什么是销售预测（ATAR）
ATAR由Awarness（关注）、Trial（试用）、Availability（可获得性）、Repeat（重购）的首字母组成，是基于新产品销售额与利润的预测法。我们从销售预测来进行财务分析，一旦预测了未来几期的销售状况，就能够评估成本、预测获利，并计算出主要的财务指标（净现值NPV、内部收益率IRR、回收期PBP等，详见后续更新）。
适用场景
ATAR适用于早期对新产品概念进行评估，得到合理的粗略销售预测。ATAR能够帮助我们以关注度和可获得性为基础来评估市场导入，识别问题所在，纠正错误，调整销售，有利于长期的销售预测和市场份额的稳定。ATAR可以广泛应用于工业品及服务等新产品的基础市场调研、概念测试、产品使用测试、成分测试和市场测试中。
方法&步骤
ATAR运用了创新扩散的原理：个人或公司要想变成创新的固定购买者用户，首先必须关注创新，接着尝试创新，然后发现该创新产品可获得，最后用户喜欢并反复购买该产品。涉及一下几个方面：
Awarness（关注）：购买者得知新产品存在，新产品有独特卖点，在不同产业间甚至开发人员间存在差异性；
Trial（试用）：可以有多种定义，通常意味着实际购买并至少进行消费。例如，在工业场景中，样品被可能使用（会产生成本）；
Availability（可获得性）：购买者想要尝试此产品并成功找到此产品的比例。例如，引入此产品的商店的比例，直销商的数量；
Repeat（重购）：可以有多种定义，通常意味着购买者自己重复购买或推荐给他人购买。例如，对于快消品，一般指反复购买一次以上的比例；对于耐用品，往往指推荐他人使用的比例。
使用方法如下：
确定目标客户：针对潜在的目标市场进行分析，确定可能购买本产品的购买者。可以使某个细分市场的个人客户，也可以是参与购买决策的企业部门；
定义模型：研究市场中对应客户的购买情况，根据客户定义定义ATAR的4个方面。确定如何引起购买者的关注，购买者如何进行试用，购买者可以通过何种方式获得产品，预想的重构是何种类型的；
预测销售：根据客户情况和市场情况，假设ATAR中的可能数据，如可能购买的客户数、关注比例、试用比例、可获得比例、重构比例、单位产品收益、单位产品成本，计算预测结果。
ATAR预测=购买者数量*关注比例*试用比例*可获得比例*重构比例*（单位产品收益-单位产品成本）；
改善利润：根据最初的销售预测进行测试，根据测试反馈的情况，一次选择某一项相关因素采取措施进行改善。循环上述步骤，直到活动预期的利润，或者测试结果为失败，尽早退出市场。
注意事项
由于一开始时只知道部分数据，很多估计的假设不具有较高的可信度，随着新产品开发流程的进行，需要对原来达成共识的数据进行修正；
必须进行客户定位测试，以便识别客户试用时的兴趣所在、使用之后的反应，以及其他对产品有改善作用的内容，因此需要大量数据和反馈来不断强化我们的估算能力。可以用过去大量的研究文件为基础来校正方法以及试用率与重构率的估计；
财务模型必须有产品的成本、价格和货币的现值、未来所得的可能赋税、投资未来产品的资金金额等信息，这些信息有些在产品生命周期结束之后都不一定能确定；
不同的产品、不同的销售方式对ATAR概念店的定义可能存在差异。如果没有对ATAR概念的准确定义，就不可能存在有价值的度量，因此需要针对新产品进行具体定义，并且与战略保持一致；
对于不合理的利润预测值需要改变其中一个因素来进行预测的改善，如检查促销阶段的购买者的关注度，或者看看需要怎样的经销体系才能使购买者在有意购买时就能找到该产品。
应用案例
以大屏手机为例，我们假定此类手机功能与市场现有手机类似（价格、目标市场、提供的利益），客户为现有大屏手机用户，ATAR预测示例如下表所示：
