Verkaufsprognosemethoden und wie sie die Notwendigkeit für den Verkaufsplan schaffen

Dieser Inhalt wurde ursprünglich am 02.08.21 auf LinkedIn gepostet.

Eine Umsatzprognose ist der Ausgangspunkt für alle Geschäftspläne, da sie zur Strukturierung der Unternehmensinvestitionen benötigt wird. Die Prognose ist wie Ihr Kompass – jede Funktion im Unternehmen wird davon beeinflusst. Die Führung benötigt die Prognose, um das Budget zu erstellen, das die Leitlinien enthält, die der CFO den Eigentümern und Investoren in Bezug auf ihre Rendite gibt. Es ist auch erforderlich, festzulegen, wie viel in neue Produkte investiert werden soll und wie viel für eine Reinvestition zurück in das Unternehmen zur Verfügung steht. Das Unternehmen benötigt die Verkaufsprognose, um die Preisgestaltung und die Höhe des Gewinns, der beibehalten werden muss, sowie die erwarteten Stückzahlen zu bestimmen.

Genauso wie eine Prognose in Quoten aufgeteilt werden muss, wird eine Prognose benötigt, um die Höhe der Verkaufsgröße zu bestimmen – wenn die Gebiete und Verkaufseinheiten mit Kapazitätsschätzungen (dem Volumen pro Mitarbeiter) kombiniert werden, erhalten Sie die Anzahl der erforderlichen Mitarbeiter – der Vertriebsbesetzungsplan. Dies wird dann benötigt, um die Größe Ihres HR-Teams und Ihrer Schulungsinvestitionen zu bestimmen. Es wird dem Marketing einen Fahrplan geben, wie das Vertriebsteam beim Erreichen seiner Ziele unterstützt werden kann. Es wird benötigt, um den Personalbestand für den Kundensupport, die Produktentwicklung und die Personalabteilung festzulegen. Es wird als Marker für Unter- und Überleistung verwendet.

Wenn das Inventarkonzept anwendbar ist, wird die Verkaufsprognose benötigt, um zu bestimmen, wie viel Inventar bestellt und gelagert werden muss. Sie benötigen die Prognose, um zu bestimmen, wie viel Sie bestellen müssen, insbesondere wenn ein Herstellungsprozess Zeit in Anspruch nimmt. Die Kommunikations- und Support-Infrastruktur, die aufgebaut werden muss, um ein Unternehmen bei seiner Skalierung zu unterstützen, wird durch die Prognose bestimmt. Reporting-Tools, die Ihnen mitteilen, wie Sie die Prognose, Bestandsverfolgung und Verkaufsverfolgung verfolgen, müssen alle erstellt werden, oder das Unternehmen wird nicht in der Lage sein, die Verkaufsprognose zu erreichen.

Die Verkaufsprognose ist wichtig. Daher muss sie so genau wie möglich sein, und die Genauigkeit hängt stark von der Methode ab, die zur Erstellung der Prognose verwendet wird. Was ist also die beste Methode, um die Prognose zu erstellen?

Das hängt wirklich von den Daten ab, die Sie zur Verfügung haben.

Prognosemethoden sind abhängig von Daten

Die Datenverfügbarkeit ist der größte einschränkende Faktor für die Art der Prognosemethode, die verwendet werden kann. Wahrscheinlich ist das der Grund dafür, dass es anscheinend keine Prognosemethode gibt, die einer anderen überlegen ist – nur Methoden, die verwendet werden können, und solche, die nicht verwendet werden können. Üblicherweise verfügbare Datenquellen – historische und Pipeline – sind nicht immer verlässliche Indikatoren für zukünftige Umsätze. Aus diesem Grund ist die Nutzung mehrerer Prognosemethoden erforderlich, damit die Ergebnisse verglichen und gegenübergestellt werden können, um die Daten einem „Stresstest“ zu unterziehen und die genaueste Prognose zu ermitteln.

Es gibt viele gängige Methoden, die verwendet werden, aber sie lassen sich im Allgemeinen in vier Kategorien einteilen: Top-Down, Bottom-Up, historische Trends und dieser „andere Eimer“, in dem externe Informationen gesammelt werden.

Top-down-Prognosemethodik

Diese Methode betrachtet den Motor, den das Unternehmen haben sollte, und nicht, was der aktuelle Motor produzieren kann. Eine Top-Down-Prognose beginnt mit Druck… dem Druck des Wettbewerbs und der Renditen. Unternehmensführung überprüft Marktrenditen und Wachstum von ähnlichen Unternehmen. Die Unternehmensstruktur wird analysiert, frühere strategische Schritte müssen Ergebnisse bringen, Kundentrends und wirtschaftliche Faktoren werden bewertet, und das Führungsteam erstellt eine Wachstumsrate. Wenn keine Marktrenditendaten aus Umfragen oder öffentlichen Daten verfügbar sind, wird die Unternehmensführung verfügbare Investitionen prüfen, um zu bestimmen, wie hoch eine wettbewerbsfähige Rendite sein sollte.

Die Finanzabteilung wird sich historische Daten ansehen, um Run-Rate-Ergebnisse zu ermitteln und eine Empfehlung dazu abzugeben, woher das Wachstum kommen kann. Der Top-Down-Ansatz ignoriert oft die aktuelle Zusammensetzung des Vertriebsteams und konzentriert sich darauf, wo das Unternehmen stehen „sollte“. Die Eingaben konzentrieren sich auf die Bewertung des Marktpotenzials – vergleichbare Unternehmen, Branchenumfragen und -prognosen sowie Marktanteilsgewinnraten. Die Führung wird dann intern prüfen, welche Änderungen an der Unternehmensstruktur vorgenommen werden können (z. B. wie das Verkaufsteam den Markt abdeckt), um die Rendite auf dem Markt zu erhöhen.

Die Finanzabteilung bewertet häufig frühere Investitionen nach Produktlinie, um festzustellen, wo potenzielles Wachstum besteht, oder sie schauen auf den Markt, um Wachstum zu erzielen. Nachdem all dies erledigt ist, werden sie sich die Vertriebsführung ansehen, um festzustellen, was sie ihrer Meinung nach produzieren können. Dies ist die Bottom-up-Prognose.

Bottom-up-Prognosemethodik

Während die Top-Down-Prognose normalerweise einmal im Jahr durchgeführt wird, wird die Bottom-Up-/Pipeline-Prognose häufiger durchgeführt (falls die Möglichkeit besteht, kann sie in Echtzeit durchgeführt werden). Diese Methode betrachtet die AKTUELLE Verkaufsmaschine und was sie produziert. Denken Sie daran, dass die Top-Down-Prognose nicht darauf abzielt, was der aktuelle Motor produzieren kann, während eine Bottom-Up-Prognose die Sicht aus den Schützengräben ist. Die Pipeline wird analysiert, ebenso wie die Wahrscheinlichkeiten des Abschlusses potenzieller Kunden, die in die Pipeline eintreten. Bottom-up-Prognosen sind viel komplizierter zu berechnen, da es normalerweise eine Fülle von Daten gibt, auf die zugegriffen werden kann, um sich ein sehr genaues Bild davon zu machen, wohin sich die aktuelle Verkaufsmaschine bewegt.

Bedenken Sie Folgendes – das CRM speist die aktuellen Pipeline-Daten ein, die dann anhand historischer (oder angenommener) Abschlussraten analysiert werden. Die Abschlussrate kann basierend auf der Art des Produkts oder des Kunden geändert werden. Es kann durch die Jahreszeit, zu der der Lead generiert wird, und wie der Lead gesammelt wurde, weiter modifiziert werden. Jede dieser Abschlussquoten kann je nach Regionstyp oder Repräsentantenzugehörigkeit variieren. Das ist eine Menge Mathematik! Diese Art der Prognose ist extrem datenlastig und ein Tool ist sehr empfehlenswert. Aktuelle führende Tools nutzen KI, um all diesen Situationen Rechnung zu tragen.

Bottom-up-Prognose und Top-down-Prognose werden nicht gleich sein – schauen Sie sich den Gesichtsausdruck des Vertriebsleiters Anfang des Jahres an, wenn er seine Nummer erhält, um dies zu beweisen.

Diese Lücke ist in einem wachsenden Unternehmen durchaus zu erwarten und notwendig. Während die Bottom-up- und Top-down-Analyse unterschiedliche Methoden nutzen, um zu einer Prognose zu gelangen, besteht der Hauptunterschied darin, dass der Top-down-Ansatz davon ausgeht, dass die Vertriebsmaschine mehr produzieren muss, um die erforderlichen Ergebnisse zu erzielen – mehr vom Markt zu erobern und zu schlagen Wettbewerb. Die Bottom-up-Prognose tut dies nicht – sie betrachtet die Pipeline und die Abschlusskurse, nicht, wie die Pipeline erweitert oder die Abschlusskurse geändert werden können. Hier entsteht die Lücke zwischen Top-Down und Bottom-Up, und dies schafft die Notwendigkeit, dass die Vertriebsleitung einen Weg findet, diese Lücke zu schließen. Geben Sie den Verkaufsplan ein!

Stellen Sie es sich wie die Einkaufsliste vor, die der Verkaufsleiter erstellt.

Top-Down - Bottoms-Up = Der Verkaufsplan

Der Vertriebsplan umreißt die Investitionen, die das Vertriebsteam benötigen wird, um das Wachstum voranzutreiben, das erforderlich ist, um die Lücke zwischen den Top-down- und Bottom-up-Prognosen zu schließen. Der Verkaufsplan ist das Portfolio von Änderungen und Investitionen, die erforderlich sind, um Wachstum zu erzielen. Obwohl sie separat genutzt werden können, sind sie wirklich Teile eines Puzzles, die zusammenpassen, um das Umsatzwachstum eines Unternehmens voranzutreiben. Dies sind all diese Verkaufseffektivitätshebel / Kraftmultiplikatoren, von denen Sie immer hören:

• Vertriebsstärke – wie viele Arme und Beine es gibt
• Vergütungspläne – wie die Bezahlung von Low- zu High-Performern umverteilt wird, um das Wachstum voranzutreiben; Bezahlung im Vergleich zum Markt
• Gebietszuweisungen und -größe – verfügbare Kundenkontaktzeit im Vergleich zu Reisen; Arbeitsbelastung und Kapazität
• Berufsrollendefinitionen und wie sie sich zusammenschließen – Verantwortlichkeiten im Verkaufsprozess; Regeln des Engagements
• Quotenzuteilung – Produktivitätserwartungen
• Vertriebsorganisationsstruktur – Kontrollspanne; Vertriebsunterstützung
• Tech-Investitionen zur Unterstützung all dessen – Kundenanalysen; Gehalts- und Leistungs-Dashboards

Wenn Sie einen dieser Produktivitätstreiber ändern, ist es äußerst schwierig, wenn nicht unmöglich, den Wechsel anderer zu vermeiden. Die meiste Aufmerksamkeit wird dem Design des Verkaufsvergütungsplans geschenkt, da dort das Geld ist, aber jeder der Verkaufseffektivitätshebel im Verkaufsplan ist effektiv, um das Wachstum voranzutreiben. Der Verkaufsplan muss so aufgebaut sein, dass die Go-to-Market-Strategie neu organisiert werden kann, um die Produktivität zu steigern.

Denken Sie daran, dass selbst der beste Verkaufsplan 3 Monate dauert – bis zum Ende des ersten Quartals. Es wird Anpassungen geben müssen – SPIFs, Wettbewerbe, Transfers, Gebietsanpassungen – die verwendet werden, um die Lücken zu schließen. Diese Lücken können durch Dinge wie einen Markt verursacht werden, der nicht so gut abschneidet wie erwartet, oder die Anlaufzeiten für neue Wiederholungen, die etwas länger dauern.

Was ist, wenn man wenig Vertrauen in die Pipeline-Daten hat, um sie in einer Bottom-up-Prognose zu nutzen, oder wenn nicht genügend Marktdaten vorhanden sind, um eine Top-down-Prognose durchzuführen? Es gibt andere Prognosemethoden, die genutzt werden können.

Andere nützliche Prognosemethoden

Die oben beschriebenen Bottom-up- und Top-down-Methoden sind keineswegs die einzigen Möglichkeiten zur Prognose. Es gibt andere Prognosemethoden, die weit verbreitet sind (oft in Kombination mit Top-down und Bottom-up). Auch hier hängt die verwendete Methodik stark von den verfügbaren Daten ab.

• Historische Trends verwenden leicht zugängliche Informationen und Menschen lieben eine gute Trendlinie! Die meisten Vertriebsteams wissen intuitiv, dass es Trends gibt, und die Nutzung historischer Informationen bringt einige Wissenschaft dahinter. Die einfachste Methode verwendet einen gleitenden Durchschnitt – beispielsweise den Durchschnitt der letzten drei Jahre. Ergänzt wird diese Methode in der Regel dadurch, dass das letzte Jahr bzw. die letzte Saison stärker in die Gewichtung eingeht – zum Beispiel der gleiche Vorjahreszeitraum.
• Die exponentielle Glättung ist jedem bekannt, der Zeitdiagramme gesehen hat – diese unregelmäßige Linie, die sich wild auf und ab bewegt, aber im Allgemeinen nach oben tendiert. Die Linie, die durch die Mitte der Aufwärts- und Abwärtspunkte verläuft und die allgemeine Aufwärtsbewegung anzeigt, ist die exponentielle Glättungslinie.
• Statistische Prognosen werden in Kombination mit einer der anderen Methoden verwendet und zeigen das wahrscheinliche Verkaufsergebnis und die Bandbreite (oder Standardabweichung) um die Prognose herum. Beispielsweise besteht eine 95-prozentige Wahrscheinlichkeit, dass der Umsatz zwischen 10 und 11 Millionen US-Dollar liegt. Seien wir ehrlich, wann immer wir diese Art von Prognosen hören, erwarten wir, dass die Sache falsch ist …
• Bootstrapping ist die Monte-Carlo-Prognosemethode – wenn wir historische Verkaufswachstumsraten nehmen, sie ein paar tausend Mal mischen und eine wahrscheinliche Bandbreite von Wachstumsraten generieren.

Was ist, wenn keine historischen Daten für die Prognose verfügbar sind?

Die endgültigen Arten von Prognosen werden nicht so oft verwendet und werden normalerweise verwendet, wenn historische Informationen nicht verfügbar oder genau sind.

• Unternehmen werden einen Testmarkt betreiben, um Daten zu generieren, die zur Erstellung einer Prognose verwendet werden können. Diese Methode kann außergewöhnlich genaue Ergebnisse liefern, wird aber aufgrund der erheblichen Verzögerung, die erforderlich ist, um ein neues Produkt oder eine neue Strategie auf den Markt zu bringen, eher selten verwendet.
• Zur Erstellung einer Prognose wird ein Expertenteam (intern und extern) befragt – Wissenschaftler setzen sich vehement für diese Methode ein. Dies liegt höchstwahrscheinlich daran, dass Akademiker hoffen, als Experten herangezogen zu werden.
• Die letzte Methode ist die Stimmungsumfrage – bei der Sie potenzielle Kunden befragen, ob sie im nächsten Jahr etwas bei Ihnen kaufen werden. Diese waren früher in der Fertigung und bei Konsumgütern sehr beliebt, scheinen aber in den letzten Jahren etwas an Fahrt verloren zu haben.

Die Verkaufsprognose ist das Rückgrat hinter dem Unternehmensbudget, und daher ist Genauigkeit von größter Bedeutung. Denken Sie daran, dass es dem Loch am nächsten ist, und eine Unterschätzung des Umsatzes kann für ein Unternehmen verheerend sein. Das Unternehmen wird unterbesetzt sein, Lagerbestände und Rohwaren werden zu niedrig sein und es wird zu Lieferverzögerungen kommen. Jede Umsatzüberschreitung gegenüber der Prognose wird schwierig zu halten sein. Eine Überschätzung des Umsatzes bedeutet, dass das Unternehmen zusätzliche Ressourcen und Kosten tragen muss. Das schmälert die Marge des Unternehmens und die Rendite des Investors.

Denken Sie schließlich daran, dass es nicht nur um Zahlen geht. Erfahrung hat ein enormes Gewicht. Erfahrung ist die Fähigkeit, die Zahlen von Frühindikatoren zu durchschauen und zu verstehen, was sie für das Geschäft und jede Prognose bedeuten. Ich wurde viele Male von Veteranen in die Schranken gewiesen, die die Teeblätter besser lesen können als ich zwei Wochen Zahlenknirschen lesen kann.