Czym jest prognozowanie sprzedaży: definicja, metody, najlepsze praktyki

Prognozowanie sprzedaży to jedna z najważniejszych rzeczy, jakie robi firma. Jest paliwem dla planowania sprzedaży i jest używany w całym przedsiębiorstwie do obsługi personelu i budżetowania. Pomimo jego znaczenia, wiele organizacji stosuje przestarzałe praktyki, które generują złe prognozy.

Można dokonać porównania z czasami minionymi, kiedy rolnicy polegali na sygnałach, takich jak mycie kotów za uszami lub ból w kolanie staruszka, aby przewidzieć pogodę. Wraz z pojawieniem się superkomputerów prognozowanie pogody znacznie się poprawiło. Ale w dużych przedsiębiorstwach narzędzia używane do przewidywania sprzedaży pozostają tylko nieco bardziej niezawodne niż artretyczne kolano.

Jak wątpliwe są prognozy sprzedaży? Według Gartnera, 55% liderów sprzedaży i 57% sprzedawców z limitami nie ma pewności co do dokładności prognoz.

Choć można by sądzić, że ten stan rzeczy ulegnie z czasem poprawie, Gartner szacuje, że nawet do 2025 r. „90% firm zajmujących się sprzedażą B2B będzie nadal polegać na intuicji zamiast na zaawansowanej analizie danych lub CRM B2B, co skutkuje niedokładnymi prognozami sprzedaży. rurociągi i osiąganie kwot”.

Co to jest prognozowanie sprzedaży?

Prognozowanie sprzedaży to proces szacowania przychodów ze sprzedaży firmy w określonym przedziale czasu — zwykle miesiącu, kwartale lub roku. Prognoza sprzedaży to przewidywanie, ile firma będzie sprzedawać w przyszłości.

Stworzenie dokładnej prognozy sprzedaży ma kluczowe znaczenie dla sukcesu biznesowego. Od tego zależy zatrudnienie, płace, wynagrodzenia, zarządzanie zapasami i marketing. Spółki publiczne mogą szybko stracić wiarygodność, jeśli przegapią prognozę.

Prognozowanie idzie w parze z zarządzaniem lejkiem sprzedaży. Uzyskanie dokładnego obrazu kwalifikacji, zaangażowania i szybkości dla każdej transakcji pomaga przedstawicielom handlowym i menedżerom w dostarczaniu danych do wiarygodnej prognozy sprzedaży.

Prognozy różnią się od celów sprzedażowych, które są sprzedażą, jaką przedsiębiorstwo ma nadzieję osiągnąć. Prognoza sprzedaży wykorzystuje różne punkty danych, aby zapewnić dokładne przewidywanie przyszłych wyników sprzedaży.

Metody i techniki prognozowania sprzedaży

Chociaż różne organizacje mogą mieć bardzo różne struktury i procesy sprzedaży, większość z nich stosuje jedno lub kombinację następujących podstawowych podejść do prognozowania sprzedaży:

1. Wykorzystanie danych historycznych do prognozowania przyszłych wyników. Patrzenie na dane historyczne jest prawdopodobnie najbardziej powszechnym i najprostszym podejściem. Dane są łatwo dostępne i sensowne jest, aby wariacje oparte na czynnikach, takich jak sezonowość i wprowadzanie nowych produktów, zapewniały wgląd kierunkowy. Ograniczeniem jest oczywiście to, że zewnętrzne, makro trendy, które wpływają na sprzedaż, niekoniecznie są brane pod uwagę – przynajmniej nie w sposób systematyczny.
2. Prognozy oparte na ścieżkach. W wielu firmach obecny stan lejka sprzedażowego jest postrzegany jako najdokładniejszy predyktor prawdopodobnych wyników sprzedaży. Dopóki sprzedawcy dostarczają dokładnych i często aktualizowanych informacji o stanie danych poszukiwań, wykorzystanie lejka może być dość wiarygodnym sposobem sporządzania prognoz.
3. Prognozowanie na podstawie wielu zmiennych. Biorąc pod uwagę, że oba powyższe podejścia mają nieodłączne ograniczenia, niektóre organizacje starają się budować bardziej złożone modele prognozowania, które zawierają techniki, takie jak inteligentny scoring potencjalnych klientów, wraz z czynnikami makro, które mogą mieć wpływ na zawieranie transakcji. Sztuka polega na tym, aby zastosować podejście, które jest wystarczająco wyrafinowane, aby miało sens, a jednocześnie nie było zbyt skomplikowane w zarządzaniu i utrzymaniu.

Typowe błędy prognozowania

Na zespoły sprzedażowe wywierana jest presja, kładąc nacisk na prognozowanie. W obliczu ostrej konkurencji i niepewnego rynku oczekiwania wobec sprzedawców wciąż rosną – a prognozy są najłatwiejszym sposobem monitorowania aktywności sprzedażowej, a co za tym idzie, kondycji firmy.

1. Dane sprzedaży nie zapewniają wglądu w status transakcji. Ograniczeniem istniejących podejść prognostycznych jest to, że są one w dużym stopniu zależne od sprzedawców, którzy dostarczają dokładnych informacji o stanie określonych możliwości. Biorąc pod uwagę presję wywieraną na sprzedawców, nie dziwi fakt, że informacje, których dostarczają, są często bardziej różowe niż rzeczywistość.

4. Czasochłonne procesy ręczne skracają cenny czas sprzedaży. Szacuje się, że przedstawiciele handlowi spędzają 2,5 godziny tygodniowo na prognozowaniu, podczas gdy ich menedżerowie spędzają średnio 1,5 godziny. Każdą godzinę poświęconą na te czasochłonne – i manualne – czynności lepiej byłoby przeznaczyć na rzeczywistą sprzedaż.
5. W dążeniu do uzyskania przychodów często poświęca się dokładność. Pod presją podawania liczb dodatnich sprzedawcy zazwyczaj przeceniają liczbę transakcji, które zostaną zamknięte. Być może nie jest zaskoczeniem, że 79% organizacji sprzedażowych zgłasza zwykle braki w swoich prognozach o ponad 10%. Tymczasem 54% transakcji prognozowanych przez przedstawicieli nigdy się nie zamyka.

Powrót do podstaw

Na szczęście istnieją sposoby, w jakie organizacje sprzedażowe mogą zbudować proces prognozowania, który pomoże osiągnąć większą dokładność – i ostatecznie lepsze wyniki sprzedaży.

Na najbardziej podstawowym poziomie poprawa prognozowania sprzedaży oznacza wykorzystanie danych do dokładniejszego przewidywania wyników i zarządzania planowaniem w celu zapewnienia sukcesu sprzedaży. Obejmuje to takie kroki, jak:

1. Zapewnienie wspólnego porozumienia co do procesu sprzedaży. Wygląda na to, że nie musisz się zastanawiać, prawda? Twoje zespoły sprzedaży działają na podstawie wspólnego leksykonu na temat lejka sprzedaży i jego etapów, które zatrudnia Twoja organizacja. W rzeczywistości często dochodzi do prawdziwego rozłączenia.
2. Ustal realistyczne cele sprzedaży lub limity i komunikuj je. Znowu może się to wydawać oczywiste. Jednak wiele firm albo ustala nierealistyczne limity sprzedaży, albo nie potrafi skutecznie komunikować indywidualnych celów i sposobu, w jaki awansują one do szerszego planu.
3. Porównaj swoje podstawowe wskaźniki sprzedaży. Prognozowanie polega na wykorzystaniu danych historycznych do skutecznego oszacowania przyszłych wyników. Analiza porównawcza zapewnia solidną podstawę do porównania z wcześniejszymi wynikami.
4. Zapoznaj się z aktualnym lejkiem sprzedaży. Jeśli chcesz osiągnąć lepsze prognozowanie, dokładność zaczyna się teraz. Nowe technologie zapewniają zespołom sprzedaży inteligencję, która umożliwia im sprawdzanie potencjalnych klientów, które w rzeczywistości nie są opłacalne, realistyczną ocenę tych, które są, ratowanie zagrożonych i zobowiązanie się do większej precyzji w przyszłości.

Jedną wspólną cechą tych punktów jest to, że ilustrują potrzebę zmian kulturowych w organizacji sprzedaży. Innymi słowy, dokładność prognozowania można zwiększyć tylko wtedy, gdy sprzedawcy nie odczuwają presji, aby zawyżać prognozę.

A co za tym idzie, muszą czuć się komfortowo, dzieląc się informacjami o transakcjach, nawet jeśli nie są one korzystne.

Integracja danych: klucz do dokładności

Biorąc pod uwagę wszystkie korzyści płynące z dokładnego prognozowania sprzedaży, co powstrzymuje firmy przed stosowaniem bardziej nowoczesnych metod?

Po pierwsze, niezależnie od podejścia, jakość prognoz jest nierozerwalnie związana z jakością danych, na których są oparte. I nie wystarczy tylko mieć wszystkie dostępne dane; musi być zintegrowany w taki sposób, aby można go było łatwo analizować w czasie rzeczywistym.

Niestety ten rodzaj integracji danych nie jest powszechny. Zgodnie z APQC Planning and Management Accounting Benchmark, tylko 14% organizacji przechowuje obecnie dane operacyjne i finansowe w jednym zintegrowanym systemie. Oznacza to, że w przypadku większości firm prognozowanie wymaga gromadzenia danych z różnych silosów organizacyjnych i różnych systemów, co staje się czasochłonne i kosztowne.

Dobrą wiadomością jest jednak to, że integracja danych umożliwia organizacjom lepsze wykorzystanie technologii, takich jak sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, które idealnie nadają się do wykrywania rodzajów trendów, które mogą ujawniać dane.

Włączając najnowocześniejsze narzędzia do zintegrowanego podejścia do analizy danych, organizacje mogą przekształcić prognozowanie sprzedaży w strategiczną przewagę.