2022년 판매 예측: 알아야 할 사항

반면에 여전히 수동 또는 주관적 예측 방법을 사용하는 사람들은 뒤처질 위험이 점점 더 커지고 있습니다. 이러한 증가하는 의무에도 불구하고 Korn Ferry는 무려 80% 의 기업이 판매 예측 수치를 25% 이상 놓치고 있다고 보고했습니다.

단절은 빠르게 변화하는 기술 주도 영업 환경에서 요구하는 판매 예측에 대한 도구, 전략 및 접근 방식을 채택하지 못하는 데 있습니다.

당신의 회사는 그 함정에 빠질 필요가 없습니다.

올바른 지식과 리소스가 있으면 영업팀의 신뢰를 구축하고 조직의 수익을 창출하는 영업 예측 전략을 구현할 수 있습니다.

다음 섹션은 정의, 이점 및 과제, 전략 및 모범 사례, 이를 향상시키는 기술 도구, 회사에서 이를 효과적으로 구현하는 실행 가능한 방법 등 판매 예측에 대해 알아야 할 사항에 대한 입문서 역할을 합니다.

시작하자.

빠른 테이크 아웃

• 판매 예측은 정의된 기간(일반적으로 월별, 분기별 또는 연간) 동안의 판매 수익을 추정합니다.
• 분산된 프로세스와 사일로화된 팀은 정확한 판매 예측에 가장 중요한 장애물 중 두 가지입니다.
• 최신 기술 도구는 판매 예측에서 주관성의 필요성을 줄이고 기업이 잠재적 혼란에 대해 사전 계획을 세울 수 있도록 합니다.
• 성공적인 판매 예측은 조직 전체(마케팅, 운영, 재무 및 최고 경영진 포함)의 운영 및 전략에 긍정적인 영향을 미칩니다.
• 판매 예측 소프트웨어는 예측 프로세스를 중앙 집중화하고 자동화하여 더 높은 수준의 민첩성과 확장성을 가능하게 합니다.

판매 예측이란 무엇이며 왜 중요한가요?

판매 예측은 미래의 판매 기반 수익에 대한 예측입니다. 월별, 분기별 또는 연간으로 정의된 기간 동안 판매될 제품 또는 서비스의 양을 추정합니다. 오퍼링, 지역, 영업팀, 개별 영업 담당자 등에 의해 결정될 수 있습니다.

판매 예측은 비즈니스의 모든 영역에 영향을 미칩니다. 영업 팀 은 예측을 사용하여 목표를 설정하고 성과를 측정합니다. 그러나 마케팅에서는 전략을 안내하고, 운영에서는 리소스 계획 및 할당을 위해, 재무에서는 예산을 설정하고 전체 수익을 예측하고, 회사 경영진은 조직의 전반적인 상태를 이해하기 위해 사용합니다.

판매 예측이 정확하면 조직 전체의 부서가 자체 고객 대면 전략을 최적화할 수 있는 선순환이 생성됩니다. 정확한 타겟 마케팅 메시지, 건전한 예산, 정확한 재고 계획과 같은 것들은 모두 프런트 엔드에서 더 나은 고객 경험을 창출하여 궁극적으로 더 높은 판매를 유도하는 데 도움이 됩니다(주기는 계속됩니다).

정확한 판매 예측에 대한 과제

대다수의 영업 조직이 전략의 일부로 예측을 사용하지만 높은 수준의 정확도를 달성할 수 있는 조직은 훨씬 적습니다. Korn Ferry는 판매 조직의 4분의 1 미만만이 판매 예측 정확도가 75% 이상이라고 보고합니다.

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 없기 때문에 정보에 입각한 예측을 하는 것이 불가능합니다.

예를 들어 마케팅 캠페인의 성과 메트릭 은 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

사일로화된 팀은 전통적인 비즈니스 환경에서 개별 부서가 자체적으로 운영하는 것이 실용적이었기 때문에 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. 데이터 분석 이 느리고 포괄적이지 않았던 과거에는 모든 판매 예측에 일정 수준의 직관이 포함되는 것이 일반적이었습니다. 결국, 더 이상 진행할 것이 없었습니다.

오늘날에는 그렇지 않습니다. 적절한 기술 도구를 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

2022년에는 중단의 불가피성이 그 어느 때보다 분명해졌습니다. 회사가 엄격하게 현재 상황이나 장기간의 현상 유지에 기반하여 판매 예측을 하는 것은 실수입니다.

다시 말하지만, 기술은 기업이 적응형 예측을 통해 혼란에 대비한 계획을 세울 수 있게 해주었습니다(그리고 계속해서 정확한 예측을 할 수 있습니다). 적응형 예측은 AI 및 정교한 데이터 분석을 사용하여 여러 잠재적 시나리오를 설명하는 변수 예측을 만들고 각각의 가능성을 분석합니다.

정확한 판매 예측을 위한 전략

그렇다면 판매 예측을 하는 올바른 방법은 무엇입니까? 일반적인 예측 함정을 피하고 판매 예측이 목표에 도달하도록 전략을 구현하려면 어떻게 해야 합니까? 아래에 요약된 이 6가지 판매 예측 원칙은 영업 팀과 조직 전체의 부서가 안정적으로 신뢰할 수 있는 정확한 예측을 일관되게 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

판매 프로세스에 대한 규칙 규정

명확하게 정의된 영업 프로세스는 영업 담당자와 팀 간에 일관되게 생성되어 파이프라인 예측 가능성을 높이고 궁극적으로 더 정확한 판매 예측을 가능하게 합니다. 리드가 파이프라인에서 앞으로 밀려나거나 뒤로 물러나야 하는 경우와 잠재적인 거래를 손실로 마감해야 하는 경우에 대한 규칙을 만듭니다. 일관된 교육과 액세스 가능한 리소스를 통해 이러한 규칙에 대해 영업 팀을 교육하십시오.

판매 프로세스 시행

판매 프로세스를 정의하는 것과 마찬가지로 중요한 것은 일관되게 실행하는 것입니다. 이는 관리자의 효과적인 영업 코칭을 통해 이루어집니다. 영업 담당자에게 필요한 조치 단계 및 후속 조치에 대한 신호와 알림을 자동으로 제공할 수 있는 강력한 수익 인텔리전스 시스템으로 강화할 수 있습니다.

파이프라인 위생 강화 및 판매 프로세스 공식화

파이프라인 위생은 현재 파이프라인에 있는 거래와 최근에 마감된 거래(승리 여부 모두)에 대한 정확한 그림을 제공하는 정확한 최신 데이터에 의해 구동됩니다. 수익 인텔리전스 및 기타 판매 소프트웨어 도구를 사용하여 가능할 때마다 파이프라인 관리를 자동화할 수 있고 자동화해야 합니다.

CRM을 쉽게 업데이트하십시오.

CRM 시스템은 종종 영업 담당자와 관리자가 거래 진행 상황과 전반적인 영업 성과 를 추적할 때 주요 기준점 역할을 합니다. 또한 판매 예측의 주요 정보 제공자 중 하나입니다. 영업 담당자는 거래 상태가 변경될 때마다 CRM 시스템을 쉽게 업데이트할 수 있어야 합니다.

이것은 자동화가 필수가 되고 있는 또 다른 영역입니다. 수동 CRM은 번거롭고 업데이트가 일관되지 않은 경우가 많습니다. 수익 인텔리전스 시스템은 CRM 플랫폼과 함께 작동하여 스마트한 AI 기반 데이터 캡처 기술을 제공하므로 최소한의 노력으로 거래 상태가 즉시 업데이트되도록 할 수 있습니다.

올바른 인공 지능 신호 캡처

인공 지능은 기업이 인간의 통찰력을 대체하는 것이 아니라 향상시키는 데 사용할 때 가장 강력합니다. AI 도구에 대한 매개변수 설정에 대해 활성 상태를 유지하고 의도적으로 유지해야 합니다. 수량(예: 파이프라인의 거래 수)과 품질(예: 거래 진행)을 모두 분석하는 신호를 선택하여 균형 잡히고 포괄적인 방식으로 판매 예측을 알립니다.

담당자 및 시간별로 거래 분석

위의 5가지 전략은 기업이 확장 가능한 판매 예측 전략을 달성하기 위한 기반을 설정합니다. 후자를 사용하여 개별 판매 담당자를 지도하고 각 담당자의 과거 실적 데이터와 실시간 퍼널 및 활동 데이터를 기반으로 가능한 판매 수치를 예측할 수 있습니다.

판매 예측에 사용할 데이터 소스

이제 우리는 정확한 판매 예측이 데이터 기반이라는 것을 알고 있습니다. 인사이트를 얻을 올바른 데이터 소스를 선택하는 것은 예측 성공에 매우 중요합니다. 판매 예측 전략에서 사용해야 하는 10가지 중요한 데이터 소스를 살펴보겠습니다.

개별 영업 담당자 실적

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

종료율

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. 판매 잠재력에 영향을 미치는 리드 품질 및 외부 시장 조건과 같은 항목을 분석하는 데 유용한 출발점입니다.

평균 계약 금액

평균 계약 가치는 파이프라인의 단일 거래에서 생성된 평균 수익 을 측정합니다. 현재 영업 파이프라인의 총 수익 잠재력을 이해하고 해당 정보를 기반으로 정확한 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.

단계별 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 파이프라인 을 전체적으로 살펴보고 단계별 승률을 사용하여 전체적으로 어떻게 수익으로 변환되는지 이해할 수 있습니다.

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.

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.

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.

CRM 채택률

CRM은 영업팀에서 제공하는 데이터의 핵심 가시성 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.

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.

고유한 판매 변수

물론 판매 예측에 있어 만병통치약은 없습니다. 고유한 조직과 산업에 영향을 미치는 데이터 소스 및 기타 요소를 고려하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 특히 매출 이 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.

귀하의 산업이 통제할 수 없는 외부 요인(예: 대유행 초기 몇 개월 동안의 레스토랑 산업)에 따라 타격을 입은 경우 이에 따라 예측과 전략을 조정해야 합니다.

예측할 수 없는 시기에 정확한 예측을 하는 방법

지난 2년 동안 특정 수준의 예측 불가능성을 보였지만 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.

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 소프트웨어 는 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.

결과적으로 회사는 영업 및 조직 전반에서 더 높은 수준의 민첩성을 달성합니다. 잠재적인 문제를 혁신하고 예상하여 수익에 대한 부정적인 영향을 최소화하는 더 나은 능력을 가지고 있습니다.

판매 예측 소프트웨어를 사용하는 이유는 무엇입니까?

판매 예측 소프트웨어는 판매 및 수익 예측과 관련된 많은 이동 부분을 간소화합니다. 예측 리소스와 보고를 중앙 ​​집중화하여 시간이 지남에 따라 보다 정보에 입각하고 일관되며 자신감 있는 전략을 유지할 수 있습니다.

판매 예측 소프트웨어의 주요 이점은 다음과 같습니다.

오토메이션

데이터 보고 및 분석 프로세스의 단계를 자동화하면 중요한 정보가 절대 누락되지 않도록 할 수 있습니다.

AI 기반 인사이트

AI 통찰력은 대규모 데이터 세트를 분석하고 정교한 예측 분석을 사용하여 판매 예측 정보를 제공함으로써 인간 지능을 향상시킵니다.

확장성

판매 예측 소프트웨어는 수동 방법으로는 불가능한 범위와 속도로 데이터를 분석합니다. 이를 통해 회사는 다른 영역의 중요한 초점을 손상시키지 않고 예측 전략을 확장할 수 있습니다.

진실의 단일 소스

판매 예측 소프트웨어 시스템은 판매 관련 데이터에 대한 중앙 집중식 단일 소스 역할을 합니다. 보고 불일치를 제거하고 더 나은 성과를 이끌어내는 더 높은 수준의 가시성과 책임성을 장려합니다.

Xactly로 판매 예측 수준 향상

Xactly의 판매 예측 솔루션 은 데이터 기반 파이프라인 분석을 제공하여 예측 가능한 수익을 가속화하기 위해 일관된 판매 실행과 정확한 예측을 추진합니다. Xactly 솔루션을 사용하면 다음을 경험할 수 있습니다.

• Pipeline Flowlytics - 파이프라인 변경 사항을 신속하게 식별하고 거래가 이동한 위치를 확인하고 심층 분석하여 이유를 이해합니다.
• AI 예측 예측 - 수익 수치에 대해 예상할 수 있는 객관적이고 미래 지향적인 가시성을 통해 잠재적 편향을 제거합니다.
• Opportunity 360 - 관련 기회 데이터를 단일 창으로 통합하여 기회 상태, 모멘텀 등을 빠르게 볼 수 있습니다.
• 가이드 판매 - 거래를 진행하기 위해 판매자에게 최고의 다음 조치, 기회 이정표 및 실행 가능한 경고를 안내하여 효과적인 판매 실행을 촉진합니다.

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