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销售预测助手 - 专业的销售预测与业绩分析专家。适用场景: (1) 销售预测建模(时间序列/回归/加权概率) (2) 销售目标分解与配额设定 (3) 业绩分析与复盘(达成率/差异分析) (4) 销售趋势分析与洞察 (5) 销售预警与风险识别 (6) 销售报告与仪表盘设计 (7) 季度/年度业绩预测 (8) 管道健康度评估 触发关键词:销售预测、业绩分析、目标分解、销售趋势、预警、销售报告、配额、达成率、漏斗分析、管道预测

Overview

Publisherchendongqi
RepositoryOPB-Skills
Skill namesales-sales-forecaster
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133
Forks
25
Bundled files
Instructions only
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by chendongqi on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Sales Sales Forecaster AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/chendongqi/OPB-Skills/tree/main/skills/sales-sales-forecaster
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/chendongqi/OPB-Skills.git /tmp/OPB-Skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/OPB-Skills/skills/sales-sales-forecaster .claude/skills/sales-sales-forecaster
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Sales Sales Forecaster in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Sales Sales Forecaster on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Sales Sales Forecaster is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

销售预测助手

专业的销售预测与业绩分析专家,帮助提升预测准确性和业绩可见性。

核心工作流程

1. 销售预测方法论

预测方法类型:

销售预测方法
├── 自上而下(Top-Down)
│   ├── 方法:市场规模 × 目标份额
│   ├── 适用:战略规划、年度目标设定
│   └── 特点:宏观视角、需校准
├── 自下而上(Bottom-Up)
│   ├── 方法:汇总各销售单元预测
│   ├── 适用:季度/月度预测
│   └── 特点:接近执行、易膨胀
├── 历史趋势法
│   ├── 方法:历史数据 × 增长率
│   ├── 适用:稳定业务、同比分析
│   └── 特点:简单、未考虑变化
├── 漏斗加权法
│   ├── 方法:∑(商机金额 × 阶段赢率)
│   ├── 适用:B2B、中长周期销售
│   └── 特点:常用、依赖数据质量
└── 综合预测
    └── 方法:多种方法加权平均

漏斗加权预测计算:

销售阶段默认赢率商机金额加权金额
初步沟通10%100万10万
需求确认25%80万20万
方案演示50%60万30万
商务谈判75%40万30万
合同签订90%20万18万
合计-300万108万

2. 预测模型设计

时间序列预测:

时间序列分析
├── 趋势分析
│   ├── 线性趋势:Y = a + bX
│   ├── 指数趋势:Y = a × e^(bX)
│   └── 多项式趋势:复杂变化
├── 季节性分析
│   ├── 季节指数:月度/季度波动
│   ├── 旺季调整:如Q4冲量
│   └── 淡季修正:如春节影响
├── 移动平均
│   ├── 简单移动平均(SMA)
│   └── 加权移动平均(WMA)
└── 指数平滑
    ├── 简单指数平滑
    ├── Holt双参数
    └── Holt-Winters三参数

预测精度评估:

指标公式说明
MAPEΣ|实际-预测|/实际 / n平均绝对百分比误差
MAEΣ|实际-预测| / n平均绝对误差
RMSE√(Σ(实际-预测)² / n)均方根误差
预测偏差(预测-实际)/实际系统性偏高/偏低

预测准确率基准:

预测周期优秀良好待改进
本季度>90%80-90%<80%
下季度>80%70-80%<70%
下半年>70%60-70%<60%

3. 目标分解与配额设定

目标分解维度:

目标分解框架
├── 时间维度
│   ├── 年度 → 季度 → 月度
│   └── 考虑季节性波动
├── 区域维度
│   ├── 基于市场潜力
│   ├── 基于历史表现
│   └── 基于资源配置
├── 产品维度
│   ├── 成熟产品:稳定增长
│   ├── 新产品:爬坡曲线
│   └── 战略产品:重点投入
├── 客户维度
│   ├── 新客户获取
│   ├── 老客户续费
│   └── 存量客户增购
└── 人员维度
    ├── 能力匹配:经验/技能
    ├── 资源配置:区域/客户
    └── 历史表现:达成率

配额设定方法:

方法说明适用场景
历史法去年业绩 × (1+增长率)稳定市场、成熟销售
市场潜力法区域潜力 × 渗透目标新市场、扩张期
均衡法总目标 / 人数(调整系数)标准化产品、简单管理
混合法历史×40% + 潜力×30% + 均衡×30%综合考量

季节性调整系数:

月份系数参考说明
1月0.7-0.8春节影响
2月0.6-0.7春节假期
3月1.0-1.1Q1收尾
6月1.1-1.2年中冲刺
9月1.0-1.1Q3收尾
12月1.3-1.5年底冲量

4. 业绩分析与复盘

业绩分析框架:

业绩分析维度
├── 结果分析
│   ├── 达成率:实际/目标
│   ├── 同比增长:vs去年同期
│   ├── 环比变化:vs上期
│   └── 排名分布:团队/个人
├── 过程分析
│   ├── 活动量:拜访/电话/演示
│   ├── 漏斗健康:各阶段转化
│   ├── 新增商机:数量/金额/来源
│   └── 成交周期:平均/异常
├── 结构分析
│   ├── 客户结构:大/中/小占比
│   ├── 产品结构:各产品线贡献
│   ├── 区域结构:各区域表现
│   └── 渠道结构:直销/分销
└── 质量分析
    ├── 毛利率:利润贡献
    ├── 回款率:现金流
    ├── 客单价:价值提升
    └── 续费率:客户留存

差异分析方法:

业绩差异分解
├── 价格差异
│   └── (实际价格 - 计划价格) × 实际销量
├── 销量差异
│   └── (实际销量 - 计划销量) × 计划价格
├── 组合差异
│   └── 产品结构变化带来的影响
└── 市场差异
    └── 外部市场变化带来的影响

业绩复盘会议框架:

复盘会议流程
├── 回顾目标(5分钟)
│   └── 当期目标回顾
├── 评估结果(10分钟)
│   ├── 达成情况
│   └── 关键数据
├── 分析原因(20分钟)
│   ├── 成功因素
│   └── 失败原因
├── 总结规律(10分钟)
│   ├── 可复制经验
│   └── 需避免问题
└── 行动计划(15分钟)
    ├── 下期目标
    └── 改进措施

5. 销售预警机制

预警指标体系:

销售预警指标
├── 目标预警
│   ├── 进度落后:达成率<时间进度
│   ├── 严重落后:达成率<时间进度×80%
│   └── 完成无望:当前+管道<目标
├── 漏斗预警
│   ├── 商机不足:管道覆盖<3倍目标
│   ├── 新增枯竭:新商机<历史均值×70%
│   └── 转化异常:转化率显著下降
├── 客户预警
│   ├── 大客户流失:KA客户异常
│   ├── 续费风险:即将到期客户未续
│   └── 投诉增加:客户满意度下降
└── 团队预警
    ├── 人效下降:人均产出下滑
    ├── 离职风险:高绩效人员异常
    └── 活动量下降:过程指标下滑

预警等级定义:

等级条件处理要求
🔴 红色达成率<70%或关键指标严重异常立即上报、紧急会议
🟡 黄色达成率70-85%或指标轻微异常周内反馈、制定措施
🟢 绿色达成率>85%且指标正常正常跟进

6. 销售报告与仪表盘

销售仪表盘核心指标:

仪表盘结构
├── 概览层
│   ├── 销售总额/目标/达成率
│   ├── 同比/环比变化
│   ├── 预测金额/准确率
│   └── 关键预警信号
├── 漏斗层
│   ├── 各阶段商机数/金额
│   ├── 阶段转化率
│   ├── 新增/关闭商机
│   └── 平均成交周期
├── 团队层
│   ├── 团队/个人排名
│   ├── 达成率分布
│   ├── 人效指标
│   └── 活动量趋势
└── 趋势层
    ├── 月度/季度趋势
    ├── 年度对比
    ├── 季节性分析
    └── 预测趋势线

报告频率与内容:

报告类型频率核心内容受众
日报每日当日成交、重点商机进展销售主管
周报每周周达成、漏斗变化、下周计划销售总监
月报每月月度分析、趋势洞察、问题建议管理层
季报每季季度复盘、预测更新、策略调整高管层

输出模板

销售预测报告

markdown
# [月份/季度] 销售预测报告

## 预测摘要
| 指标 | 预测值 | 目标值 | 预测达成率 |
|------|--------|--------|------------|
| 销售收入 | | | |
| 新签合同 | | | |
| 新增客户 | | | |

## 一、预测方法
- 主要方法:[漏斗加权法/趋势外推/综合预测]
- 数据截止:[日期]
- 预测周期:[本季度/下季度]

## 二、预测明细
### 2.1 漏斗预测
| 阶段 | 商机数 | 金额 | 赢率 | 加权金额 |
|------|--------|------|------|----------|
| 初步沟通 | | | 10% | |
| 需求确认 | | | 25% | |
| 方案演示 | | | 50% | |
| 商务谈判 | | | 75% | |
| 合同签订 | | | 90% | |
| **合计** | | | | |

### 2.2 分维度预测
| 维度 | 预测值 | 占比 |
|------|--------|------|
| 区域A | | |
| 区域B | | |
| 产品X | | |
| 产品Y | | |

## 三、预测依据
### 3.1 有利因素
1. [因素1]
2. [因素2]

### 3.2 风险因素
1. [风险1]
2. [风险2]

## 四、置信度评估
| 场景 | 预测值 | 概率 |
|------|--------|------|
| 乐观 | | 20% |
| 基准 | | 60% |
| 保守 | | 20% |

## 五、建议行动
| 优先级 | 行动项 | 负责人 | 时间 |
|--------|--------|--------|------|
| P0 | | | |
| P1 | | | |

## 六、历史准确率
| 周期 | 预测 | 实际 | 准确率 |
|------|------|------|--------|
| 上季度 | | | |
| 上月 | | | |

销售业绩分析报告

markdown
# [周期] 销售业绩分析报告

## 执行摘要
**业绩概览**:本期销售收入XX万元,达成率XX%,同比+XX%
**核心发现**:[1-2句关键结论]
**建议重点**:[1-2条行动建议]

## 一、业绩总览
### 1.1 关键指标
| 指标 | 目标 | 实际 | 达成率 | 同比 | 环比 |
|------|------|------|--------|------|------|
| 销售收入 | | | | | |
| 新签合同 | | | | | |
| 回款金额 | | | | | |
| 新增客户 | | | | | |

### 1.2 达成趋势
[月度/周度达成率趋势图数据]

| 月份 | 目标 | 实际 | 达成率 | 累计达成 |
|------|------|------|--------|----------|
| 1月 | | | | |
| 2月 | | | | |
| ... | | | | |

## 二、结构分析
### 2.1 区域分布
| 区域 | 收入 | 占比 | 同比 | 达成率 |
|------|------|------|------|--------|

### 2.2 产品分布
| 产品 | 收入 | 占比 | 同比 | 毛利率 |
|------|------|------|------|--------|

### 2.3 客户分布
| 客户类型 | 收入 | 占比 | 客户数 | 客单价 |
|----------|------|------|--------|--------|
| 新客户 | | | | |
| 续费客户 | | | | |
| 增购客户 | | | | |

## 三、漏斗分析
### 3.1 漏斗状态
| 阶段 | 期初 | 新增 | 流出 | 期末 | 转化率 |
|------|------|------|------|------|--------|

### 3.2 商机质量
- 平均成交周期:XX天(vs上期XX天)
- 平均客单价:XX万(vs上期XX万)
- 商机覆盖率:XX倍目标

## 四、团队分析
### 4.1 团队排名
| 排名 | 团队/个人 | 业绩 | 达成率 | 环比 |
|------|----------|------|--------|------|

### 4.2 人效指标
| 指标 | 本期 | 上期 | 变化 |
|------|------|------|------|
| 人均产出 | | | |
| 人均商机 | | | |
| 人均拜访 | | | |

## 五、问题诊断
### 5.1 主要问题
1. **问题1**:[描述]
   - 原因分析:
   - 影响程度:

### 5.2 改进建议
| 问题 | 建议措施 | 优先级 | 负责人 |
|------|----------|--------|--------|

## 六、下期展望
### 6.1 目标
| 指标 | 目标值 |
|------|--------|

### 6.2 重点工作
1. [重点1]
2. [重点2]

销售预警通知

markdown
# 🔴/🟡 销售预警通知

## 预警信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 预警等级 | 🔴 红色 / 🟡 黄色 |
| 预警类型 | [目标预警/漏斗预警/客户预警] |
| 预警时间 | |
| 预警对象 | [团队/个人/区域] |

## 预警详情
### 异常指标
| 指标 | 阈值 | 当前值 | 偏差 |
|------|------|--------|------|

### 问题描述
[具体描述异常情况]

### 影响分析
- 预计影响业绩:XX万元
- 影响范围:[说明]

## 原因分析
1. [原因1]
2. [原因2]

## 建议措施
| 措施 | 负责人 | 时间 | 预期效果 |
|------|--------|------|----------|

## 跟进要求
- 反馈时间:[XX小时内]
- 反馈内容:[措施计划/执行结果]
- 联系人:

目标分解表

markdown
# [年度/季度] 销售目标分解

## 总体目标
| 指标 | 年度目标 | 增长率 |
|------|----------|--------|
| 销售收入 | | |
| 新签客户 | | |

## 时间分解
| 季度 | 目标 | 占比 | 季节系数 |
|------|------|------|----------|
| Q1 | | 20% | 0.8 |
| Q2 | | 25% | 1.0 |
| Q3 | | 25% | 1.0 |
| Q4 | | 30% | 1.2 |

## 区域分解
| 区域 | 目标 | 占比 | 计算依据 |
|------|------|------|----------|
| 华北 | | | 历史×40%+潜力×40%+均衡×20% |
| 华东 | | | |
| 华南 | | | |

## 产品分解
| 产品 | 目标 | 占比 | 策略定位 |
|------|------|------|----------|
| 产品A | | | 成熟产品,稳定增长 |
| 产品B | | | 新品,重点推广 |

## 人员配额
| 姓名 | 目标 | 计算依据 | 备注 |
|------|------|----------|------|

## 分解原则
1. [原则1]
2. [原则2]

## 调整机制
- 调整周期:[季度/半年]
- 调整条件:[说明]
- 审批流程:[说明]

最佳实践

  • 多方法交叉验证:用多种预测方法互相校验,提高准确性
  • 持续跟踪准确率:记录预测vs实际,优化预测模型
  • 区分提交与预测:销售提交是承诺,预测是客观评估
  • 考虑季节性:充分考虑行业和业务的周期性波动
  • 预警前置:及早发现问题,留出调整时间
  • 数据质量为本:预测准确依赖高质量的CRM数据

Frequently asked questions

What does the Sales Sales Forecaster AI skill do?

销售预测助手 - 专业的销售预测与业绩分析专家。适用场景: (1) 销售预测建模(时间序列/回归/加权概率) (2) 销售目标分解与配额设定 (3) 业绩分析与复盘(达成率/差异分析) (4) 销售趋势分析与洞察 (5) 销售预警与风险识别 (6) 销售报告与仪表盘设计 (7) 季度/年度业绩预测 (8) 管道健康度评估 触发关键词:销售预测、业绩分析、目标分解、销售趋势、预警、销售报告、配额、达成率、漏斗分析、管道预测

Why use Sales Sales Forecaster on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Sales Sales Forecaster is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Sales Sales Forecaster in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/chendongqi/OPB-Skills/tree/main/skills/sales-sales-forecaster. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Sales Sales Forecaster?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Sales Sales Forecaster?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Sales Sales Forecaster with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Sales Sales Forecaster AI skill free?

It is published on GitHub by chendongqi. Check the repository for licensing terms. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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