지금 시도해 볼 6가지 판매 예측 방법

조직은 미래 수익에 대한 가장 정확한 그림을 얻기 위해 다양한 판매 예측 방법(및 종종 이들의 전략적 조합)을 사용하도록 선택할 수 있습니다.

이러한 판매 예측 방법 중 6가지 방법, 계산 방법 및 각각이 효과적인 이유를 알아보십시오.

빠른 테이크 아웃

• 판매 예측은 여러 잠재적 데이터 변수를 기반으로 지정된 기간 동안의 판매 수익을 예측합니다.
• 판매 수익을 정확하게 예측하는 회사는 불확실성 속에서 보다 능동적이고 민첩하며 탄력적입니다.
• 시도해 볼 수 있는 6가지 판매 예측 방법은 과거, 판매 주기 길이, 파이프라인, 기회 단계, 리드 중심 및 다변량입니다.
• 정교한 판매 예측 방법에는 판매 예측 소프트웨어의 지원이 필요합니다.

요약: 판매 예측이란 무엇입니까?

판매 예측 정의

판매 예측은 주어진 기간(일반적으로 월별, 분기별 또는 연간) 동안의 판매 수익을 예측하는 것입니다. 회사 전체 또는 특정 지역, 제품, 팀 또는 영업 사원에 대해 판매 예측을 수행할 수 있습니다. 주어진 판매 예측에 대해 설정하는 매개변수는 예측 목표와 알아내야 하는 정보에 따라 다릅니다.

예를 들어 개별 판매 담당자에 대한 판매 예측은 진행 중인 성과 검토 전략의 일부로 수행될 수 있습니다. 지역별 판매 예측 은 회사가 리소스를 할당할 위치를 결정하는 데 도움이 됩니다. 제품별 판매 예측은 마케팅 메시지에 영향을 미칠 수 있습니다.

이것은 단지 몇 가지 예일 뿐입니다. 중요한 점은 판매 예측이 미래의 판매 수익을 이해하는 데 중요한 부분이며 비즈니스의 고유한 요구 사항과 전략에 맞게 설계하고 수행할 수 있다는 것입니다.

판매 예측의 이점

판매 예측은 정보에 입각한 능동적이고 전략적인 조직을 만드는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 회사는 더 나은 목표를 설정하고 성과를 정확하게 측정할 수 있습니다. 마케팅, 영업, 재무 및 고객 성공과 같은 모든 시장 진출 팀이 전략을 최적화하는 데 사용할 수 있는 중앙 정보 소스를 제공합니다. 이를 통해 조직은 미래의 잠재적인 문제를 예측하고 필요에 따라 조기에 대응할 수 있습니다.

판매 예측 과제

정확한 판매 예측에 대한 장애물로 작용할 수 있는 회사가 직면한 특정 문제가 있습니다. 분산된 데이터 소스, 사일로화된 팀, 수동 및/또는 주관적인 예측 방법, 과거 데이터에 대한 과도한 의존도는 모두 판매 예측 수행 능력과 기업의 ROI 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 일반적인 문제입니다.

엔드투엔드 가시성과 예측 가능성을 위해 수익에 영향을 미치는 사람, 프로세스 및 도구를 최적화하는 RevOps 모델을 통해 이러한 문제를 제거할 수 있습니다. RevOps를 채택한 회사는 높은 수준의 정확도로 예측할 수 있는 능력이 훨씬 더 뛰어납니다.

판매 예측 방법의 진화

비즈니스의 다른 대부분의 측면과 마찬가지로 판매 예측도 변화하는 시대에 적응해야 했습니다. 새로운 기술이 등장하고 비즈니스가 더 빠른 속도로 진행되고 외부 요인이 비즈니스에 더 직접적으로 영향을 미치면서 예측은 더 정교하고 적응력 있는 형태를 취해야 합니다.

즉, 판매 예측은 정적일 수 없습니다. 여러 가지 잠재적인 시나리오를 설명하고, 미래의 문제를 더 가시적으로 만들고, 기업이 불확실성 속에서 더 민첩하게 대응할 수 있도록 하는 지속적인 프로세스여야 합니다.

전략의 일부로 만들 수 있는 가장 효과적인 판매 예측 방법 6가지를 살펴보겠습니다.

시도해 볼 6가지 판매 예측 방법

과거 예측

과거 예측은 가장 전통적인 판매 예측 방법이며 여전히 전체 전략에서 매우 필요한 위치를 차지하고 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이 과거 예측은 과거 실적을 살펴보고 예상되는 미래 판매 수치를 알려줍니다. 예를 들어, 특정 제품의 매출이 전년도 1분기에 25,000달러에 도달했다면 매출 성장을 반영하려면 해당 수치를 초과해야 한다는 것을 알 수 있습니다.

과거 예측은 다른 모든 판매 예측 방법의 토대를 마련하여 전년 대비 성과를 비교할 수 있는 기준선을 제공합니다.

판매 주기 예측 기간

판매 주기의 길이를 알고 이를 사용하여 판매 예측을 수행하는 것은 조직의 수익 예측 가능성을 달성하는 가장 좋은 방법 중 하나입니다.

판매 주기의 평균 길이를 계산하려면 특정 기간 동안 거래를 성사시키는 데 걸린 총 일수를 더한 다음 성사된 거래 수로 나눕니다.

예를 들어 특정 달에 10건의 거래가 성사되었다고 가정해 보겠습니다. 휴관 일수는 다음과 같습니다.

반올림 후 평균 판매 주기는 약 85일입니다. 이 정보는 예측 분석 시 거래가 현재 파이프라인에 있는 위치를 기반으로 지정된 기간 동안 시간 기반 판매 예측을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

판매 주기 예측의 길이는 제품, 영업 팀 , 지역, 시간 및 기타 여러 요인에 따라 어떻게 다른지 가시성을 위해 더 세분화할 수 있습니다.

파이프라인 예측

파이프라인 예측은 일반적으로 수행할 소프트웨어 도구의 지원이 필요한 보다 복잡한 판매 예측 방법입니다. 현재 파이프라인에 있는 거래를 살펴보고 시스템에서 설정한 미리 결정된 변수 세트를 기반으로 판매 전환을 예측합니다.

예를 들어 특정 제품에 대한 거래가 일반적으로 60일 이내에 $5000-7000에 마감되는 경우 해당 변수를 사용하여 설정된 기간 내에 특정 제품 범주에 대한 판매 수익을 예측할 수 있습니다.

최고 수준의 정확성을 위해서는 파이프라인 예측에 최신 데이터가 필요하며 이는 자동화된 소프트웨어 도구에 크게 의존하는 또 다른 이유입니다.

기회 단계 예측

기회 단계 판매 예측은 파이프라인을 세분화하여 각 단계의 총 거래 수와 각 단계의 거래가 성사될 가능성을 결정합니다. 이 방법을 사용하여 예측하려면 각 단계에서 거래가 성사될 확률을 알아야 합니다(이 단계에 대한 기록 데이터를 사용할 수 있음). 그런 다음 해당 수치에 현재 파이프라인의 해당 단계에 있는 잠재적인 거래 수익을 곱합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

이 방법에는 주목해야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 첫째, 개별 거래 규모를 고려하지 않습니다. 둘째, 리드 의 연령을 고려하지 않습니다. 3개월 동안 제품 데모 단계에 있었던 리드가 있는 경우 파이프라인을 통해 더 빨리 이동한 리드보다 닫힐 가능성이 더 낮을 것입니다.

불완전하지만 시간이 지남에 따라 이 방법은 파이프라인의 각 단계에서 판매 전술이 얼마나 효과적인지에 대한 정확한 아이디어를 제공할 수 있습니다.

리드 기반 예측

리드 드라이브 예측은 소스에 따라 각 리드에 가치를 할당합니다. 이 판매 예측 방법을 사용하려면 세 가지를 알아야 합니다.

• 이전 기간(예: 분기 또는 연도)의 월별 리드
• 소스별 리드 성공률(판매로 전환된 리드 수)
• 소스별 평균 판매 가격

먼저 평균 판매 가격에 소스별 평균 승률을 곱하여 평균 리드 값을 찾습니다. 따라서 기본 랜딩 페이지의 리드가 일반적으로 $5000를 지출하고 5%의 비율로 전환하는 경우 평균 리드 값은 다음과 같습니다.

$5000 x 5% = 리드당 $250

해당 소스의 총 리드 수를 보고 평균 리드 값을 곱하여 특정 리드 소스에서 예상되는 수익을 찾습니다.

다변수 예측

다변수 예측은 과거 및 예측 데이터를 모두 사용하여 다양한 변수를 기반으로 정교한 예측을 수행하는 적응형 예측의 한 형태입니다. 파이프라인 예측과 마찬가지로 다변수 예측을 수행하려면 판매 예측 소프트웨어 시스템의 지원이 필요합니다.

이러한 도구 에는 판매 예측의 계산 단계를 자동화하는 미리 설정된(종종 AI 기반) 공식이 있으며, 정확성을 달성하기 위해 영업 팀에서 데이터를 계속 업데이트하면 됩니다.

당신에게

판매 예측 기능은 그 뒤에 배치한 도구와 리소스만큼만 강력합니다. Xactly Forecasting 은 예측 가능한 수익을 가속화하기 위해 일관된 판매 실행과 정확한 예측을 추진하기 위해 데이터 정보 파이프라인 분석을 제공합니다.

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