预测人员在实际进行汽车市场预测活动时，应注意以下问题。
（一）政策变量
汽车市场受国家经济政策和非经济政策的影响很大。在进行汽车市场预测时，政策变量常常影响到模型曲线的拐点和走势，影响到曲线的突变点。即使在根据历史实际值建立的模型中考虑了政策突变的影响，也并不意味着包括了未来政策突变对预测结果的影响。富有挑战性的是，这种影响对预测结果的可信度具有决定性影响，这一点要特别注意。
政策变量虽然不是很好把握，但并不是不可预知的。政策的制定总有其目的性，它往往是针对某些经济或社会问题制定的，最终目的总是要促进经济和社会的稳定发展。从这个意义上讲，政策是可预知的，只要预测人员加强对经济和政策的研究，便可以通过对未来经济运行的预知达到对政策预知的目的。由于存在较多不确定因素，对政策的预测要比对经济的预测困难很多。汽车企业可以通过建立预警系统，加强对营销环境的监测，从大体上把握政策变化。
（二）预测结果的可信度
对预测结果做组合处理后，最终预测值也不可能给出可信度。这个困难尚有待预测科学本身的发展，但在实践中却不能因此而裹足不前。
（三）预测的方案
实际预测活动应尽量给出多个预测方案，以增加决策的适应性，避免单方案造成的决策刚性。
（四）拟合度与精度
拟合度是指预测模型对历史观察值的模拟程度。一般来讲，对于既定的历史数据，总可以找到拟合度很高的模型。但预测人员也不应过分相信拟合度越高预测结果就越准确的观点。预测准确性的高低属于精度问题，拟合度好，不一定精度也高。
（五）预测的期限
预测按时间可分为长期预测和中短期预测。一般来说，对短期预测较好的模型，不一定对长期预测也较好；反之亦然。对于这两类预测，从精度上讲，对短期预测精度的要求应高于长期预测。
（六）预测模型
现在有将预测模型复杂化、多因素化的趋势，虽然这种发展趋势一般有利于提高预测的精度，因为这包括了更多因素的影响。但有时复杂的模型不一定比简单模型的预测精度好，而且因素过多，对这些因素未来的走势也不易判断。
（七）数据处理与模型调整
如果某个模型的预测误差较大，人们通常采取对原始数据进行平滑处理和修改模型的方法去解决。这种对原始数据进行平滑处理的方法实际上是在回避矛盾。数据异常总有其原因，预测人员应首先对此加以研究，以便在预测活动中考虑这些原因的影响。
（八）实际与想象
很多预测人员在预测活动开始时，就对预测对象的未来发展做了想象，并以此想象来不断地修正预测结果。其实这是一种本末倒置的方法，尤其是中间预测值的取舍以及组合处理时，应力求回避这种易犯的错误。
在预测结果做出之后，并不意味着这是一成不变的“最终结果”。好的企业的市场营销者会根据市场的变化和社会的进步，不断地做出新的市场营销调研，不断地及时调整已有的市场营销预测方案，以此来指导企业的发展。如果做不到这一点，则企业是无法得到长期发展的。
美国福特汽车公司在早期正是通过对美国汽车市场的调研和预测，引入生产流水线而大大降低了汽车的生产成本，并因此降低了汽车的价格，扩大了市场占有率，成为世界最大的汽车生产商。当时巨大的市场渴求量使福特声称：“让消费者的需求见鬼去吧，我们只生产黑色的车！”随着福特汽车的普及，美国汽车市场的需求发生了很大的变化：汽车保有量的提高使消费者不再满足于有车，还要有自己喜欢的车。对于这一点，福特没有重视，缺乏对市场的进一步掌握。而就在同一时期，美国的通用汽车公司通过生产不同样式、不同颜色的车而崛起，渐渐取代了福特而成为世界第一大汽车生产商。这就是及时调整市场调研和预测结果的重要价值。
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