売上予測におけるデータソースの役割

公開: 2023-05-10

予測は本質的に、芸術でもあり科学でもある不確実な行為です。以前は、経験、直感、仮定に基づいた、営業リーダーの技術のようなものでした。しかし、より正確な予測の必要性が高まり、営業リーダーが重要なデータにさらにアクセスできるようになったことで、予測の科学が最前線に移りました。

その科学は、適切な種類のデータの収集に依存します。データは、タイムリーに配信され、適切なデータソースから抽出され、組織に関するコンテキストと詳細情報を提供するために統合されます。

販売予測戦略に不可欠な 10 のデータソース

ただし、さまざまなシステムからこのデータを収集するのは難しく、盲点が生じる可能性があります。また、データの盲点がある場合、営業リーダーは直観を使ってギャップを埋めようとするため、競合他社に対して不利な立場に置かれる可能性があります。

どの企業も、自社に固有のデータを導入することで予測プロセスを微調整できますが、収益と収益性を高めるためには、すべての予測に含める必要がある重要なデータポイントがいくつかあります。売上予測戦略で使用すべき 10 の重要なデータソースを見てみましょう。

1. 営業担当者個人のパフォーマンス

すべての営業担当者は、CRM システムおよび営業マネージャーに販売数値を報告する責任があります。これらの数値を各担当者の過去の実績データと比較して、レポートの正確性の可能性を判断し、正確な個別の売上予測を立てるように指導することができます。

2.成約率

成約率は、パイプライン内の有料顧客となる見込み客の数を示すため、基本レベルで重要です。ただし、それを超えて、成約率は、営業チームの成約能力に影響を与える要因に関する重要な洞察を提供します。これらは、潜在顧客の質や販売の可能性に影響を与える外部市場の状況などに関する販売データ分析を実行するための有用な開始点です。

3. 平均契約金額

平均契約額は、パイプライン内の 1 つの取引によって生成される平均収益を測定します。これは、現在の販売パイプラインの総収益の可能性を理解し、その情報に基づいて正確な販売予測を作成するための重要な指標です。

平均契約額を測定することは、適切な顧客を追求しているかどうかや、収益目標を達成するためにターゲティング戦略を調整する必要があるかどうかを分析するのにも役立ちます。

4. ステージ別勝率

ステージ別の勝率は、パイプラインの各ステージで見込み顧客に何が起こっているかを示す指標です。販売プロセスにおいて、ほとんどの見込み客がコンバージョンに至っているポイントや、逆に競合他社に最も多くの取引を奪われているポイントなど、重要な情報を収集できます。

売上予測を立てるときは、現在のパイプラインを総合的に見て、ステージごとの勝率を使用して、全体としてどのように収益につながるかを理解できます。

5. 販売サイクルの長さ

販売サイクルの長さは、最初のタッチポイントから最終的な成約までのパイプラインで取引に費やされる時間を指します。販売サイクルの期間を把握すると、特定の期間に基づいて販売収益を正確に予測できます。たとえば、取引が大きくなると販売サイクルは長くなりますか、それとも恣意的であるように見えますか?

販売数や全体的な収益と同様に、販売サイクルの長さも予測可能な指標である必要があります。予測できない販売サイクルとは、特定の期間に基づいて販売予測を正確に行うことができないことを意味します。

6. 季節性

季節的な購入傾向は、販売サイクルの自然な一部分です。適切な予算編成とリソース割り当てを確保するには、季節性の傾向を追跡し、それを売上予測に組み込むことが重要です。

7. アップセル率

ほぼすべての市場において、既存顧客に販売することは、新規顧客を獲得するよりも収益性が高く、費用対効果が高く、時間効率も優れています。特にサブスクリプションベースの「as-a-service」ビジネスモデルの普及が進むにつれ、企業はアップセルの可能性を含めた販売戦略（および予測）を変更する必要があります。

8. CRM導入率

CRM は営業チームが提供する販売データを可視化する中心点ですが、CRM の価値は営業担当者の使用率と同じです。したがって、CRM から取得するデータが正確かつ完全であることを保証するには、CRM の導入を理解し、継続的に高レベルの導入を促進することが重要です。

CRM 導入率が低いと、販売データにギャップが生じ、正確な予測を作成できなくなります。

9. 顧客生涯価値

顧客生涯価値 (CLV) は、企業が測定する収益に関連する最も重要な指標の 1 つです。売上予測に関連するため、CLV を理解することは、適切な見込み顧客をターゲットにし、各顧客セグメントから得られる ROI を予測するために重要です。

CLV を販売予測指標として使用すると、販売サイクルの適切な段階 (つまり、初期関心と維持率) で販売リソースを割り当て、現在のパイプラインに基づいて獲得できる収益を予測することができます。

10. 独自の売上変数

もちろん、売上予測に万能のアプローチはありません。独自の組織や業界に影響を与えるデータソースやその他の要因を考慮することが重要です。例: 売上高が特に高かった時期はありますか? 現時点でスタッフの大部分が増員している場合、彼らがスピードを取り戻すにつれて、売上収益が一時的に減少する可能性があります。これらの担当者が組織全体の成功に与える影響を理解できることが重要です。

制御できない外部要因によって業界が打撃を受けた場合 (たとえば、パンデミックの最初の数か月間におけるレストラン業界)、それに応じて売上予測と戦略を調整する必要があります。

Xactly 予測で主要な販売データソースを利用する

関係者が信頼できる収益予測を立てることが重要です。適切な販売データリソースを使用すれば、面倒なプロセスを行う必要はありません。セールスパイプラインの分析を通じて、パイプラインに表示される内容が信頼でき、パイプラインが適切な割合で理想的な顧客プロファイルに適合する適格なリードと機会で満たされていることが確認できれば、目標を達成できるという自信を持つことができます。

次回のブログは、「売上予測 101、Vol. 101」と題されています。 4: 売上予測ソフトウェアを使用する理由では、現在の手動予測の問題点と、それらが自動予測ソリューションとどのように重なるのかを詳しく説明します。

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