Die Rolle von Datenquellen in Ihrer Umsatzprognose

Prognosen sind naturgemäß eine unsichere Praxis – teils Kunst, teils Wissenschaft. Früher war es eher eine Kunst für Vertriebsleiter, die auf Erfahrung, Intuition und Annahmen basierte. Doch da der Bedarf an präziseren Prognosen gestiegen ist und Vertriebsleiter einen besseren Zugang zu Schlüsseldaten erhalten haben, ist die Wissenschaft der Prognose in den Vordergrund gerückt.

Diese Wissenschaft hängt von der Sammlung der richtigen Art von Daten ab – zeitnah bereitgestellt und aus den richtigen Datenquellen bezogen und dann vereinheitlicht, um Kontext und detaillierte Details über Ihr Unternehmen bereitzustellen.

10 Datenquellen, die für Ihre Vertriebsprognosestrategie unerlässlich sind

Das Sammeln dieser Daten aus verschiedenen Systemen kann jedoch schwierig sein und zu blinden Flecken führen. Und wo es blinde Datenlücken gibt, nutzen Vertriebsleiter ihre Intuition, um die Lücken zu schließen, was ihnen einen Nachteil gegenüber der Konkurrenz verschaffen kann.

Während jedes Unternehmen seinen Prognoseprozess durch die Eingabe unternehmensspezifischer Daten verfeinern kann, gibt es einige wichtige Datenpunkte, die in jede Prognose einbezogen werden müssen, um Umsatz und Rentabilität zu steigern. Sehen wir uns 10 wichtige Datenquellen an, die Sie in Ihrer Vertriebsprognosestrategie verwenden sollten.

1. Leistung des einzelnen Vertriebsmitarbeiters

Jeder Vertriebsmitarbeiter ist dafür verantwortlich, seine Verkaufszahlen in Ihrem CRM-System und an Vertriebsleiter zu melden. Diese Zahlen können mit früheren Leistungsdaten für jeden Mitarbeiter verglichen werden, um die wahrscheinliche Genauigkeit seiner Berichte zu ermitteln und ihn darin zu schulen, genaue individuelle Verkaufsprognosen zu erstellen.

2. Abschlusskurse

Abschlussquoten sind grundsätzlich wichtig, da sie die Anzahl der Interessenten in Ihrer Pipeline anzeigen, die zu zahlenden Kunden werden. Darüber hinaus können Abschlussquoten jedoch wichtige Erkenntnisse über Faktoren liefern, die sich auf die Fähigkeit Ihres Vertriebsteams auswirken, Geschäfte abzuschließen. Sie sind ein nützlicher Ausgangspunkt für die Durchführung einer Verkaufsdatenanalyse zu Themen wie der Lead-Qualität und externen Marktbedingungen, die sich auf das Verkaufspotenzial auswirken.

3. Durchschnittlicher Vertragswert

Der durchschnittliche Vertragswert misst den durchschnittlichen Umsatz, der durch einen einzelnen Deal in Ihrer Pipeline generiert wird. Dies ist eine entscheidende Kennzahl, um das Gesamtumsatzpotenzial Ihrer aktuellen Vertriebspipeline zu verstehen und auf der Grundlage dieser Informationen genaue Umsatzprognosen zu erstellen.

Durch die Messung des durchschnittlichen Vertragswerts können Sie auch analysieren, ob Sie die richtigen Kunden ansprechen und/oder ob Ihre Targeting-Strategie angepasst werden muss, um Umsatzziele zu erreichen.

4. Gewinnquoten nach Stufe

Die Gewinnraten nach Phase sind eine Kennzahl, die Ihnen sagt, was mit potenziellen Kunden in jeder Phase der Pipeline passiert. Sie können wichtige Informationen sammeln, beispielsweise zu den Punkten im Verkaufsprozess, an denen die meisten Interessenten konvertieren oder, umgekehrt, an denen Sie die meisten Geschäfte an Konkurrenten verlieren.

Wenn es an der Zeit ist, Umsatzprognosen zu erstellen, können Sie Ihre aktuelle Pipeline ganzheitlich betrachten und die Erfolgsraten nach Phase verwenden, um zu verstehen, wie sich dies insgesamt auf den Umsatz auswirkt.

5. Länge des Verkaufszyklus

Die Länge Ihres Verkaufszyklus bezieht sich auf die Zeitspanne, die Deals in der Pipeline zwischen dem ersten Kontaktpunkt und dem endgültigen Abschluss verbringen. Wenn Sie die Dauer Ihres Verkaufszyklus kennen, können Sie eine genaue Umsatzprognose für einen bestimmten Zeitraum erstellen. Verlängert sich Ihr Verkaufszyklus beispielsweise, wenn es sich um größere Deals handelt, oder wirkt er willkürlich?

Genau wie die Verkaufszahlen und der Gesamtumsatz sollte auch die Länge Ihres Verkaufszyklus eine vorhersehbare Kennzahl sein. Ein unvorhersehbarer Verkaufszyklus bedeutet, dass es nicht möglich ist, Verkaufsprognosen für einen bestimmten Zeitraum festzulegen.

6. Saisonalität

Saisonale Kauftrends sind ein natürlicher Bestandteil jedes Verkaufszyklus. Es ist wichtig, saisonale Trends zu verfolgen und sie in Ihre Umsatzprognose einzubeziehen, um eine ordnungsgemäße Budgetierung und Ressourcenzuweisung sicherzustellen.

7. Upselling-Raten

Der Verkauf an bestehende Kunden ist in fast jedem Markt lukrativer, kostengünstiger und zeiteffizienter als die Gewinnung neuer Kunden. Insbesondere mit zunehmender Verbreitung von abonnementbasierten und „As-a-Service“-Geschäftsmodellen müssen Unternehmen ihre Vertriebsstrategien (und -prognosen) anpassen, um Upselling-Potenzial einzubeziehen.

8. Rate der CRM-Einführung

Ihr CRM ist der zentrale Sichtbarkeitspunkt für die von Ihrem Vertriebsteam bereitgestellten Vertriebsdaten – aber es ist nur so wertvoll wie die Häufigkeit, mit der Ihre Vertriebsmitarbeiter sie nutzen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, den hohen Grad der CRM-Einführung zu verstehen und kontinuierlich zu fördern, um sicherzustellen, dass die daraus gewonnenen Daten korrekt und vollständig sind.

Niedrige CRM-Einführungsraten hinterlassen Lücken in Ihren Vertriebsdaten, die es unmöglich machen, genaue Prognosen zu erstellen.

9. Customer Lifetime Value

Der Customer Lifetime Value (CLV) ist eine der wichtigsten umsatzbezogenen Kennzahlen, die Unternehmen messen. Wenn es um Umsatzprognosen geht, ist das Verständnis des CLV von entscheidender Bedeutung für die Fähigkeit, die richtigen Interessenten anzusprechen und den ROI vorherzusagen, den Sie mit jedem Kundensegment erzielen werden.

Die Verwendung des CLV als Metrik für die Umsatzprognose hilft Ihnen, Vertriebsressourcen in der richtigen Phase des Verkaufszyklus zuzuweisen (z. B. anfängliches Interesse vs. Kundenbindung) und den Umsatz zu prognostizieren, den Sie auf der Grundlage Ihrer aktuellen Pipeline erzielen werden.

10. Einzigartige Verkaufsvariablen

Natürlich gibt es keinen einheitlichen Ansatz für die Umsatzprognose. Es ist wichtig, die Datenquellen und andere Faktoren zu berücksichtigen, die Ihr individuelles Unternehmen und Ihre Branche beeinflussen. Zum Beispiel: Hatten Sie eine Zeit mit besonders hohen Umsätzen? Wenn größere Teile Ihrer Belegschaft derzeit verstärkt arbeiten, kann es zu vorübergehenden Umsatzrückgängen kommen, wenn die Mitarbeiter sich auf den neuesten Stand bringen. Es ist wichtig, die Auswirkungen dieser Vertreter auf den Gesamterfolg der Organisation zu verstehen.

Wenn Ihre Branche aufgrund externer Faktoren, auf die Sie keinen Einfluss haben, einen Rückschlag erlitten hat (z. B. die Gastronomie in den ersten Monaten der Pandemie), müssen Sie Ihre Umsatzprognosen – und Ihre Strategie – entsprechend anpassen.

Nutzen Sie wichtige Vertriebsdatenquellen mit Xactly Forecasting

Es ist wichtig, eine Umsatzprognose zu erstellen, der Ihre Stakeholder vertrauen können. Es muss kein mühsamer Prozess sein, wenn Sie die entsprechenden Vertriebsdatenressourcen nutzen. Wenn Sie bei der Vertriebspipeline-Analyse darauf vertrauen können, was Sie in der Pipeline sehen, und dass sich Ihre Pipeline mit der angemessenen Geschwindigkeit mit qualifizierten Leads und Opportunities füllt, die Ihrem idealen Kundenprofil entsprechen, können Sie darauf vertrauen, dass Sie Ihre Zahl erreichen.

In unserem nächsten Blog mit dem Titel „Sales Forecasting 101, Vol. 4: Warum eine Software zur Umsatzprognose verwenden? Wir werden aktuelle Problembereiche bei der manuellen Prognose aufschlüsseln und zeigen, wie sie im Vergleich zu einer automatisierten Prognoselösung abschneiden.

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