会社の成功の主な要因の1つは、売上予測です。どのように、何を、なぜ、どこで、いつ–すべてがこのブログエントリで明らかにされています。最近のAberdeenGroupの調査記事によると、綿密な売上予測を採用している企業は、前年比で収益が10％増加する可能性が高く、割り当てに達する可能性は7.3％であることが示されています。
利点にもかかわらず、さまざまな販売リーダーは、現実に近い販売予測を作成するのに苦労しています。
売上予測をビジネスに適用する前に、売上予測とその重要性を理解しましょう。
これは、チーム、会社、または営業担当者が、年次、週次、月次、日次などの期間に販売する数を予測するものです。
マネージャーは、従業員の個々の売上予測を使用して、チーム全体が成約するビジネスの量を見積もります。取締役は、部門全体の売上予測に同じチーム予測を採用しています。営業VPは、会社全体の売上予測に向けて部門の予測を使用します。
このようなレポートは、会社のリーダー、取締役会メンバー、または株主と共有するために生成されます。
売上予測は、潜在的な問題を軽減するための時間が残っている間に、それらを見つけるのに役立ちます。たとえば、チームが割り当てを35％下回る傾向にあることに気付いた場合、何が不足しているのかを正確に把握して修正できます。おそらく、競合他社がまったく新しい大幅な割引キャンペーンを開始したか、新しい販売計画に抜け穴が多すぎて悪い行動を許しているのかもしれません。
月末に行うのと比較して、現時点でこれらの問題を特定することは、収益に大きな影響を与える可能性があります。
売上予測は、目標設定や予算から採用やリソースの割り当てまで、いくつかの重要な決定の要素にも含まれています。
例–売上予測では、機会が26％増加すると予測しています。需要に対応するには、採用を開始する必要があります。機会が減ると予測される場合は、当面は採用をやめるのが賢明かもしれません。あるいは、営業担当のために、より高いマーケティング費用と将来のトレーニング投資を探すことも、前進の道かもしれません。
さらに、売上予測は優れた動機付けツールになる可能性があります！
例–毎週、チームの四半期売上予測を更新して、チームが目標を達成できるようにすることができます。また、業績計画に基づいて計画された各営業担当者の日次予測を作成して、彼または彼女が遅れないようにすることもできます。
ここで注意すべき最も重要な点は、価値があるために売上予測が完全である必要はないということです。各売上予測は結果とは異なります。ただし、非常に不正確な結果は問題を引き起こす可能性があります。ただし、クリーンなデータを使用し、適切な方法を選択した場合は、成長の売上予測が設定されます。
すべての売上予測手法が同じ結果をもたらすわけではありません。最も人気のある5つは次のとおりです。
毎月または期間ごとの販売数を予測する迅速かつ効率的な方法は、一致する期間に注目し、同等以上の結果を想定することです。例–チームは10月に80,000ドルを販売し、11月には80,000ドル以上を販売します。
過去の成長の追加により、予測をより洗練させることができます。例–毎月6〜8％の売り上げを伸ばしています。 11月の控えめな見積もりは$ 84000になります。この手法との格差は、季節性の説明責任なしに発生します。 11月があなたの業界での売り上げにとって悪い月になると、たった70,000ドルの売り上げになる可能性があります。
履歴は主に、売上予測の基礎ではなく、ベンチマークとして使用されます。
これは最も洗練された予測手法です。予測分析を使用し、個々の担当者のパフォーマンス、平均販売サイクルの長さ、機会の種類に基づいた成約の確率などの多くの要素を組み込んでいます。例– 2人の担当者がいて、担当者Aが金曜日に調達部門と会い、担当者Bが最初のプレゼンテーションを購入者に提供します。この段階での担当者Aの勝率と、予測される取引サイズ、および四半期の残りの合計日数に基づいて、成約に向けて％が計算されます。担当者Bは販売プロセスの上位にありますが、取引は小規模であり、成約率が高くなっています。担当者Bは、金額の予測で終了する可能性があります。
クリーンなデータが必要です。営業担当が取引の進捗状況と活動を追跡していない場合、結果は歪められます。
この手法では、取引が行われている販売プロセスのさまざまな段階が考慮されます。販売パイプラインに沿って進むほど、取引が成立する可能性が高くなります。例–デモコールを行って顧客になる可能性が10％で、プレゼンテーション段階に到達する見込み客は30％である見込み客が見つかりました。
営業チームの割り当てとともにレポート期間を選択したら、取引が成立する確率を使用して、取引の潜在的な価値を掛けるだけです。 
パイプラインの各取引について完了すると、合計によって全体的な予測が得られます。このような予測は、履歴データに大きく依存しています。戦略が製品、販売プロセス、またはメッセージの変更に依存している場合、取引は以前に成約した段階に応じてさまざまな割合で成約します。
ここでは、個々のリードの年齢を使用して、リードが最も近い可能性が高い時間を予測します。例–平均販売サイクルが6か月しか続かず、セールスマンが3か月間アカウントを操作している場合、取引が成立する可能性が最も高いのは55％です。
客観的なデータと担当者のフィードバックのみに依存する手法のおかげで、寛大な予測を得る可能性が低くなります。この手法には、さまざまな販売サイクルも含まれています。通常のリードの購入には約6か月かかる場合があります。ただし、紹介に必要なのは1か月だけで、見本市のリードには約8か月かかります。
数人の営業マネージャーは、営業担当に決算の見込みのある見積もりを提供するように要求します。数人の担当者は、顧客が2週間で購入し、Xの価値のある取引を行うと述べています。一方で、この方法には、見込み客に最も近い営業担当者の意見が含まれています。ただし、担当者は当然楽観的であり、過度に寛大な見積もりを提供する傾向があります。この手法は、履歴データがゼロの会社の初期段階または製品で非常に価値があります。
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