예측할 수 없는 시기에 정확한 판매 예측을 호출하는 방법

지난 2~3년 동안 특정 수준의 예측 불가능성을 보인 반면, 오늘날 비즈니스의 특성은 시간이 지남에 따라 시장이 더 빠르게 진화하고 탐색하기가 더 복잡해질 것임을 알려줍니다. 고객은 회사와 연결하기 위해 여러 채널을 사용하고 있습니다. 세계화와 연결성 증가는 지정학적 요인이 그 어느 때보다 비즈니스에 더 큰 영향을 미칠 것임을 의미합니다. 기술의 급속한 발전은 기업이 단기간에 변화하고 적응할 준비가 되어 있어야 함을 의미합니다.

대다수의 영업 조직이 전략의 일부로 예측을 사용하지만 높은 수준의 정확도를 달성할 수 있는 조직은 훨씬 적습니다.

이러한 조직을 방해하는 것은 무엇입니까?

사일로화된 팀, 분산된 데이터 소스, 지나친 주관성, 중단 계획 실패 등 영업 예측 전략을 구현할 때 영업 조직이 직면하는 일반적인 문제가 있습니다. 각 과제에 대해 자세히 살펴보겠습니다.

분산 데이터 소스

정확한 데이터는 판매 예측의 초석입니다. 회사의 데이터가 분산되어 있으면(서로 다른 시스템에 상주하거나 부서별로 격리됨) 퍼즐 조각이 누락되어 정보에 입각한 예측을 할 수 없습니다.

예를 들어 마케팅 캠페인의 성과 메트릭은 특정 제품에 대한 시장 관심 수준에 대해 영업 팀에 알릴 수 있습니다. 해당 정보가 없으면 제품 기반 판매 예측은 교육받은 추측에 지나지 않습니다.

고립된 팀

기존의 비즈니스 환경에서는 역사적으로 개별 부서가 자체적으로 운영하는 것이 실용적이었기 때문에 사일로화된 팀이 일반적입니다. 오늘날의 상호 연결된 세계에서는 더 이상 불가능합니다.

사일로화된 팀이 있는 회사는 대응 속도가 느리고 잠재적인 문제를 예측할 수 없으며 전략 수립 및 의사 결정에 관한 정보가 부족합니다. 반면에 높은 수준의 조정 및 협업을 갖춘 회사는 더 현명한 의사 결정과 더 정확한 예측을 알리는 통찰력을 공유할 수 있습니다.

예를 들어 재무팀과 영업팀이 정렬되면 재무팀에서 예상되는 마케팅 리소스 할당을 보여주는 예산 계획을 공유할 수 있습니다. 영업 팀은 특정 캠페인 또는 기타 마케팅 활동에 대한 계획된 투자에 대한 정보를 받으면 그에 따라 판매 예측을 조정할 수 있습니다.

지나친 주관성

그것은 낙관적인 영업사원의 오래된 투쟁입니다: 소망적 사고. 또는 더 나쁜 것은 거래가 실제로 종료된 마지막 단계에서만 거래 가시성을 제공하는 영업 사원입니다. 과거에는 데이터 분석이 느리고 덜 포괄적이었기 때문에 어느 정도의 직관이 모든 판매 예측의 일부가 되는 것이 일반적이었고 심지어 기대하기도 했습니다. 결국, 더 이상 진행할 것이 없었습니다.

오늘날에는 그렇지 않습니다. 올바른 기술을 갖춘 회사는 객관성을 달성할 수 있는 정교한 분석에 액세스할 수 있습니다. 오늘날의 영업 환경에서 희망찬 생각을 허용하면 미사용 재고, 과잉 고용 또는 열악한 마케팅 및 판매 ROI의 형태로 재정적 손실이 발생할 수 있습니다.

중단 계획 실패

2023년에는 중단의 불가피성이 그 어느 때보다 분명해졌습니다. 회사가 엄격하게 현재 상황이나 장기간의 현상 유지에 기반하여 판매 예측을 하는 것은 실수입니다.

오늘날 비즈니스의 본질은 시간이 지남에 따라 시장이 더 빠르게 진화하고 탐색하기가 더 복잡해질 것임을 알려줍니다. 고객은 회사와 연결하기 위해 여러 채널을 사용하고 있습니다. 세계화와 연결성 증가는 지정학적 요인이 그 어느 때보다 비즈니스에 더 큰 영향을 미칠 것임을 의미합니다. 기술의 급속한 발전은 기업이 단기간에 변화하고 적응할 준비가 되어 있어야 함을 의미합니다.

판매 예측에 있어 이 모든 것이 의미하는 바는 무엇입니까? 요컨대, 기업은 다양한 요인을 기반으로 여러 재무 시나리오를 고려하고 준비할 수 있는 적응형 예측 방법을 채택해야 합니다.

그들은 적응형 예측 소프트웨어로 그것을 할 수 있습니다. AI 기반 분석과 높은 수준의 자동화를 사용하는 적응형 예측 소프트웨어는 모든 잠재적인 미래 시나리오를 발견할 뿐만 아니라 각 시나리오가 실제로 발생할 가능성을 분석합니다. 보다 전통적인 버전의 판매 예측은 주기적으로 발생하지만 적응형 예측은 지속적인 접근 방식을 취하고 단기 및 장기 예측에 대한 실시간 가시성을 제공합니다.

판매 예측에 인공 지능 사용

최근 몇 년 동안 인공 지능(AI)은 비즈니스 운영 방식에 혁신을 가져왔습니다. AI가 상당한 영향을 미친 영역 중 하나는 판매 예측입니다. 판매 예측은 기업이 전략을 계획하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되므로 모든 비즈니스에서 중요한 측면입니다. AI는 대규모 데이터 세트를 분석하고 추세를 식별하며 정확한 예측을 제공하여 판매 예측을 지원할 수 있습니다.

향상된 예측 정확도

판매 예측에 AI를 사용하는 주요 이점 중 하나는 정확한 예측을 제공하는 능력입니다. 전통적인 예측 방법은 과거 데이터와 가정을 기반으로 합니다. 그러나 AI는 고객 상호 작용, 시장 동향, 소셜 미디어 등 다양한 소스에서 방대한 양의 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고 정확한 예측을 할 수 있습니다.

더 빠른 의사 결정

오늘날의 급변하는 비즈니스 환경에서는 속도가 중요합니다. AI 기반 판매 예측 도구는 데이터를 실시간으로 분석하여 비즈니스에 최신 정보를 제공할 수 있습니다. 이 정보는 기업이 정보에 입각한 의사 결정을 신속하게 내리고 경쟁 우위를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.

비용 절감

기존의 예측 방법에는 수동 데이터 수집 및 분석이 필요하므로 시간과 비용이 많이 들 수 있습니다. AI 기반 판매 예측 도구는 이 프로세스를 자동화하여 수작업의 필요성을 줄이고 비용을 낮출 수 있습니다. 또한 정확한 예측을 통해 기업은 재고 비용을 줄이고 공급망을 최적화하여 비용을 더욱 절감할 수 있습니다.

더 나은 자원 할당

정확한 판매 예측을 통해 기업은 리소스를 보다 효과적으로 할당할 수 있습니다. 예를 들어 기업이 특정 제품에 대한 수요가 증가할 것으로 예측하는 경우 해당 수요를 충족하기 위해 생산을 늘릴 수 있습니다. 반대로 수요가 감소할 것으로 예상되면 기업은 과잉 재고를 피하기 위해 생산을 줄일 수 있습니다.

AI는 판매 예측에 많은 이점을 제공합니다. 향상된 정확성과 더 빠른 의사 결정에서 비용 절감 및 더 나은 리소스 할당에 이르기까지 AI는 기업이 경쟁에서 앞서 나가고 더 나은 고객 경험을 제공하도록 도울 수 있습니다. AI 기술이 계속 발전함에 따라 매출 예측에 미치는 영향은 더욱 커질 가능성이 높습니다.

정확한 판매 예측을 위해 최적화하는 방법

시장 동향을 주시하십시오

예측할 수 없는 시기에는 시장 동향을 주시하는 것이 중요합니다. 소비자 행동, 공급망, 시장에 영향을 미칠 수 있는 새로운 규정 또는 정책의 변화를 모니터링합니다. 그렇게 함으로써 기업은 잠재적인 위험과 기회를 식별하고 그에 따라 예측을 조정할 수 있습니다.

데이터 분석 활용

데이터 분석은 예측할 수 없는 시기에 정확한 예측을 위한 훌륭한 도구입니다. 기업은 대규모 데이터 세트를 분석하여 패턴과 추세를 파악하여 보다 정확한 예측을 할 수 있습니다. 기계 학습 및 인공 지능과 같은 데이터 분석 도구를 활용하여 보다 예측 가능한 수익 흐름에 대한 통찰력을 얻으십시오.

대체 시나리오 고려

예측할 수 없는 시기에 대체 시나리오를 고려하는 것이 중요합니다. 여기에는 장기간의 경기 침체 또는 급격한 회복과 같은 시나리오가 포함될 수 있습니다. 다양한 시나리오를 고려함으로써 기업은 결과에 더 잘 대비하고 그에 따라 판매 예측을 조정할 수 있습니다.

업계 전문가와 협업

업계 전문가와 협력하는 것은 시장에 대한 통찰력을 얻고 보다 정확한 판매 예측을 할 수 있는 훌륭한 방법입니다. 업계 전문가와 상담하고 시장 동향, 소비자 행동 및 공급망에 대한 조언을 구하십시오. 이를 통해 기업은 정보에 입각한 결정을 내리고 그에 따라 판매 예상을 조정할 수 있습니다.

유연하게

마지막으로 유연성이 중요합니다. 비즈니스 상황은 빠르게 변할 수 있으며 빠르게 적응하는 것이 중요합니다. 여기에는 비즈니스 모델 변경, 가격 전략 조정 또는 새로운 시장 탐색이 포함될 수 있습니다. 유연성을 유지함으로써 기업은 예측할 수 없는 시간을 더 잘 탐색하고 더 강하게 부상할 수 있습니다.

Xactly Forecasting이 예측할 수 없는 시기에 지원하는 방법

AI를 활용하고, 시장 동향을 주시하고, 데이터 분석을 활용하고, 대안 시나리오를 고려하고, 업계 전문가와 협력하고, 유연성을 유지함으로써 기업은 예측할 수 없는 시기에 정확한 판매 예측을 할 수 있습니다. 예측할 수 없는 시간은 일시적이며 비즈니스의 핵심 측면에 집중하면 상황이 안정될 때 더 강해질 수 있습니다. 다음 블로그인 Sales Forecasting 101, Vol. 3: 판매 예측에 사용할 데이터 소스, 비즈니스를 추진하기 위한 전략 및 조치를 공식화하는 데 도움이 되는 예측 데이터의 중요성을 다룰 것입니다.

예측 여정의 다음 단계를 시작할 준비가 되셨습니까? 온디맨드 웨비나 Predict Real Revenue with Xactly Forecasting을 확인하여 올바른 데이터와 가시성 수준이 더 정확한 판매 예측을 제공하고 예측 가능한 수익을 가속화하는 방법에 대한 통찰력을 얻으십시오.

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