Como melhorar a precisão da previsão de receita - Nova pesquisa

O que é previsão de receita e por que é importante?

A previsão de receita é o processo de prever a receita da sua empresa durante um período de tempo, variando de previsões anuais a previsões semanais de receita. O processo usa dados históricos e insights de vários departamentos para definir expectativas de receitas futuras.

A previsão de receita é importante porque permite que os líderes planejem como seus negócios crescerão ao longo do tempo. Em vez de tomar decisões estratégicas com base apenas na intuição, as previsões de receita permitem que os líderes atuem com base nos dados. Isso leva a previsões mais precisas, maior lucratividade e crescimento mais sustentável a longo prazo.

O desafio: criar previsões de receita confiáveis

O Gartner descobriu que apenas 45% dos líderes de vendas e vendedores confiam na precisão de suas previsões, enquanto a Forrester relatou que 93,6% das organizações B2B perderam sua previsão trimestral do primeiro dia em 10% ou mais em 2021. Esses problemas são agravados pela volatilidade econômica : A Harvard Business Review sugere que uma previsão que normalmente poderia ser inflada em 8% pode acabar caindo em até 50% durante um período de instabilidade.

Corrigir esses problemas é uma prioridade. Mas o que sua organização pode fazer para melhorar seu processo de previsão? E o que pode atrapalhar?

Nossa pesquisa recente responde a essas perguntas. Com base em uma pesquisa com 261 empresas em todo o mundo, fornecemos uma referência para os esforços de previsão de receita. Isso não apenas revela os problemas comuns enfrentados pelas organizações, mas também nos permite traçar um caminho produtivo adiante.

Principais conclusões

• A previsão de receita é um processo multifuncional crítico...
• …Mas a precisão da previsão de receita ainda é um grande desafio.
• Dados de baixa qualidade são os culpados por previsões de receita imprecisas…
• …Enquanto processos manuais e tecnologia ultrapassada limitam a acessibilidade de dados e criam silos.

Recomendações

1. As organizações devem automatizar processos manuais e outras atividades de previsão para melhorar a qualidade dos dados, consolidar fontes de dados fragmentadas, reduzir erros e criar formas mais eficientes de trabalhar multifuncionalmente.
2. A colaboração multifuncional entre equipes alinhadas é crucial para prever com precisão o crescimento da receita existente, que é 1,5 a 3 vezes mais econômica do que a aquisição de novos clientes.
3. As organizações devem se esforçar para aumentar a frequência de suas previsões de receita, com o objetivo de atingir uma cadência de previsão semanal.

Quão eficazes são as empresas na previsão de receita?

A previsão de receita é (quase) universal

As previsões regulares de receita são vitais para as organizações, permitindo que tomem decisões informadas sobre tudo, desde quanto gastar em marketing até como gerenciar suas equipes de vendas e estoque. Nossa pesquisa sugere que a grande maioria das organizações entende isso, com apenas 2% afirmando que não pratica a previsão de receita.

No entanto, a receita de novos clientes é o fator mais comum previsto pelas empresas, sugerindo que muitas organizações estão perdendo oportunidades de crescimento mais fácil.

Apenas 76% dos entrevistados prevêem a receita de expansão do cliente existente, embora essa receita seja frequentemente 1,5 a 3 vezes mais eficiente de adquirir.

O simples aumento de seus esforços de previsão nessa área pode, portanto, ser uma vitória fácil para as empresas que buscam aumentar a receita durante esses tempos econômicos.

…Mas poucas empresas prevêem com precisão

A previsão de receita só cria valor quando é precisa. Caso contrário, pode levar a uma falsa confiança, perda de oportunidades de vendas e desperdício de recursos.

Isso é particularmente problemático à medida que as empresas escalam e aumentam o número de partes interessadas que dependem de previsões para tomar decisões. Uma empresa pode fazer uso de previsões de receita ao se preparar para um evento de financiamento e sofrerá um golpe em sua reputação se os investidores descobrirem que basearam suas decisões em dados imprecisos.

No entanto, apesar de seus esforços, nossa pesquisa revela que a maioria das empresas está atualmente produzindo previsões de receita altamente imprecisas. Apenas 9% das empresas fornecem uma previsão dentro de 5% de seus resultados reais de receita, o que significa que 91% das empresas estão errando o alvo:

Este problema encontra sua raiz na baixa qualidade e inacessibilidade dos dados. Os três principais desafios citados por nossos entrevistados ao criar previsões foram “qualidade de dados”, “processos manuais” e “fontes de dados fragmentadas”.

Em última análise, muitas dessas questões estão na raiz dos problemas de adoção de tecnologia. As empresas dependem principalmente do Excel (66%) e/ou do Planilhas Google (32%) para gerar previsões, o que ajuda a explicar por que a precisão é tão ruim. Poucas empresas utilizam software de gerenciamento de previsão (12%) ou ferramentas multifuncionais mais holísticas, como plataformas de inteligência de negócios ou receita (13% e 5%, respectivamente). Isso ajuda a explicar o desafio da má qualidade dos dados relatado por 52% dos líderes de receita em nossa pesquisa.

Processos manuais limitam a frequência de previsão de receita

Software de gerenciamento de previsão especializado e plataformas de Business Intelligence (BI) são usadas por um pequeno número de empresas. Mas essas soluções tendem a fornecer visibilidade das próprias previsões de receita, em vez de permitir que as empresas aceitem sinais de entrada em processos ou plataformas. Como resultado, essas empresas ainda não conseguem automatizar o processo de modelagem ou planejamento.

Essas questões não apenas tornam as previsões precisas de receita muito mais difíceis, mas também inibem a frequência das previsões. Por serem realizadas por meio de processos manuais, a maioria das empresas precisa se contentar com previsões de receita mensais ou trimestrais, com apenas 10% das organizações capazes de atingir uma cadência de previsão semanal:

Em tempos de incerteza, isso pode não ser frequente o suficiente para fornecer valor real. As previsões de receita mensais ou trimestrais não levam em conta mudanças rápidas de mercado ou tendências de curto prazo, o que significa que as equipes de receita não conseguem obter informações atualizadas que poderiam ajudá-las a fazer melhores manobras estratégicas.

A colaboração multifuncional é crucial para uma previsão de receita precisa

Dado o número de fatores que contribuem para o desempenho de uma organização, a previsão de receita é um processo inerentemente multifuncional. Sem informações de equipes alinhadas, é quase impossível obter uma imagem clara do cenário atual para basear suas previsões de receita.

Nossa pesquisa descobriu que, em aquisição de novos clientes, expansão de clientes existentes e retenção de clientes existentes, pelo menos dois departamentos eram responsáveis ​​pela previsão de receita. Mas, na realidade, Vendas, Finanças e Sucesso do Cliente desempenham papéis importantes na produção de previsões de receita confiáveis ​​e precisas.

Esses gráficos refletem a luta das organizações para criar processos de previsão verdadeiramente multifuncionais. É compreensível que as áreas de vendas e finanças desempenhem papéis importantes na previsão de receita de novos clientes. Mas a relativa falta de envolvimento do marketing e do sucesso do cliente sugere que as organizações podem estar perdendo peças-chave do quebra-cabeça, especialmente considerando o quão imprecisas são as previsões da maioria das organizações.

Vemos um padrão semelhante na Previsão de receita de expansão de clientes existentes: gerenciamento de contas e marketing, ambos sub-representados no processo. Essas descobertas podem ajudar a explicar por que os esforços de previsão de receita lutam tanto com silos de dados, imprecisão e dificuldades de colaboração.

Melhorando suas previsões de receita

Essas descobertas fornecem um caminho claro a seguir. As organizações devem priorizar a qualidade e a acessibilidade dos dados para criar um pipeline de vendas para receita que envolva equipes em todo o ciclo do cliente. Isso facilitará uma maior colaboração multifuncional e garantirá que as previsões de receita levem em consideração todas as informações relevantes.

A primeira etapa é corrigir fontes de dados fragmentadas e remover processos manuais propensos a erros. Os líderes devem aplicar automação e integração de dados para garantir que os dados sejam precisos e estejam disponíveis em tempo real. Mas isso exigirá uma abordagem coesa para inteligência de receita.

Para ver mais resultados da pesquisa e descobrir como melhorar os dados e a colaboração multifuncional para uma previsão de receita mais confiável, leia nosso relatório completo sobre State of Revenue Intelligence .