수익 예측 정확도를 개선하는 방법 - 새로운 연구

수익 예측이란 무엇이며 왜 중요한가요?

수익 예측은 연간 예측에서 주간 수익 예측에 이르기까지 일정 기간 동안 회사의 수익을 예측하는 프로세스입니다. 이 프로세스는 여러 부서의 과거 데이터와 통찰력을 사용하여 미래 수익에 대한 기대치를 설정합니다.

수익 예측은 리더가 시간이 지남에 따라 비즈니스가 어떻게 성장할지 계획할 수 있기 때문에 중요합니다. 직관만을 기반으로 전략적 결정을 내리는 대신 수익 예측을 통해 리더는 데이터를 기반으로 행동할 수 있습니다. 이는 더 정확한 예측, 더 큰 수익성 및 더 지속 가능한 장기 성장으로 이어집니다.

과제: 신뢰할 수 있는 수익 예측 생성

Gartner는 영업 리더와 판매자의 45%만이 예측 정확도를 확신하고 있는 반면, Forrester는 B2B 조직의 93.6%가 2021년 첫 번째 분기별 예측을 10% 이상 놓쳤다고 보고했습니다. 이러한 문제는 경제적 변동성으로 인해 더욱 복잡해집니다. : Harvard Business Review는 일반적으로 8% 부풀려질 수 있는 예측이 불안정한 기간 동안 50%까지 빗나갈 수 있다고 제안합니다.

이러한 문제를 해결하는 것이 우선입니다. 그러나 조직에서 예측 프로세스를 개선하기 위해 무엇을 할 수 있습니까? 그리고 방해가 될 가능성이 있는 것은 무엇입니까?

우리의 최근 연구는 이러한 질문에 답합니다. 전 세계 261개 회사를 대상으로 한 설문 조사를 기반으로 수익 예측 노력에 대한 벤치마크를 제공합니다. 이것은 조직이 직면한 일반적인 문제를 드러낼 뿐만 아니라 우리가 앞으로 생산적인 길을 개척할 수 있도록 합니다.

중요한 발견들

• 수익 예측은 중요한 교차 기능 프로세스입니다...
• …하지만 수익 예측 정확도는 여전히 주요 과제입니다.
• 품질이 좋지 않은 데이터는 부정확한 수익 예측의 원인입니다…
• …수동 프로세스와 구식 기술은 데이터 액세스를 제한하고 사일로를 만듭니다.

추천

1. 조직은 수동 프로세스 및 기타 예측 활동을 자동화하여 데이터 품질을 개선하고, 조각난 데이터 소스를 통합하고, 오류를 줄이고, 부서 간 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있는 방법을 만들어야 합니다.
2. 정렬된 팀 간의 교차 기능 협업은 신규 고객 확보보다 1.5-3배 더 비용 효율적인 기존 매출 성장을 정확하게 예측하는 데 중요합니다.
3. 조직은 주간 예측 케이던스 달성을 목표로 수익 예측 빈도를 늘리기 위해 노력해야 합니다.

회사는 수익을 예측하는 데 얼마나 효과적입니까?

수익 예측은 (거의) 보편적입니다.

정기적인 수익 예측은 조직이 마케팅에 얼마를 지출할지부터 영업 팀과 재고를 관리하는 방법에 이르기까지 모든 것에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다. 설문 조사에 따르면 대다수의 조직이 이를 이해하고 있으며 단 2%만이 수익 예측을 실행하지 않는다고 말했습니다.

그러나 신규 고객 수익은 회사가 예측하는 가장 일반적인 요인으로, 많은 조직이 보다 쉽게 ​​성장할 수 있는 기회를 놓치고 있음을 시사합니다.

응답자의 76%만이 기존 고객 확장 수익을 예측했습니다. 그러한 수익은 획득하기에 종종 1.5-3배 더 효율적이지만 말입니다.

따라서 이 분야에서 단순히 예측 노력을 늘리는 것은 이러한 경제 시기에 수익을 늘리려는 회사에게 쉬운 승리가 될 수 있습니다.

… 그러나 정확하게 예측하는 회사는 거의 없습니다.

수익 예측은 정확할 때만 가치를 창출합니다. 그렇지 않으면 잘못된 확신, 영업 기회 상실, 자원 낭비로 이어질 수 있습니다.

이는 회사가 확장되고 의사 결정을 위해 예측에 의존하는 이해 관계자의 수를 늘리기 때문에 특히 문제가 됩니다. 회사는 파이낸싱 이벤트를 준비할 때 수익 예측을 사용할 수 있으며 투자자가 부정확한 데이터에 기반한 결정을 내렸음을 알게 되면 평판에 타격을 입을 것입니다.

그럼에도 불구하고 그들의 노력에도 불구하고 설문 조사에 따르면 대부분의 회사가 현재 매우 부정확한 수익 예측을 하고 있는 것으로 나타났습니다. 9%의 회사만이 실제 매출 결과의 5% 이내에서 예측을 제공합니다. 이는 91%의 회사가 기준을 놓치고 있음을 의미합니다.

이 문제는 데이터의 열악한 품질과 접근 불가능에 그 뿌리를 두고 있습니다. 예측을 생성할 때 응답자들이 언급한 상위 세 가지 문제는 "데이터 품질", "수동 프로세스" 및 "분할된 데이터 소스"였습니다.

궁극적으로 이러한 문제 중 많은 부분이 기술 채택의 근본적인 문제입니다. 회사는 주로 Excel(66%) 및/또는 Google 스프레드시트(32%)를 사용하여 예측을 생성하는데, 이는 정확도가 낮은 이유를 설명하는 데 도움이 됩니다. 예측 관리 소프트웨어(12%) 또는 비즈니스 또는 수익 인텔리전스 플랫폼(각각 13% 및 5%)과 같은 전체적이고 교차 기능적인 도구를 활용하는 회사는 거의 없습니다. 이것은 설문 조사에서 수익 리더의 52%가 보고한 열악한 데이터 품질 문제를 설명하는 데 도움이 됩니다.

수동 프로세스는 수익 예측 빈도를 제한합니다.

전문 예측 관리 소프트웨어 및 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼은 소수의 기업에서 사용됩니다. 그러나 이러한 솔루션은 회사가 프로세스 또는 플랫폼 전반에 걸쳐 입력 신호를 수락하도록 하는 대신 수익 예측 자체에 대한 가시성을 제공하는 경향이 있습니다. 결과적으로 이러한 회사는 여전히 모델링 또는 계획 프로세스를 자동화할 수 없습니다.

이러한 문제는 정확한 수익 예측을 훨씬 더 어렵게 만들 뿐만 아니라 예측 빈도를 방해합니다. 수동 프로세스를 사용하여 수행되기 때문에 대부분의 회사는 월별 또는 분기별 수익 예측에 만족해야 하며 조직의 10%만이 주간 예측 케이던스를 달성할 수 있습니다.

불확실한 시기에 이는 실제 가치를 제공할 만큼 충분히 빈번하지 않을 수 있습니다. 월별 또는 분기별 수익 예측은 급격한 시장 변화나 단기 추세를 설명하지 못하므로 수익 팀이 더 나은 전략적 작전을 수행하는 데 도움이 될 수 있는 최신 통찰력을 얻을 수 없습니다.

교차 기능 협업은 정확한 수익 예측에 매우 중요합니다.

조직의 성과에 기여하는 요인의 수를 고려할 때 수익 예측은 본질적으로 교차 기능 프로세스입니다. 조정된 팀의 의견 없이는 수익 예측의 기반이 되는 현재 환경에 대한 명확한 그림을 얻는 것이 거의 불가능합니다.

연구 결과 신규 고객 확보, 기존 고객 확장 및 기존 고객 유지 전반에 걸쳐 최소 2개의 부서가 수익 예측을 담당하고 있는 것으로 나타났습니다. 그러나 실제로 영업, 재무 및 고객 성공은 모두 신뢰할 수 있고 정확한 수익 예측을 생성하는 데 중요한 역할을 합니다.

이러한 그래프는 진정한 교차 기능 예측 프로세스를 생성하기 위한 조직의 노력을 반영합니다. 영업 및 재무가 신규 고객 수익 예측에서 중요한 역할을 한다는 것은 이해할 수 있습니다. 그러나 마케팅과 고객 성공의 상대적인 참여 부족은 특히 대부분의 조직의 예측이 얼마나 부정확한지를 고려할 때 조직이 퍼즐의 핵심 조각을 놓치고 있을 수 있음을 시사합니다.

기존 고객 확장 수익 예측에서 비슷한 패턴을 볼 수 있습니다. 계정 관리와 마케팅 모두 프로세스에서 제대로 표현되지 않았습니다. 이러한 결과는 수익 예측 노력이 데이터 사일로, 부정확성 및 협업의 어려움으로 인해 왜 그렇게 많은 어려움을 겪고 있는지 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다.

수익 예측 개선

이러한 발견은 앞으로 나아가는 명확한 경로를 제공합니다. 조직은 전체 고객 주기에 걸쳐 팀을 포함하는 판매에서 수익 파이프라인을 생성하기 위해 데이터 품질과 접근성을 우선시해야 합니다. 이를 통해 기능 간 협업을 촉진하고 모든 관련 정보를 고려한 수익 예측을 보장할 수 있습니다.

첫 번째 단계는 조각난 데이터 소스를 수정하고 오류가 발생하기 쉬운 수동 프로세스를 제거하는 것입니다. 리더는 데이터가 정확하고 실시간으로 사용 가능하도록 자동화 및 데이터 통합을 적용해야 합니다. 그러나 이를 위해서는 수익 인텔리전스에 대한 응집력 있는 접근 방식이 필요합니다.

추가 설문 조사 결과를 확인하고 보다 신뢰할 수 있는 수익 예측을 위해 데이터 및 교차 기능 협업을 개선하는 방법을 알아보려면 State of Revenue Intelligence에 대한 전체 보고서를 읽어보십시오 .