판매 예측에서 데이터 소스의 역할

예측은 본질적으로 불확실한 관행입니다. 일부는 예술이고 일부는 과학입니다. 과거에는 경험, 직관 및 가정에 기반한 영업 리더의 예술이었습니다. 그러나 보다 정확한 예측에 대한 필요성이 커지고 영업 리더가 주요 데이터에 더 많이 액세스하게 되면서 예측 과학이 최전선으로 이동했습니다.

그 과학은 올바른 종류의 데이터 수집에 달려 있습니다. 적시에 전달되고 올바른 데이터 소스에서 가져온 다음 통합되어 조직에 대한 컨텍스트 및 세부 정보를 제공합니다.

판매 예측 전략에 필수적인 10가지 데이터 소스

그러나 다른 시스템에서 이 데이터를 수집하는 것은 어려울 수 있으며 사각지대가 생길 수 있습니다. 그리고 데이터 사각지대가 있는 경우 영업 리더는 직관을 사용하여 격차를 메우므로 경쟁에서 불리할 수 있습니다.

모든 회사는 회사 고유의 데이터를 도입하여 예측 프로세스를 미세 조정할 수 있지만 수익과 수익성을 높이기 위해 모든 예측에 포함해야 하는 몇 가지 중요한 데이터 포인트가 있습니다. 판매 예측 전략에서 사용해야 하는 10가지 중요한 데이터 소스를 살펴보겠습니다.

1. 개별 판매 담당자 실적

모든 영업 담당자는 CRM 시스템과 영업 관리자에게 판매 수치를 보고할 책임이 있습니다. 이 수치를 각 담당자의 과거 성과 데이터와 비교하여 보고의 정확도를 판단하고 정확한 개별 판매 예측을 하도록 지도할 수 있습니다.

2. 종가율

종료율은 파이프라인에서 유료 고객이 되는 잠재 고객의 수를 보여주기 때문에 기본 수준에서 중요합니다. 그러나 그 외에도 성사율은 영업 팀의 거래 성사 능력에 영향을 미치는 요인에 대한 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 이는 판매 잠재력에 영향을 미치는 리드 품질 및 외부 시장 조건과 같은 항목에 대한 판매 데이터 분석을 수행하기 위한 유용한 출발점입니다.

3. 평균계약금액

평균 계약 가치는 파이프라인의 단일 거래에서 생성된 평균 수익을 측정합니다. 현재 판매 파이프라인의 총 수익 잠재력을 이해하고 해당 정보를 기반으로 정확한 판매 예측을 생성하기 위한 중요한 지표입니다.

평균 계약 가치를 측정하면 올바른 고객을 추구하고 있는지 여부 및/또는 수익 목표를 달성하기 위해 타겟팅 전략을 조정해야 하는지 여부를 분석하는 데도 도움이 됩니다.

4. 스테이지별 승률

단계별 승률은 파이프라인의 각 단계에서 잠재 고객에게 어떤 일이 일어나고 있는지 알려주는 지표입니다. 대부분의 잠재 고객이 전환하는 판매 프로세스 지점 또는 반대로 경쟁업체에게 가장 많은 거래를 놓치는 지점과 같은 중요한 정보를 수집할 수 있습니다.

판매 예측을 할 때 현재 파이프라인을 전체적으로 살펴보고 단계별 승률을 사용하여 전체적으로 어떻게 수익으로 변환되는지 이해할 수 있습니다.

5. 판매 주기의 길이

판매 주기의 길이는 거래가 초기 접점에서 최종 완료까지 파이프라인에서 소요되는 시간을 의미합니다. 판매 주기의 기간을 알면 특정 시간 프레임을 기반으로 판매 수익을 정확하게 예측할 수 있습니다. 예를 들어, 거래 규모가 클 때 판매 주기가 길어집니까, 아니면 제멋대로인 것 같나요?

판매 수치 및 전체 수익과 마찬가지로 판매 주기 길이도 예측 가능한 지표여야 합니다. 예측할 수 없는 판매 주기는 주어진 기간을 기반으로 판매 예측을 정확하게 할 수 없음을 의미합니다.

6. 계절성

계절별 구매 추세는 모든 판매 주기의 자연스러운 부분입니다. 계절성 추세를 추적하고 이를 판매 예측에 통합하여 적절한 예산 책정 및 리소스 할당을 보장하는 것이 중요합니다.

7. 상향 판매율

기존 고객에게 판매하는 것은 거의 모든 시장에서 신규 고객을 확보하는 것보다 수익성이 높고 비용 효율적이며 시간 효율적입니다. 특히 구독 기반 및 "as-a-service" 비즈니스 모델이 널리 보급됨에 따라 기업은 상향 판매 가능성을 포함하도록 판매 전략(및 예측)을 전환해야 합니다.

8. CRM 도입률

CRM은 영업팀이 제공하는 영업 데이터의 가시성의 중심 지점이지만 담당자가 사용하는 비율만큼만 가치가 있습니다. 따라서 높은 수준의 CRM 채택을 이해하고 지속적으로 촉진하여 여기에서 가져온 데이터가 정확하고 완전하도록 보장하는 것이 중요합니다.

CRM 채택률이 낮으면 판매 데이터에 공백이 생겨 정확한 예측을 할 수 없습니다.

9. 고객평생가치

고객평생가치(CLV)는 기업이 측정하는 가장 중요한 수익 관련 지표 중 하나입니다. 판매 예측과 관련하여 CLV를 이해하는 것은 올바른 잠재 고객을 타겟팅하고 각 고객 세그먼트에서 얻을 ROI를 예측하는 데 매우 중요합니다.

판매 예측 지표로 CLV를 사용하면 판매 주기의 올바른 단계(예: 초기 관심 대 유지)에서 판매 리소스를 할당하고 현재 파이프라인을 기반으로 얻을 수 있는 수익을 예측하는 데 도움이 됩니다.

10. 고유한 매출 변수

물론 판매 예측에 있어 만병통치약은 없습니다. 고유한 조직과 산업에 영향을 미치는 데이터 소스 및 기타 요소를 고려하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 특히 매출이 높은 기간이 있었습니까? 현재 직원의 많은 부분이 증가하고 있는 경우 속도가 빨라짐에 따라 판매 수익이 일시적으로 감소할 수 있습니다. 이러한 담당자가 전체 조직의 성공에 미치는 영향을 이해할 수 있어야 합니다.

통제할 수 없는 외부 요인(예: 대유행 초기 몇 달 동안의 레스토랑 산업)으로 인해 산업이 타격을 입은 경우 이에 따라 판매 예측과 전략을 조정해야 합니다.

Xactly 예측으로 주요 판매 데이터 소스 활용

이해 관계자가 신뢰할 수 있는 수익 예측을 구축하는 것이 중요합니다. 적절한 영업 데이터 리소스를 사용하면 번거로운 프로세스가 아니어도 됩니다. 판매 파이프라인 분석을 통해 파이프라인에서 보는 것을 신뢰할 수 있고 파이프라인이 이상적인 고객 프로필에 맞는 자격을 갖춘 리드와 기회로 적절한 속도로 채워지고 있다는 것을 신뢰할 수 있다면 목표를 달성할 것이라는 확신을 가질 수 있습니다.

다음 블로그인 Sales Forecasting 101, Vol. 4: 판매 예측 소프트웨어를 사용하는 이유, 현재 수동 예측 문제 영역과 이러한 문제가 자동 예측 솔루션에 대해 어떻게 누적되는지 분석합니다.

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