今すぐ試したい 6 つの販売予測方法

公開: 2023-01-07

組織は、将来の収益を最も正確に把握するために、さまざまな販売予測方法 (および多くの場合、それらの戦略的な組み合わせ) を採用することを選択できます。

これらの販売予測方法のうちの 6 つ、それらの計算方法、およびそれぞれが非常に効果的である理由を探るために読み進めてください。

クイックテイクアウェイ

  • 売上予測は、いくつかの潜在的なデータ変数に基づいて、特定の期間の売上を予測します。
  • 売上高を正確に予測する企業は、不確実性の中でより積極的で機敏で回復力があります。
  • 試すべき 6 つの販売予測方法は、履歴、販売サイクルの長さ、パイプライン、商談ステージ、リードドリブン、および多変量です。
  • 高度な売上予測方法には、売上予測ソフトウェアのサポートが必要です。

要約: 売上予測とは?

売上予測の定義

売上予測は、特定の期間 (通常は月次、四半期、または年次) の売上高の予測です。 売上予測は、会社全体、または特定の地域、製品、チーム、または営業担当者に対して実行できます。 特定の販売予測に設定するパラメータは、予測の目標と明らかにする必要がある情報によって異なります。

たとえば、個々の営業担当者の売上予測は、進行中のパフォーマンス レビュー戦略の一環として行うことができます。 地域別の売上予測は、企業がリソースをどこに割り当てるかを決定するのに役立ちます。 製品別の売上予測は、マーケティング メッセージに影響を与える可能性があります。

これらはほんの一例です。 主なポイントは、販売予測は将来の販売収益を理解する上で重要な部分であり、ビジネスの固有のニーズと戦略に合わせて設計および実行できるということです。

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予測の基礎を成功させるためのガイド

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売上予測のメリット

売上予測は、より情報に基づいた積極的な戦略的組織を作成するのに役立ちます。 これにより、企業はより良い目標を設定し、パフォーマンスを正確に測定できます。 これらは、すべての市場開拓チーム (マーケティング、営業、財務、カスタマー サクセス) が戦略を最適化するために使用できる中心的な情報源を提供します。 これにより、組織は将来の潜在的な問題を予測し、必要に応じて方向転換して早期に対処することができます。

売上予測の課題

企業が直面する特定の課題は、正確な売上予測の障害となる可能性があります。 分散化されたデータ ソース、サイロ化されたチーム、手動および/または主観的な予測方法、履歴データへの過度の依存はすべて、販売予測を実行する能力と企業の ROI エクスペリエンスに悪影響を及ぼす可能性がある一般的な問題です。

これらの課題は、エンドツーエンドの可視性と予測可能性のために収益に影響を与える人、プロセス、およびツールを最適化するRevOpsモデルで排除できます。 RevOps を採用している企業は、高レベルの精度で予測する能力がはるかに優れています。

売上予測手法の進化

ビジネスの他のほとんどの側面と同様に、売上予測は時代の変化に適応する必要がありました。 新しいテクノロジーが登場し、ビジネスがより速いペースで発生し、外部要因がビジネスに直接影響を与えるようになると、予測はより洗練された適応的な形をとらなければなりません。

つまり、売上予測は静的ではありません。 これは、いくつかの潜在的なシナリオを考慮し、将来の問題をより明確にし、企業が不確実性の中でより機敏に動けるようにする継続的なプロセスでなければなりません。

戦略に組み込むことができる最も効果的な売上予測方法の 6 つを見ていきましょう。

試すべき6つの販売予測方法

過去の予測

過去の予測は、最も伝統的な販売予測方法であり、全体的な戦略において非常に重要な位置を占めています。 その名前が示すように、履歴予測は過去のパフォーマンスを調べて、将来の売上高の可能性を通知します。 たとえば、ある製品の売上が前年の第 1 四半期に 25,000 ドルに達した場合、収益の伸びを反映するには、その数値を超える必要があることがわかります。

履歴予測は、他のすべての販売予測方法の基礎を築き、前年比のパフォーマンスを比較できるベースラインを提供します。

販売サイクル予測の長さ

販売サイクルの長さを把握し、それを使用して販売予測を実行することは、組織の収益を予測可能にする最良の方法の 1 つです。

販売サイクルの平均の長さを計算するには、特定の期間に取引を成立させるのにかかった合計日数を合計し、成立した取引の数で割ります。

例: 特定の月に 10 件の商談が成立したとします。 休館日の内訳は以下の通りです。

端数を切り上げると、販売サイクルの平均の長さは約 85 日になります。 この情報は、予測分析の時点で現在パイプラインにある商談の場所に基づいて、特定の期間の時間ベースの売上予測を達成するのに役立ちます。

販売サイクル予測の長さをさらに細分化して、製品、販売チーム、地域、時期、およびその他のさまざまな要因によってどのように変化するかを可視化できます。

ガイド

RevOps の考え方が正確な売上予測に依存する理由

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パイプライン予測

パイプライン予測は、より複雑な売上予測方法であり、通常、実行するにはソフトウェア ツールのサポートが必要です。 現在パイプラインにある取引を調べ、システムで設定した一連の事前定義された変数に基づいて販売コンバージョンを予測します。

たとえば、特定の製品の取引が通常 5,000 ~ 7,000 ドルで 60 日以内に成約する場合、これらの変数を使用して、その特定の製品カテゴリの一定期間内の売上収益を予測できます。

最高レベルの精度を得るには、パイプライン予測に最新のデータが必要です。これは、自動化されたソフトウェア ツールに大きく依存するもう 1 つの理由です。

商談ステージの予測

商談ステージの販売予測では、パイプラインを分析して、各ステージの取引の総数と、各ステージの取引が成立する可能性を判断します。 この方法を使用して予測するには、各ステージの成約確率を知る必要があります (このステップでは履歴データを使用できます)。 次に、その数に、現在パイプラインのその段階にある潜在的な取引収益を掛けます。 次に例を示します。

この方法には注意すべき重要な制限がいくつかあります。 まず、個々の取引規模は考慮されていません。 第二に、リードの年齢は考慮されていません。 3 か月間製品のデモ段階にある見込み客は、パイプラインをより迅速に移動している見込み客よりも成約する可能性が低いでしょう。

不完全ではありますが、この方法を使用すると、時間の経過とともに、パイプラインの各段階で販売戦略がどれほど効果的かを正確に把握できます。

リード主導の予測

リードドライブ予測は、そのソースに従って各リードに値を割り当てます。 この販売予測方法を使用するには、次の 3 つのことを知っておく必要があります。

  • 前の期間 (つまり、四半期または年) の 1 か月あたりのリード数
  • ソース別のリードから成約率 (売上に変換されたリードの数)
  • ソース別の平均販売価格

まず、平均販売価格にソース別の平均成約率を掛けて、リードの平均値を求めます。 したがって、メインのランディング ページからのリードが通常 5,000 ドルを費やし、5% のレートで変換する場合、リードの平均値は次のようになります。

$5000 x 5% = リードあたり $250

そのソースからのリードの総数を見て、平均リード値を掛けて、特定のリード ソースからの期待収益を見つけます。

多変量予測

多変量予測は、履歴データと予測データの両方を使用して、さまざまな変数に基づいて高度な予測を行う適応予測の一種です。 パイプライン予測と同様に、多変数予測を実行するには、販売予測ソフトウェア システムのサポートが必要です。

これらのツールには、売上予測の計算手順を自動化する事前設定された (そして多くの場合 AI 駆動の) 数式が含まれており、精度を達成するために営業チームがデータを更新し続けるだけで済みます。

オーバー・トゥ・ユー

販売予測機能は、その背後にあるツールとリソースと同じくらい強力です。 Xactly Forecastingは、データに基づくパイプライン分析を提供して、一貫した販売実行と正確な予測を推進し、予測可能な収益を加速します。

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