Verkaufsprognosen im Jahr 2022: Was Sie wissen müssen

Wer dagegen noch manuelle oder subjektive Prognoseverfahren einsetzt, läuft zunehmend Gefahr, abgehängt zu werden. Trotz dieser wachsenden Notwendigkeit berichtet Korn Ferry, dass satte 80 % der Unternehmen ihre Umsatzprognosen um 25 % oder mehr verfehlen.

Die Trennung liegt im Versäumnis, die Tools, Strategien und Ansätze für die Verkaufsprognose zu übernehmen, die für sich schnell ändernde und technologiegesteuerte Verkaufsumgebungen erforderlich sind.

Ihr Unternehmen muss nicht in diese Falle tappen.

Mit dem richtigen Wissen und den richtigen Ressourcen können Sie eine Vertriebsprognosestrategie implementieren, die das Vertrauen in Ihr Vertriebsteam stärkt und den Umsatz Ihres Unternehmens steigert.

Die folgenden Abschnitte dienen als Grundlage für das, was Sie über Verkaufsprognosen wissen müssen – ihre Definition, Vorteile und Herausforderungen, Strategien und Best Practices, Technologietools zur Verbesserung und umsetzbare Möglichkeiten, sie effektiv in Ihrem Unternehmen zu implementieren.

Lass uns anfangen.

Schneller Imbiss

• Verkaufsprognosen schätzen den Verkaufserlös für einen definierten Zeitraum (typischerweise: monatlich, vierteljährlich oder jährlich).
• Dezentralisierte Prozesse und isolierte Teams sind zwei der wichtigsten Hindernisse für genaue Umsatzprognosen.
• Moderne Technologietools haben den Bedarf an Subjektivität bei Verkaufsprognosen reduziert und Unternehmen in die Lage versetzt, proaktiv für potenzielle Störungen zu planen.
• Erfolgreiche Verkaufsprognosen wirken sich positiv auf den Betrieb und die Strategie im gesamten Unternehmen aus (einschließlich Marketing, Betrieb, Finanzen und der C-Suite).
• Verkaufsprognosesoftware zentralisiert und automatisiert Prognoseprozesse und ermöglicht so ein höheres Maß an Agilität und Skalierbarkeit.

Was sind Verkaufsprognosen und warum sind sie wichtig?

Eine Verkaufsprognose ist eine Vorhersage über zukünftige umsatzgesteuerte Einnahmen. Es schätzt die Menge an Produkten oder Dienstleistungen, die in einem definierten Zeitraum verkauft werden – monatlich, vierteljährlich oder jährlich. Sie kann durch Angebot, Region, Vertriebsteam, einzelnen Vertriebsmitarbeiter und mehr bestimmt werden.

Verkaufsprognosen wirken sich auf jeden Bereich Ihres Unternehmens aus. Vertriebsteams verwenden Prognosen, um Ziele festzulegen und die Leistung zu messen. Aber sie werden auch vom Marketing verwendet, um die Strategie zu steuern, vom Betrieb für die Ressourcenplanung und -zuweisung, vom Finanzwesen, um Budgets festzulegen und den Gesamtumsatz vorherzusagen, und von der Unternehmensleitung, um den Gesamtzustand der Organisation zu verstehen.

Wenn Verkaufsprognosen genau sind, entsteht ein positiver Kreislauf, in dem Abteilungen im gesamten Unternehmen ihre eigenen Strategien zur Kundenorientierung optimieren können. Dinge wie zielgerichtete Marketingbotschaften, solide Budgets und präzise Bestandsplanung tragen alle dazu bei, bessere Kundenerlebnisse im Frontend zu schaffen, was letztendlich zu höheren Verkäufen führt (und der Zyklus geht weiter).

Herausforderungen für genaue Verkaufsprognosen

Während die überwältigende Mehrheit der Vertriebsorganisationen Prognosen als Teil ihrer Strategie nutzt, sind weit weniger in der Lage, ein hohes Maß an Genauigkeit zu erreichen. Korn Ferry berichtet, dass weniger als ein Viertel der Vertriebsorganisationen eine Verkaufsprognosegenauigkeit von 75 % oder mehr haben.

Was hält diese Organisationen zurück?

Es gibt häufige Herausforderungen, auf die Vertriebsorganisationen bei der Implementierung einer Verkaufsprognosestrategie stoßen, darunter isolierte Teams, dezentralisierte Datenquellen, zu viel Subjektivität und das Versäumnis, Unterbrechungen zu planen.

Werfen wir einen genaueren Blick auf jede dieser Herausforderungen.

Dezentrale Datenquellen

Genaue Daten sind der Eckpfeiler der Umsatzprognose. Wenn die Daten eines Unternehmens dezentralisiert sind – in verschiedenen Systemen oder nach Abteilungen isoliert – ist es unmöglich, fundierte Prognosen zu erstellen, da Teile des Puzzles fehlen.

Zum Beispiel: Leistungsmetriken aus Marketingkampagnen können Vertriebsteams über das Marktinteresse an bestimmten Produkten informieren. Ohne diese Informationen sind produktbasierte Verkaufsprognosen nichts weiter als fundierte Vermutungen.

Isolierte Teams

Isolierte Teams sind üblich, weil es in traditionellen Geschäftsumgebungen praktisch war, wenn einzelne Abteilungen alleine arbeiteten. In der vernetzten Welt von heute ist das nicht mehr möglich.

Unternehmen mit isolierten Teams reagieren langsamer, können potenzielle Probleme weniger vorhersehen und sind weniger informiert, wenn es darum geht, Strategien zu entwickeln und Entscheidungen zu treffen. Auf der anderen Seite können Unternehmen mit einem hohen Maß an Abstimmung und Zusammenarbeit Erkenntnisse austauschen, die zu einer intelligenteren Entscheidungsfindung und genaueren Prognosen führen.

Beispiel: Wenn Finanz- und Vertriebsteams aufeinander abgestimmt sind, kann die Finanzabteilung Budgetpläne teilen, die die voraussichtliche Zuweisung von Marketingressourcen zeigen. Wenn Vertriebsteams über geplante Investitionen in bestimmte Kampagnen oder andere Marketingmaßnahmen informiert werden, können sie ihre Umsatzprognosen entsprechend ausrichten.

Zu viel Subjektivität

Es ist der uralte Kampf des optimistischen Verkäufers: Wunschdenken. Oder, noch schlimmer, der Verkäufer, der das Geschäft erst in der letzten Phase des Geschäfts sichtbar macht, wenn es sowieso praktisch abgeschlossen ist. In vergangenen Zeiten, als die Datenanalyse langsam und weniger umfassend war, war es üblich und wurde sogar erwartet, dass ein gewisses Maß an Intuition Teil jeder Verkaufsprognose sein würde. Schließlich gab es nichts weiter zu tun.

Heute ist das einfach nicht der Fall. Unternehmen mit den richtigen Technologie-Tools haben Zugang zu ausgefeilten Analysen, die Objektivität erreichbar machen. Zuzulassen, dass Wunschdenken in der heutigen Vertriebsumgebung die Oberhand gewinnt, kann zu finanziellen Verlusten in Form von ungenutzten Lagerbeständen, Überbesetzungen oder schlechtem Marketing- und Vertriebs-ROI führen.

Fehler beim Planen von Unterbrechungen

Im Jahr 2022 ist die Unvermeidlichkeit von Störungen klarer denn je. Es ist ein Fehler von Unternehmen, Umsatzprognosen ausschließlich auf der Grundlage aktueller Bedingungen oder eines langjährigen Status quo zu erstellen.

Auch hier hat die Technologie es Unternehmen ermöglicht, Störungen zu planen (und angesichts dessen weiterhin genaue Prognosen zu erstellen) mit adaptiven Prognosen. Adaptive Prognosen verwenden KI und ausgefeilte Datenanalysen, um variable Prognosen zu erstellen, die mehrere potenzielle Szenarien berücksichtigen und deren Wahrscheinlichkeit analysieren.

Strategien zur Erstellung genauer Verkaufsprognosen

Was sind also die richtigen Wege, um Verkaufsprognosen zu erstellen? Wie können Sie Strategien implementieren, um häufige Prognosefallen zu vermeiden und sicherzustellen, dass Ihre Verkaufsprognosen zielgerichtet sind? Diese sechs Grundsätze der Vertriebsprognose, die unten aufgeführt sind, können Ihnen dabei helfen, konsistent genaue Prognosen zu erstellen, auf die sich Ihre Vertriebsteams – und Abteilungen im gesamten Unternehmen – zuverlässig verlassen können.

Regeln für den Verkaufsprozess vorgeben

Ein klar definierter Verkaufsprozess schafft konsistente Vertriebsmitarbeiter und -teams, was zu einer höheren Vorhersagbarkeit der Pipeline und letztendlich zu genaueren Verkaufsprognosen führt. Erstellen Sie Regeln dafür, wann Leads in der Pipeline vor- oder zurückgeschoben werden sollten und wann potenzielle Geschäfte als Verlust abgeschlossen werden sollten. Informieren Sie Ihre Vertriebsteams mit konsistenten Schulungen und zugänglichen Ressourcen über diese Regeln.

Setzen Sie den Verkaufsprozess durch

Ebenso wichtig wie die Definition des Verkaufsprozesses ist dessen konsequente Durchsetzung. Dies geschieht durch effektives Verkaufscoaching Ihrer Führungskräfte. Es kann durch ein starkes Revenue-Intelligence-System erweitert werden, das Vertriebsmitarbeitern automatisch Signale und Erinnerungen an erforderliche Aktionsschritte und Folgemaßnahmen geben kann.

Setzen Sie die Pipeline-Hygiene durch und formalisieren Sie den Verkaufsprozess

Die Pipeline-Hygiene basiert auf genauen, aktuellen Daten, die ein genaues Bild der derzeit in der Pipeline befindlichen sowie der kürzlich abgeschlossenen Geschäfte (sowohl durch Gewinn als auch durch Verlust) vermitteln. Das Pipeline-Management kann und sollte wann immer möglich mithilfe Ihrer Revenue Intelligence und anderer Vertriebssoftware-Tools automatisiert werden.

Erleichtern Sie sich die Aktualisierung Ihres CRM

CRM-Systeme dienen oft als Hauptbezugspunkt für Vertriebsmitarbeiter und Manager, wenn sie den Geschäftsfortschritt und die allgemeine Vertriebsleistung verfolgen. Es ist auch einer der wichtigsten Informanten für Verkaufsprognosen. Vertriebsmitarbeiter müssen einfachen Zugriff haben, um Ihr CRM-System jedes Mal zu aktualisieren, wenn sich der Geschäftsstatus ändert.

Dies ist ein weiterer Bereich, in dem die Automatisierung immer wichtiger wird. Manuelle CRMs sind umständlich und führen oft zu inkonsistenten Aktualisierungen. Revenue-Intelligence-Systeme arbeiten in Abstimmung mit Ihrer CRM-Plattform, um intelligente, KI-gesteuerte Datenerfassungstechniken bereitzustellen, sodass Sie sicher sein können, dass der Geschäftsstatus sofort und mit minimalem Aufwand aktualisiert wird.

Erfassen Sie die richtigen Signale der künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist am leistungsfähigsten, wenn Unternehmen sie nutzen, um menschliche Erkenntnisse zu verbessern – nicht zu ersetzen. Achten Sie darauf, aktiv und bewusst Parameter für Ihre KI-Tools einzustellen. Wählen Sie Signale, die sowohl die Quantität (wie die Anzahl der Deals in der Pipeline) als auch die Qualität (wie den Deal-Fortschritt) analysieren, um Verkaufsprognosen auf abgerundete und umfassende Weise zu informieren.

Analysieren Sie Deals nach Vertreter und nach Zeit

Die fünf oben genannten Strategien bilden die Grundlage für Unternehmen, um skalierbare Verkaufsprognosestrategien zu erreichen – solche, die übergreifende Vorhersagen treffen, aber auch zu detaillierten Erkenntnissen führen können. Sie können letzteres verwenden, um einzelne Vertriebsmitarbeiter zu coachen und wahrscheinliche Verkaufszahlen basierend auf den historischen Leistungsdaten jedes Vertriebsmitarbeiters und Echtzeit-Funnel- und Aktivitätsdaten zu prognostizieren.

Datenquellen für Ihre Verkaufsprognosen

Wir wissen jetzt, dass genaue Verkaufsprognosen datengesteuert sind. Die Auswahl der richtigen Datenquellen, aus denen Sie Erkenntnisse ziehen können, ist entscheidend für Ihren Prognoseerfolg. Sehen wir uns 10 wichtige Datenquellen an, die Sie in Ihrer Verkaufsprognosestrategie verwenden sollten.

Leistung einzelner Vertriebsmitarbeiter

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

Preise schließen

Abschlussquoten sind auf grundlegender Ebene 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 Analyse von Dingen wie Lead-Qualität und externen Marktbedingungen, die sich auf das Verkaufspotenzial auswirken.

Durchschnittlicher Auftragswert

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

Die Messung des durchschnittlichen Vertragswerts hilft Ihnen auch bei der Analyse, ob Sie die richtigen Kunden verfolgen und/oder ob Ihre Targeting-Strategie angepasst werden muss, um die Umsatzziele zu erreichen.

Gewinnquoten nach Stufe

Gewinnraten nach Phase ist eine Metrik, die Ihnen sagt, was mit potenziellen Kunden in jeder Phase der Pipeline passiert. Sie können wichtige Informationen sammeln, z. B. Punkte im Verkaufsprozess, an denen die meisten Interessenten konvertieren oder wo Sie umgekehrt die meisten Geschäfte an die Konkurrenz verlieren.

Wenn es an der Zeit ist, Verkaufsprognosen zu erstellen, können Sie Ihre aktuelle Pipeline ganzheitlich betrachten und die Gewinnraten nach Phasen verwenden, um zu verstehen, wie sie sich – als Ganzes – in Einnahmen niederschlagen.

Länge des Verkaufszyklus

Ihre Länge des Verkaufszyklus bezieht sich auf die Zeit, die Deals in der Pipeline zwischen dem ersten Berührungspunkt und dem endgültigen Abschluss verbringen. Wenn Sie die Dauer Ihres Verkaufszyklus kennen, können Sie basierend auf einem bestimmten Zeitrahmen eine genaue Prognose für den Verkaufserlös erstellen. Verlängert sich beispielsweise Ihr Verkaufszyklus, wenn größere Abschlüsse getätigt werden, oder erscheint er willkürlich?

Genau wie die Verkaufszahlen und der Gesamtumsatz sollte die Länge Ihres Verkaufszyklus eine vorhersehbare Metrik sein. Ein unvorhersehbarer Verkaufszyklus bedeutet die Unfähigkeit, Verkaufsprognosen basierend auf einem bestimmten Zeitraum festzulegen.

Saisonalität

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

Upselling-Preise

Der Verkauf an bestehende Kunden ist in fast allen Märkten lukrativer, kostengünstiger und zeiteffizienter als die Gewinnung neuer Kunden. Insbesondere mit der zunehmenden Verbreitung von abonnementbasierten und „as-a-Service“-Geschäftsmodellen müssen Unternehmen ihre Vertriebsstrategien (und -prognosen) auf Upselling-Potenziale ausrichten.

Rate der CRM-Akzeptanz

Ihr CRM ist der zentrale Sichtbarkeitspunkt für die von Ihrem Vertriebsteam bereitgestellten Daten – aber es ist nur so wertvoll wie die Häufigkeit, mit der es von Ihren Vertriebsmitarbeitern verwendet wird. Daher ist es wichtig, ein hohes Maß an CRM-Akzeptanz zu verstehen und kontinuierlich zu fördern, um sicherzustellen, dass die daraus gezogenen Daten korrekt und vollständig sind.

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

Customer Lifetime Value

Der Customer Lifetime Value (CLV) ist eine der wichtigsten umsatzbezogenen Kennzahlen, die Unternehmen messen. In Bezug auf Verkaufsprognosen ist das Verständnis des CLV entscheidend für die Fähigkeit, die richtigen Interessenten anzusprechen und den ROI vorherzusagen, den Sie aus jedem Kundensegment erzielen werden.

Die Verwendung des CLV als Metrik für die Verkaufsprognose hilft Ihnen, Verkaufsressourcen in der richtigen Phase des Verkaufszyklus (dh anfängliches Interesse vs. Bindung) zuzuweisen und den Umsatz zu prognostizieren, den Sie basierend auf Ihrer aktuellen Pipeline erzielen werden.

Einzigartige Verkaufsvariablen

Natürlich gibt es keinen einheitlichen Ansatz für Verkaufsprognosen. Es ist wichtig, die Datenquellen und andere Faktoren zu berücksichtigen, die Ihre einzigartige Organisation und Branche beeinflussen. Zum Beispiel: Hatten Sie eine besonders umsatzstarke Phase? Wenn größere Teile Ihres Personals gerade hochfahren, kann es zu vorübergehenden Umsatzeinbußen kommen, wenn sie auf Hochtouren kommen. Es ist wichtig, den Einfluss dieser Vertriebsmitarbeiter auf den Gesamterfolg der Organisation zu verstehen.

Wenn Ihre Branche aufgrund externer Faktoren, die sich Ihrer Kontrolle entziehen, einen Schlag erlitten hat (z. B. die Restaurantbranche in den ersten Monaten der Pandemie), müssen Sie Ihre Prognosen – und Ihre Strategie – entsprechend anpassen.

Wie man in unvorhersehbaren Zeiten genaue Prognosen erstellt

Während die letzten zwei Jahre ein besonderes Maß an Unvorhersehbarkeit gezeigt haben, sagt uns die Natur des heutigen Geschäfts, dass sich die Märkte im Laufe der Zeit immer schneller entwickeln und komplexer werden. Kunden nutzen mehrere Kanäle, um mit Unternehmen in Kontakt zu treten. Globalisierung und zunehmende Konnektivität bedeuten, dass geopolitische Faktoren das Geschäft stärker denn je beeinflussen werden. Der rasante technologische Fortschritt erfordert von Unternehmen eine kurzfristige Veränderungs- und Anpassungsbereitschaft.

Was bedeutet das alles für die Umsatzprognose? Kurz gesagt, Unternehmen müssen adaptive Prognosemethoden anwenden, die es ihnen ermöglichen, mehrere Finanzszenarien auf der Grundlage einer Vielzahl von Faktoren zu berücksichtigen und sich darauf vorzubereiten.

Sie können dies mit adaptiver Prognosesoftware tun. Mithilfe von KI-gestützten Analysen und einem hohen Grad an Automatisierung deckt adaptive Prognosesoftware nicht nur jedes potenzielle Zukunftsszenario auf, sondern analysiert auch die Wahrscheinlichkeit, dass jedes Szenario tatsächlich eintritt. Während traditionellere Versionen der Verkaufsprognose regelmäßig erfolgen, verfolgt die adaptive Prognose einen kontinuierlichen Ansatz und bietet Echtzeit-Einblicke in kurz- und langfristige Vorhersagen.

Dadurch erreichen Unternehmen eine höhere Agilität, sowohl im Vertrieb als auch in der gesamten Organisation. Sie haben eine bessere Fähigkeit, innovativ zu sein und potenzielle Herausforderungen zu antizipieren, wodurch ihre negativen Auswirkungen auf den Umsatz minimiert werden.

Warum Verkaufsprognosesoftware verwenden?

Verkaufsprognosesoftware rationalisiert die vielen beweglichen Teile im Zusammenhang mit Verkaufs- und Umsatzprognosen. Es zentralisiert Ihre Prognoseressourcen und Berichte, sodass Sie im Laufe der Zeit eine fundiertere, konsistentere und selbstbewusstere Strategie verfolgen können.

Zu den wichtigsten Vorteilen von Verkaufsprognosesoftware gehören:

Automatisierung

Durch die Automatisierung von Schritten im Datenberichts- und -analyseprozess können Sie sicher sein, dass wichtige Informationen niemals durch die Ritzen rutschen.

KI-gestützte Erkenntnisse

KI-Einblicke verbessern die menschliche Intelligenz, indem sie große Datensätze analysieren und ausgefeilte prädiktive Analysen verwenden, um Ihre Verkaufsprognosen zu informieren.

Skalierbarkeit

Verkaufsprognosesoftware analysiert Daten in einem Umfang und einer Geschwindigkeit, die mit manuellen Methoden einfach nicht möglich sind. Es ermöglicht Unternehmen, Prognosestrategien zu skalieren, ohne den kritischen Fokus in anderen Bereichen zu beeinträchtigen.

Einzige Quelle der Wahrheit

Ein Softwaresystem für Verkaufsprognosen dient als einzige, zentralisierte Wahrheitsquelle für vertriebsbezogene Daten. Es eliminiert Inkonsistenzen bei der Berichterstattung und fördert ein höheres Maß an Transparenz und Verantwortlichkeit, was zu einer besseren Leistung führt.

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