Apa itu perkiraan penjualan: Definisi, metode, praktik terbaik

Peramalan penjualan adalah salah satu hal terpenting yang dilakukan perusahaan. Ini mendorong perencanaan penjualan dan digunakan di seluruh perusahaan untuk staf dan penganggaran. Terlepas dari pentingnya, banyak organisasi menggunakan praktik kuno yang menghasilkan perkiraan buruk.

Sebuah perbandingan dapat ditarik dengan masa lalu, ketika petani bergantung pada sinyal seperti kucing mencuci di belakang telinga mereka atau sakit di lutut orang tua untuk meramalkan cuaca. Dengan munculnya superkomputer, prediksi cuaca telah jauh lebih baik. Tetapi di perusahaan besar, alat yang digunakan untuk meramalkan penjualan hanya sedikit lebih dapat diandalkan daripada lutut rematik.

Seberapa meragukan perkiraan penjualan? Sebanyak 55% pemimpin penjualan, dan 57% penjual pembawa kuota kurang percaya diri dalam akurasi perkiraan, menurut Gartner.

Meskipun Anda mungkin berpikir bahwa keadaan ini akan meningkat seiring waktu, Gartner memperkirakan bahwa bahkan pada tahun 2025, “90% organisasi penjualan perusahaan B2B akan terus mengandalkan intuisi daripada analitik data tingkat lanjut atau CRM B2B mereka, yang mengakibatkan perkiraan yang tidak akurat, penjualan saluran pipa dan pencapaian kuota.”

Apa itu perkiraan penjualan?

Peramalan penjualan adalah proses memperkirakan pendapatan penjualan perusahaan untuk periode waktu tertentu - biasanya satu bulan, kuartal, atau tahun. Prakiraan penjualan adalah prediksi berapa banyak perusahaan akan menjual di masa depan.

Menghasilkan perkiraan penjualan yang akurat sangat penting untuk kesuksesan bisnis. Perekrutan, penggajian, kompensasi, manajemen inventaris, dan pemasaran semuanya bergantung padanya. Perusahaan publik dapat dengan cepat kehilangan kredibilitas jika mereka melewatkan perkiraan.

Peramalan berjalan seiring dengan manajemen jalur penjualan. Mendapatkan gambaran yang akurat tentang kualifikasi, keterlibatan, dan kecepatan untuk setiap transaksi membantu perwakilan penjualan dan manajer menyediakan data untuk perkiraan penjualan yang andal.

Perkiraan berbeda dari target penjualan, yang merupakan penjualan yang ingin dicapai oleh perusahaan. Prakiraan penjualan menggunakan berbagai titik data untuk memberikan prediksi yang akurat tentang kinerja penjualan di masa mendatang.

Metode dan teknik perkiraan penjualan

Meskipun organisasi yang berbeda dapat memiliki struktur dan proses penjualan yang sangat berbeda, mayoritas cenderung menggunakan satu atau kombinasi pendekatan utama berikut untuk peramalan penjualan:

1. Penggunaan data historis untuk meramalkan hasil di masa mendatang. Melihat data historis mungkin merupakan pendekatan yang paling umum dan langsung. Data sudah tersedia, dan masuk akal bahwa variasi berdasarkan faktor seperti musim dan pengenalan produk baru akan memberikan wawasan terarah. Batasannya, tentu saja, adalah tren makro eksternal yang memengaruhi penjualan tidak perlu dipertimbangkan – setidaknya tidak secara sistematis.
2. Perkiraan berbasis corong. Bagi banyak perusahaan, keadaan saluran penjualan saat ini dipandang sebagai prediktor paling akurat dari kemungkinan hasil penjualan. Selama penjual memberikan informasi yang akurat dan sering diperbarui tentang keadaan pengejaran yang diberikan, penggunaan corong dapat menjadi sarana yang cukup andal untuk membuat perkiraan.
3. Peramalan berdasarkan beberapa variabel. Mengingat bahwa kedua pendekatan di atas memiliki keterbatasan yang melekat, beberapa organisasi mencari untuk membangun model peramalan yang lebih kompleks yang menggabungkan teknik seperti penilaian prospek cerdas bersama dengan faktor makro yang mungkin berdampak pada penutupan transaksi. Triknya adalah menerapkan pendekatan yang cukup canggih untuk menjadi bermakna tanpa terlalu rumit untuk dikelola dan dipelihara.

Kesalahan peramalan umum

Tekanan ada pada tim penjualan untuk menyampaikan, menyoroti perkiraan. Menghadapi persaingan yang ketat dan pasar yang tidak pasti, ekspektasi terhadap tenaga penjualan terus meningkat – dan prakiraan adalah cara yang paling mudah untuk memantau aktivitas penjualan, dan lebih jauh lagi, kesehatan bisnis.

1. Data penjualan gagal memberikan wawasan tentang status kesepakatan. Keterbatasan pendekatan perkiraan yang ada adalah mereka sangat bergantung pada penjual untuk memberikan informasi yang akurat tentang status peluang tertentu. Mengingat tekanan pada penjual, tidak mengherankan bahwa informasi yang mereka berikan seringkali lebih cerah daripada kenyataan.

4. Proses manual yang memakan waktu memotong waktu penjualan yang berharga. Diperkirakan tenaga penjualan menghabiskan 2,5 jam per minggu untuk membuat perkiraan, sementara manajer mereka menghabiskan rata-rata 1,5 jam. Setiap jam yang dikhususkan untuk aktivitas yang memakan waktu – dan manual – ini akan lebih baik dihabiskan untuk penjualan aktual.
5. Dalam dorongan untuk melakukan pendapatan, akurasi sering dikorbankan. Di bawah tekanan untuk memberikan angka positif, penjual biasanya melebih-lebihkan jumlah transaksi yang akan ditutup. Mungkin tidak mengherankan, 79% dari organisasi penjualan melaporkan biasanya meleset dari perkiraan mereka lebih dari 10%. Sementara itu, 54% dari penawaran yang diperkirakan oleh perwakilan tidak pernah ditutup.

Kembali ke dasar

Untungnya, ada cara organisasi penjualan dapat membangun proses perkiraan yang membantu mencapai akurasi yang lebih besar – dan, pada akhirnya, hasil penjualan yang lebih baik.

Pada tingkat yang paling mendasar, meningkatkan prakiraan penjualan berarti menggunakan data untuk memprediksi kinerja secara lebih akurat dan mengelola perencanaan untuk memastikan keberhasilan penjualan. Ini termasuk langkah-langkah seperti:

1. Memastikan kesepakatan bersama tentang proses penjualan. Sepertinya tidak punya otak, kan? Tim penjualan Anda beroperasi dari leksikon umum tentang saluran penjualan dan tahapan di dalamnya yang digunakan organisasi Anda. Pada kenyataannya, sering terjadi pemutusan hubungan yang nyata.
2. Tetapkan tujuan atau kuota penjualan yang realistis dan komunikasikan. Sekali lagi, ini mungkin tampak jelas. Tetapi banyak perusahaan menetapkan kuota penjualan yang tidak realistis, atau gagal mengomunikasikan tujuan individu secara efektif dan bagaimana mereka naik ke rencana yang lebih luas.
3. Tolok ukur metrik penjualan dasar Anda. Peramalan melibatkan penggunaan data historis untuk secara efektif memperkirakan hasil di masa depan. Pembandingan memastikan bahwa ada dasar yang kuat untuk perbandingan dengan hasil sebelumnya.
4. Pahami jalur penjualan Anda saat ini. Jika Anda ingin mencapai peramalan yang lebih baik, akurasi dimulai sekarang. Teknologi baru memberi tim penjualan kecerdasan yang memungkinkan mereka untuk menghapus prospek yang sebenarnya tidak layak, menilai secara realistis, menyelamatkan yang berisiko, dan berkomitmen pada tingkat presisi yang lebih tinggi di masa mendatang.

Satu kesamaan di seluruh poin ini adalah bahwa mereka menggambarkan perlunya perubahan budaya dalam organisasi penjualan. Dengan kata lain, Anda hanya dapat mendorong akurasi dalam peramalan jika tenaga penjualan tidak merasakan tekanan untuk meningkatkan perkiraan.

Dan, selanjutnya, mereka perlu merasa nyaman berbagi informasi tentang kesepakatan bahkan ketika itu tidak menguntungkan.

Integrasi data: Kunci untuk akurasi

Mengingat semua manfaat dari perkiraan penjualan yang akurat, apa yang membuat perusahaan tidak mengejar pendekatan yang lebih modern?

Untuk satu hal, terlepas dari pendekatannya, kualitas prakiraan terkait erat dengan kualitas data yang menjadi dasarnya. Dan tidak cukup hanya memiliki semua data yang tersedia; itu perlu diintegrasikan sedemikian rupa sehingga dapat dengan mudah dianalisis secara real time.

Sayangnya, jenis integrasi data ini sama sekali tidak umum. Menurut Benchmark Akuntansi Perencanaan dan Manajemen APQC, hanya 14% organisasi yang saat ini menyimpan data operasional dan keuangan dalam satu sistem terintegrasi. Ini berarti bahwa bagi sebagian besar perusahaan, peramalan memerlukan pengumpulan data di seluruh silo organisasi dan sistem yang berbeda, yang memakan waktu dan biaya.

Namun, kabar baiknya adalah integrasi data memungkinkan organisasi untuk mengambil keuntungan lebih baik dari teknologi seperti AI dan pembelajaran mesin yang secara ideal cocok untuk menemukan jenis tren yang dapat diungkapkan oleh data.

Dengan menggabungkan alat canggih ke dalam pendekatan terintegrasi untuk analisis data, organisasi dapat mengubah perkiraan penjualan menjadi keunggulan strategis.