争者的销售状况
预测总的市场潜量和区域市场潜量对店铺来说是十分必要的，而预测同类店铺的实际销售额，即了解竞争者并估计竞争者的销售额也是必不可少的。
政府统计部门或行业协会公布的资料，都是店铺了解同类店铺的总的销售情况的信息来源，店铺可据此来预测自己在本行业的经营业绩。显然，如果店铺市场占有率及在行业中的地位在下降，店铺的销售增长率低于行业的销售增长率，这就意味着店铺的竞争力在减弱。
店铺还可通过向市场调研公司购买有关调研报告的方式，来得到对行业销售额或主要竞争者销售额的信息，从而预测相关问题。利用这种方法，店铺可以得到各种商品的总的销售情况和各种品牌的销售情况，可以将店铺自身的经营业绩同全行业的销售情况或任何一个特定的竞争者相比较，来预测店铺的市场占有率会发生什么变化，以及竞争者的市场占有率的相关变化，并依据预测结果调整销售策略，提升竞争能力。
二、未来市场需求预测
一般来说，大多数市场的需求是经常发生变化的，而准确预测未来市场需求是店铺获得成功的关键因素。市场越不稳定，预测的准确性就越关键，精心设计预测过程就越发显得重要。
(一)未来市场需求预测的程序
店铺预测未来需求时一般分三个阶段来进行，首先进行宏观经济预测，其次进行行业预测，最后进行店铺销售预测。
1宏观经济预测
是对顾客购买力、商业投资、失业率、通货膨胀、银行利率、政府支出、出口量以及国家总产量等进行预测。
2行业预测
即对本行业同一类型的店铺总的销售额进行预测。它需要将宏观经济预测与其他环境因素结合起来，才能较为准确地预测行业销售。
3店铺销售预测
即根据能够占有的市场份额做出销售预测。许多大型店铺往往利用复杂的数学方法进行宏观经济预测。中小型店铺则只需通过购买预测报告的方式就能对未来需求进行预测。
(二)未来市场需求预测的方法
1顾客意向调查法
这是一种在既定的条件下，对顾客可能购买什么商品进行调查从而预测经营方向和重点的预测方法。在顾客的购买意向清晰明确，现在的意向很可能转化为今后的购买行为，且顾客愿意将其意向告诉调研人员的条件下，这种方法是很有效的。在西方国家，一些调研机构定期对顾客购买耐用消费品的意向进行调查。调查时，一般使用购买概率调查表。
同时，对于经营耐用消费品的店铺来说，调查顾客对目前和未来的个人收入状况及对经济前景的看法并进行预测，对店铺的经营活动是大有用处的。因为店铺可以以顾客对未来收支及经济前景的预期来预测顾客购买意向的变化方向，以便相应地改变其经营策略。
2销售人员意见法
在不能直接调查或费用太高时，店铺也可通过询问销售人员来预测市场需求。由于销售人员直接面对和接触顾客，对情况比较熟悉，所以，通过询问销售人员的意见往往能得到很有价值的信息。
这种方法的具体实施是，请几位销售人员分别估计某一商品在不同条件下未来的销售额及发生的概率，然后求出他们的期望值，最后将几位销售人员的平均期望值作为销售额的预测值。
应当注意，销售人员意见法的精确性会受若干因素的影响，如销售人员对整个店铺和市场情况是否了解，是否受过专门训练，是否会有意隐瞒顾客需求，以便店铺制定低定额等。因此，为了做出比较可靠的预测，应将销售人员和主管经理等人的意见进行综合评定。
3专家意见法
专家意见法是指根据专家对市场需求趋势的调查分析资料而进行主观判断的经验型预测方法。具体实施过程是，先根据市场发展趋势，由店铺有关人员确定预测任务和具体要求，并根据已取得的或现有的有关数据资料，征求若干有一定实践经验和权威的专家的意见。例如，汽车代理店可定期要求它的销售人员对汽车市场的短期需求做预测。也有一些店铺向著名的经济预测专业公司购买关于经济趋势和行业发展预测的情报。这些专门从事市场调查预测的公司，较一般厂家掌握更多、更有价值的情报资料，雇有较多的预测专家，因此，店铺通过这些公司可获得更为全面的信息。
部分店铺还会组成特别专家小组对某些特殊问题进行预测，把专家们聚集在一起相互交换意见，得出整个小组的结论，这种方法被称为“小组讨论法”。也可以要求每位专家单独提出他的预测，然后由专项负责人员将各位专家的意见综合起来得出一个结论，这种方法被称为“单项独测集中法”。或者由店铺按目的要求，制成调查表或以问卷的形式函寄给有关专家，然后收回加以汇总，再分别将汇总后的情况寄给各位专家进行第二轮预测，如此循环往复，最终使专家的意见一致。
4时间序列法
时间序列法是指店铺以过去的资料为基础，利用统计分析和数学方法分析预测未来需要的方法。这种方法的根据是：
(1)过去的销售状况对未来的销售趋势有决定性影响，销售额只是时间的函数。因此，店铺利用这种方法预测未来的销售趋势。
(2)过去的统计数据之间存在着一定的关系，而且这种关系利用统计方法可以揭示出来。
时间序列分析法的主要特点为：以时间推移研究和预测市场需求趋势，不受其他外界因素的影响。不过，在遇到外界发生较大变化，如国家政策发生变化时，根据过去已发生的数据进行预测常会产生很大的偏差。
商品销售的时间序列的内容一般由四部分组成：
(1)趋势。这是由人口、资本积累、技术发展等方面共同作用的结果。利用过去有关的销售资料描绘出销售曲线就能发现某种趋势。
(2)季节。“季节”这个词在这里可以指一年内任何按小时、月份或季度周期发生的销售量变动形式。它一般同气候条件、假日、贸易习惯等有关。季节是预测短期销售的基础。
(3)周期。由于店铺销售一般都受到宏观经济活动的影响，而宏观经济活动会呈现出某种周期性波动的特点，店铺销售额往往也会呈现出某种波状运动。周期因素是中期预测中至关重要的一个因素。
(4)不确定因素。指无法预测的非正常因素，包括自然灾害、战争恐慌、一时的社会流行风尚和其他一些干扰因素。店铺在进行预测时应当考察较为正常的销售活动，而将这些不确定因素予以剔除。
综上所述，时间序列分析法就是根据上述四个要素分析原始销售数据，再结合这些要素预测未来的销售量。
例如，某电器经营店今年售出1000台电冰箱，现在预测明年2月份的销售量。已知长期趋势是每年销售量递增4%，因此，明年的总销售量估计为1040台。但由于经济环境的波动，预计明年的销售量只能达到正常情况下的95%，即988台。如果每月的销售量相等，那么月平均销售量应是823台。然而，2月份通常是销售量低于平均值的月份，季节指数为09，因此，预计明年2月份的销售量可能达到740台。此外，预期不会发生意外事件，如新政策的颁布，国际、国内政局的动荡等，所以对明年2月份销售量预计为740台是比较合理的。
