Comment améliorer la précision de vos prévisions de revenus - Nouvelle recherche

Publié: 2022-12-29

Qu'est-ce que la prévision des revenus et pourquoi est-ce important ?

La prévision des revenus est le processus de prévision des revenus de votre entreprise sur une période donnée, allant des prévisions annuelles aux prévisions de revenus hebdomadaires. Le processus utilise des données historiques et des informations de plusieurs départements pour définir les attentes en matière de revenus futurs.

La prévision des revenus est importante car elle permet aux dirigeants de planifier la croissance de leur entreprise au fil du temps. Plutôt que de prendre des décisions stratégiques basées uniquement sur l'intuition, les prévisions de revenus permettent aux dirigeants d'agir sur la base de données. Cela conduit à des prévisions plus précises, à une plus grande rentabilité et à une croissance à long terme plus durable.

Le défi : créer des prévisions de revenus fiables

Gartner a constaté que seulement 45 % des responsables des ventes et des vendeurs ont confiance dans l'exactitude de leurs prévisions, tandis que Forrester a signalé que 93,6 % des organisations B2B ont raté leurs prévisions trimestrielles du premier jour de 10 % ou plus en 2021. Ces problèmes sont aggravés par la volatilité économique. : Le Harvard Business Review suggère qu'une prévision qui pourrait normalement être gonflée de 8 % pourrait finir par être erronée jusqu'à 50 % pendant une période d'instabilité.

La résolution de ces problèmes est une priorité. Mais que peut faire votre organisation pour améliorer son processus de prévision ? Et qu'est-ce qui risque de gêner ?

Nos recherches récentes répondent à ces questions. Sur la base d'une enquête auprès de 261 entreprises à travers le monde, nous fournissons une référence pour les efforts de prévision des revenus. Cela révèle non seulement les problèmes communs auxquels les organisations sont confrontées, mais cela nous permet également de tracer une voie productive vers l'avant.

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Principales conclusions

  • La prévision des revenus est un processus interfonctionnel essentiel...
  • …Mais la précision des prévisions de revenus reste un défi majeur.
  • Des données de mauvaise qualité sont responsables de prévisions de revenus inexactes…
  • …Alors que les processus manuels et les technologies obsolètes limitent l'accessibilité des données et créent des silos.

Recommandations

  1. Les organisations doivent automatiser les processus manuels et autres activités de prévision pour améliorer la qualité des données, consolider les sources de données fragmentées, réduire les erreurs et créer des méthodes de travail interfonctionnelles plus efficaces.
  2. La collaboration interfonctionnelle entre des équipes alignées est cruciale pour prévoir avec précision la croissance des revenus existants, qui est 1,5 à 3 fois plus rentable que l'acquisition de nouveaux clients.
  3. Les organisations doivent s'efforcer d'augmenter la fréquence de leurs prévisions de revenus, dans le but d'atteindre une cadence de prévision hebdomadaire.

Dans quelle mesure les entreprises sont-elles efficaces pour prévoir les revenus ?

La prévision des revenus est (presque) universelle

Des prévisions de revenus régulières sont essentielles pour les organisations, leur permettant de prendre des décisions éclairées sur tout, du montant à dépenser en marketing à la manière de gérer leurs équipes de vente et leurs stocks. Notre enquête suggère que la grande majorité des organisations comprennent cela, avec seulement 2 % déclarant qu'elles ne pratiquent pas la prévision des revenus.

Cependant, le chiffre d'affaires des nouveaux clients est le facteur le plus courant des prévisions des entreprises, ce qui suggère que de nombreuses organisations passent à côté d'opportunités de croissance plus facile.

Seulement 76 % de nos répondants prévoient des revenus d'expansion de clients existants, même si ces revenus sont souvent 1,5 à 3 fois plus efficaces à acquérir.

Le simple fait d'augmenter leurs efforts de prévision dans ce domaine pourrait donc être une victoire facile pour les entreprises qui cherchent à augmenter leurs revenus en ces temps économiques.

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…Mais peu d'entreprises font des prévisions précises

Les prévisions de revenus ne créent de la valeur que lorsqu'elles sont exactes. Sinon, cela peut conduire à une fausse confiance, à des opportunités de vente manquées et à un gaspillage de ressources.

Cela est particulièrement problématique à mesure que les entreprises évoluent et augmentent le nombre de parties prenantes qui s'appuient sur les prévisions pour prendre des décisions. Une entreprise peut utiliser des prévisions de revenus lors de la préparation d'un événement de financement, et sa réputation sera affectée si les investisseurs découvrent qu'ils ont fondé leurs décisions sur des données inexactes.

Et pourtant, malgré leurs efforts, notre enquête révèle que la majorité des entreprises produisent actuellement des prévisions de revenus très inexactes. Seulement 9 % des entreprises fournissent une prévision à moins de 5 % de leurs revenus réels, ce qui signifie que 91 % des entreprises ratent la cible :

Précision des prévisions de revenus : seulement 9 % des entreprises réalisent une prévision à moins de 5 % de leurs résultats de revenus réels ; ce qui signifie que 91 % manquent la cible.

Ce problème trouve son origine dans la mauvaise qualité et l'inaccessibilité des données. Les trois principaux défis cités par nos répondants lors de la création de prévisions étaient la « qualité des données », les « processus manuels » et les « sources de données fragmentées ».

En fin de compte, bon nombre de ces problèmes sont à la base des problèmes d'adoption de la technologie. Les entreprises s'appuient principalement sur Excel (66 %) et/ou Google Sheets (32 %) pour générer des prévisions, ce qui explique pourquoi la précision est si faible. Peu d'entreprises utilisent un logiciel de gestion des prévisions (12 %) ou des outils plus holistiques et interfonctionnels comme les plateformes d'intelligence commerciale ou de revenus (13 % et 5 % respectivement). Cela aide à expliquer le problème de la mauvaise qualité des données signalé par 52 % des responsables des revenus dans notre enquête.

Défis et solutions en matière de prévision des revenus : le graphique commence par des feuilles de calcul manuelles et le défi correspondant des processus manuels chronophages et sujets aux erreurs, auxquels répond le système interne ; deuxième défi, le manque de responsabilisation des commerciaux est relevé avec un logiciel CRM ; ensuite, les sources de données fragmentées sont satisfaites par la solution d'une plate-forme de Business Intelligence ; qualité des données des outils et des équipes, résolues par un logiciel de Forecast Management ; et la fréquence des prévisions résolue par le logiciel Revenue Intelligence.

Les processus manuels limitent la fréquence des prévisions de revenus

Les logiciels spécialisés de gestion des prévisions et les plates-formes de Business Intelligence (BI) sont utilisés par un petit nombre d'entreprises. Mais ces solutions ont tendance à fournir une visibilité sur les prévisions de revenus elles-mêmes, plutôt que de permettre aux entreprises d'accepter des signaux d'entrée à travers les processus ou les plates-formes. Par conséquent, ces entreprises ne peuvent toujours pas automatiser le processus de modélisation ou de planification.

Non seulement ces problèmes rendent les prévisions de revenus précises beaucoup plus difficiles, mais ils entravent également la fréquence des prévisions. Parce qu'elles sont entreprises à l'aide de processus manuels, la majorité des entreprises doivent se contenter de prévisions de revenus mensuelles ou trimestrielles, avec seulement 10 % des organisations capables d'atteindre une cadence de prévision hebdomadaire :

Cadence des prévisions de revenus : 10 % de prévisions hebdomadaires ; 52 % de prévisions mensuelles ; 33% prévu trimestriellement.

En période d'incertitude, cela peut ne pas être assez fréquent pour fournir une valeur réelle. Les prévisions de revenus mensuelles ou trimestrielles ne tiennent pas compte des changements rapides du marché ou des tendances à court terme, ce qui signifie que les équipes de revenus ne sont pas en mesure d'obtenir des informations à jour qui pourraient les aider à effectuer de meilleures manœuvres stratégiques.

La collaboration interfonctionnelle est cruciale pour une prévision précise des revenus

Compte tenu du nombre de facteurs qui contribuent à la performance d'une organisation, la prévision des revenus est un processus intrinsèquement interfonctionnel. Sans la contribution d'équipes alignées, il est presque impossible d'obtenir une image claire du paysage actuel sur laquelle fonder vos prévisions de revenus.

Nos recherches ont révélé que dans l'acquisition de nouveaux clients, l'expansion des clients existants et la fidélisation des clients existants, au moins deux départements étaient responsables de la prévision des revenus. Mais en réalité, les ventes, les finances et le succès client jouent tous un rôle clé dans la production de prévisions de revenus fiables et précises.

Sur l'ensemble des répondants, les départements suivants ont été cités comme responsables de la prévision des revenus des nouveaux clients : 51 % Finance ; 74 % des ventes ; 25 % Commercialisation ; 7 % de réussite client ; 28 % des revenus des opérations ; 1 % Ne pas prévoir ; 4% Autre.

Ces graphiques reflètent la lutte des organisations pour créer des processus de prévision véritablement interfonctionnels. Il est compréhensible que les ventes et les finances jouent un rôle clé dans la prévision des revenus des nouveaux clients. Mais le manque relatif d'implication du marketing et de la réussite client suggère que les organisations manquent peut-être des pièces clés du puzzle, en particulier compte tenu de l'imprécision des prévisions de la plupart des organisations.

Nous constatons un modèle similaire dans la prévision des revenus de l'expansion des clients existants : la gestion des comptes et le marketing sont tous deux sous-représentés dans le processus. Ces résultats peuvent aider à expliquer pourquoi les efforts de prévision des revenus sont si difficiles avec les silos de données, l'imprécision et les difficultés de collaboration.

Sur le nombre total de répondants, pourcentage ayant répondu à la responsabilité de chaque département pour les prévisions de revenus des clients existants : 49 % Finance ; 50 % des ventes ; 20 % de gestion de compte ; 11 % Commercialisation ; 41 % de réussite client ; 24 % des revenus des opérations ; 5 % Ne pas prévoir ; 4% Autre.

Améliorer vos prévisions de revenus

Ces découvertes ouvrent une voie claire vers l'avant. Les organisations doivent donner la priorité à la qualité et à l'accessibilité des données pour créer un pipeline des ventes aux revenus qui implique les équipes tout au long du cycle client. Cela facilitera une plus grande collaboration interfonctionnelle et garantira que les prévisions de revenus tiennent compte de toutes les informations pertinentes.

La première étape consiste à corriger les sources de données fragmentées et à supprimer les processus manuels sujets aux erreurs. Les dirigeants doivent appliquer l'automatisation et l'intégration des données pour s'assurer que les données sont exactes et disponibles en temps réel. Mais cela nécessitera une approche cohérente de l'intelligence fiscale.

Pour consulter d'autres résultats d'enquête et découvrir comment améliorer les données et la collaboration interfonctionnelle pour des prévisions de revenus plus fiables, lisez notre rapport complet sur l'état de l'intelligence des revenus .