做好预测其实并不像听起来那么难。正确地运用成熟的预测技术能显著提高利润。具体来说，在规则指导下用统计学方法进行预测，并制定更为动态的企业全面规划，能够去除运营决策中的一些猜测因素，让预测的焦点重返优化盈利，而非等事情发生了再去"救火".据Gartner Group称，成功实施统一预测流程的企业至少可望获得10%的收入增长。
由于竞争对手和市场状况变化莫测，许多高层经理人对预测的准确性表示怀疑。但许多大型企业如通用电气和沃尔玛已经找到可靠的预测方法，并在整个企业范围加以运用。
首先要淘汰无效技术。有些企业使用非常复杂的模型，却没有适当地把企业的供应商和分销商网络考虑在内，从而使结果不可靠。
而在另一个极端，许多企业过分依赖销售人员和经理的意见来产生结果。证据显示，不管他们多么富有经验，这些人员的意见可能导致不确切的结果。因为他们往往：
混淆目标（希望）和预测（现实）；以为自己的个人判断比统计预测更可靠；预测结论为本职能部门服务，不信任其他部门的预测；高估营销攻势以及其他收入管理行动的效果。
不要依赖于公司单个部门的预测结论。例如，财务、制造和销售等职能部门可能各自独立地产生预测结论，但没有一个部门监控其他部门预测中的变动因素，并修正自身的预测结论以反映这些变动。
有这些问题的企业必须解决若干技术事项，才能创建可靠的财务预测。所需要的数据通常分布在多个系统中，如财务、生产、销售和供应链。在大多数企业中，获取所有这些数据几乎是一件无法完成的任务。但如果信息技术的构造能整合这些不同的系统，员工提取数据就会相对容易些。
许多企业还需要进而解决流程问题，这就要实施系统的、跨部门的预测方法。还应考虑企业政治和信任问题。
有些企业已经开始采取措施改善其预测能力。制造和零售领域的许多企业认识到，疏忽大意的预测标准导致了高库存和低利润。
为解决这个困扰各方的问题，一些制造商和零售商联合开发了一套标准，用于整个供应链规划和预测。贸易伙伴运用"协作规划、预测和补货"（CPFR），就共同的经营目标和措施达成一致，携手制定销售和运作计划，并通过电子化协作更新销售预测和补货计划。参与各方还运用标准方法收集供应商和顾客的意见，并采用标准数据格式产生销售预测结论。
采用CPFR的企业包括伊斯曼柯达、货物零售商 JC Penney、金佰利-克拉克（Kimberly-Clark）、凯马特（Kmart）、那比斯科（Nabisco）和沃尔玛。根据制造业咨询公司 Industry Directions的调查，采用CPFR标准的企业，其预测准确率提高了约20%.例如，沃尔玛的"网上零售链"系统向公司5，000多家供应商中的 3，500家提供每周预测数据。这些数据让人观测到沃尔玛的零售活动，帮助供应商改进其预测，在正确的时机向零售商提供产品。然而，大多数企业对预测流程投资不力或者欠妥。
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