想象一下没有气象学家或技术帮助我们预测天气的生活。我们会发现更难以计划我们的日常户外活动(更不用说我们的服装了)。当极端天气事件意外出现时，我们可能会陷入危险的境地。
同样，销售团队在没有准确的销售预测或预测的情况下，很难创建和执行前瞻性的战略销售仪表板．如果团队盲目工作，他们就不能有效地吸引新客户、调整工作量、设定可实现的目标或提前发现关键问题。
在Ze亚博ndesk，我们与数千家企业合作开发销售流程，建立预测，并增加销售代表的采用。在此过程中，我们已经学到了很多东西，在本文中，我们将分享最基本的销售预测技术以及示例。
什么是销售预测?
销售预测是一种以数据为基础的过程，它预测公司在给定时间框架内预计赚多少钱。这取决于几个因素，包括历史数据、行业和经济趋势，以及你当前的销售渠道。
从本质上讲，销售预测试图回答任何公司都会问的最紧迫的问题:我们可以期望产生多少收入?什么时候会有收入?
准确的销售预测依赖于两个关键因素:拥有正确的数据并从中得出正确的结论。两者都不容易。如果你高估了销售额，你可能会花一些你赚不到的钱。如果你低估了销售额，下个季度的库存可能会不足。
但就像气象学家对天气的预测并不总是准确一样，销售预测也不是百分之百正确。把这些预测当作预测，而不是铁板钉钉的事实。各种因素(如市场营销、经济波动以及雇佣或解雇员工)都可能导致偏差。
为什么销售预测很重要
在规划未来时，销售预测很重要。在内部，预测是必要的，以确定:
- 预算
- 生产周期
- 供应链采购和生产能力
- 销售区域、配额和策略
销售预测的好处
准确的销售预测可以改善决策，有助于提前发现问题，并使您能够预测未来的收入和增长。精确预测的其他好处包括:
更高的增长率
盯着你前进的方向，你会更容易实现和超越目标。这可能就是为什么阿伯丁集团(Aberdeen Group)发现，拥有准确销售预测的公司更受欢迎的原因收入同比增长的可能性增加10%达到配额的可能性增加了7%。
更好的售后准备
售后活动可以包括刷新库存、准备客户支持或制定实施时间表。你越早知道你的预期销售数字，你的企业就能准备得越充分。
更快的战略规划
有了销售预测，没有必要等到季度末才调整公司策略。例如，如果预测是预测你不会达到销售目标，你可以调整策略之前这些数字会让你大吃一惊。预测还可以帮助你决定何时招聘，在何处分配资源，以及何时需要采取风险管理防范措施。亚博电脑端
谁负责销售预测?
大局观是销售经理的职责。当然，经理们依靠他们的代表来获得正确的数据。这就是为什么要有一个易于使用的客户关系管理(CRM)平台对于收集客观、有用的数据进行销售预测至关重要。
根据这些数据，管理人员可以开始根据历史胜率和管道速度创建他们的预测图。
如何预测销售
常见的销售预测方法使用定性和定量方法来帮助您预测总销售额、收入和新业务。每个人都需要练习——以及客观的心态——为你的公司提供准确的预测。
销售预测方法
1.机会阶段预测
机会阶段预测可以让你计算在销售渠道的每个阶段完成未来交易的机会。
大多数企业将他们的管道分解为一系列阶段:
- 勘探/传入
- 合格的
- 报价/建议
- 关闭
- 赢与输
举个例子，如果你通常能在提案阶段赢得一半的交易，那么你就知道在给定的季度内，你在该阶段的所有交易中都有一半的机会。
要使用这种销售预测技术，将交易的潜力乘以获胜的可能性。这些数字可以用普通的方法确定CRM工具．接下来，对管道中的每笔交易重复这个过程，并将它们加在一起。
假设你在即将到来的阶段有一笔1500美元的交易机会，在合格阶段有一笔2000美元的交易，在谈判阶段有一笔1000美元的交易。根据上面的图表，预测应该是这样的:
这三笔交易的总预测金额为1400美元。
这种方法的一个缺点是，它没有考虑到特定交易的独特特征。这种定量方法最好与你的销售代表对某些交易的意见相结合，这样你就涵盖了主观和客观因素。这样你的预测就会更准确。
2.销售周期长度
根据最近销售周期的长度进行预测，可以帮助你准确预测交易可能在何时完成。这种方法不是根据渠道阶段或销售代表的直觉来分析成功率，而是根据交易的年龄来评估。
对于这种方法，只需将最近完成所有交易所需的总天数加起来。然后，用它除以你完成的交易数量。
假设你最近完成了五笔交易。计算关闭每个窗口所花费的时间，然后把数字加起来:
处理1:62天
协议2:60天
交易3:59天
交易4:55天
交易5:60天
总:296天
用这个总数除以交易数量(5笔)，你就得到了平均销售周期:59.2天，大约两个月。
现在你知道了你的平均销售周期，你可以把它应用到你目前管道中的单个机会上。也许一个月后，销售人员就带着领先优势进入了提案阶段——即使这看起来是板上钉钉的事，预测却表明情况并非如此。基于平均两个月的销售周期长度，您可能会预测销售代表有50%的机会完成交易。这项提议可能需要一个多月的时间才能变成一场胜利。
3.资格框架
根据交易年龄进行预测既快速又简单，但有时会因为情绪和偏见而不准确。消除情绪对销售预测影响的一种策略是使用资格框架，该框架为每笔交易生成一个分数。
例如，在与营销来源的交易中，推荐交易的得分可能是7.9分，而来自Adwords的交易可能是5.1分，因为从历史上看，推荐交易的结束率高于Adwords交易。
MEDDIC是我们喜欢的另一个资格框架。MEDDIC由迪克•邓克尔(Dick Dunkel)和杰克•纳波利(Jack Napoli)于上世纪90年代中期创建，概述了获得交易资格需要考虑的六个核心领域。Lucidchart的团队有一个有用的MEDDIC分类，但在较高的水平上，MEDDIC占:
- 指标
- 经济的买家
- 决策标准
- 决策过程
- 识别疼痛
- 冠军
如果您正在使用像MEDDIC这样的销售方法进行预测，您可以为每个标准分配一个点值。利用这个逻辑并将其扩展到多个数据点。在为每笔交易打分后，你就能更清楚地知道哪些交易可能成功或失败。
4.回归分析
回归分析对可能影响销售的因素进行了深入、定量的评估。要想成功使用这种方法，需要很好地掌握统计数据和影响公司销售业绩的因素。它还包括计算影响销售的变量之间的关系。
回归分析是预测的最高水平，因此它可能更难以运行和理解。但对于希望微调预测策略的先进公司来说，这种技术可以提供有价值的信息，帮助业务增长。
回归模型方程为Y = a + bX．但让我们分析一下。以下是你如何完成回归分析:
- 确定预测的原因(你想了解什么以及为什么)
- 确定受影响的因素，例如销售额(Y，你的因变量)
- 确定可能影响你的销售的因素(X，你的自变量)
- 确定您想要回顾的时间段
- 收集因变量和自变量的数据
- 选择一个回归模型并运行它
- 寻找变量之间的相关性
假设你想预测下一年的销售情况，这样你就可以计划预算分配，并决定是否应该雇佣更多的销售代表。销售额(Y)是你要理解的因变量。现在，假设你想评估销售电话(X)如何影响你的销售;这是自变量。
- 因变量(Y):销售额
- 自变量(X):销售电话
你收集了8年的因变量和自变量的数据——从2012年到2020年的年销售额以及这段时间的销售电话数量。
你的方程可以是Sales =A + b(Sales calls)， a表示截距，b表示斜率。接下来，使用回归软件运行分析;Excel有这个功能。注意，您不需要计算一个或b你自己，因为回归软件也会生成。
您正在寻找“最佳拟合线”来近似变量之间的关系。例如，你的绘图可能是这样的:
斜率(b)为0.907，截距(a)为-313。
基于这个模型，销售电话看起来与销售额密切相关，可能会带来更多的收入。但请记住:相关性并不一定意味着因果关系。在这个练习中，你必须深入考虑各种因素。这也是一个简单的线性例子。通常情况下，你会得到一个包含多个自变量的多元线性回归，比如发送的电子邮件数量、演示的数量、召开的会议数量等等。
5.场景写
情景写作是一种定性的方法，用于长期规划和考虑可能的极端情况。它依赖于对业务和销售的主观理解。
在这种方法中，您基于一组特定的假设来预测可能的结果。你根据这些假设，拟定了几个可能展开的不同场景，比如正在进行的交易的最佳和最坏情况。
这里有八个步骤，可以让你从战略上思考剧本写作的规划过程:
假设你的焦点问题是年销售额。然后你转向影响销售的关键内部因素，比如销售电话、收到的咨询或举行的演示会议。可能产生影响的外部力量是竞争对手或政府限制。对于关键的不确定性，考虑一下明年可能出现的挑战:客户会开始倾向于新技术吗?可能的政府政策会影响你的业务性质吗?
根据这些信息，您可以开始开发场景。为了让情景写作更有效，围绕业务的不确定性，计划潜在的结果，然后为每个结果制定明确的行动计划。
销售预测模型最佳实践
在构建销售预测模型时，使用数据引导的过程是至关重要的。按照下面的步骤来建立一个客观的工作基础。
建立一个清晰的销售流程
确保你有一个标准化的销售过程在的地方。销售阶段和每个阶段的步骤应该是可重复的，并且定义清晰，这样你的销售代表就知道如何引导客户完成整个流程。这使您在预测销售时可以参考一致和统一的数据。
关注准确的数据
根据《福布斯》，一个令人惊讶的84%的ceo担心他们用来做决定的数据的质量。使用单一、统一的CRM平台，最大限度地减少数据丢失，提高准确性。数据也应该是实时输入的，这样重要的信息就不会被遗漏。
利用历史数据
使用历史数据作为指导方针来回顾过去的工作，这样您就可以预测未来。虽然这些数据不应该是您做出预测决策的唯一因素，但它确实可以让您了解以前销售增加或减少的情况。重复过去有效的活动，并找出仍然需要改进的地方。
假设你有上述基础，使用以下科学的策略来创建一个销售预测模型:
- 调整你的评分策略，以确保你了解哪些交易将会结束。
- 分析销售阶段的持续时间，以确定哪个销售阶段花费的时间最长，以及原因。
- 在销售渠道的每个阶段衡量潜在客户和机会的表现。
销售预测技术和技巧
在你的预测中包括销售代表的分类
销售代表分类是一种主观的、定性的预测方法，它征求销售代表的意见，以确定一笔交易是否会达成。
首先，在您的CRM中包含一个预测字段，以便销售代表完成。这个预测字段应该包含多个选项，以表明他们认为在给定的时间框架(月/季度)这个机会将会发生什么。
常见的代表分类类别包括:
- 最好的情况
- 提交
- 管道
- 关闭/赢了
- 预测阶段
虽然这种方法要求你的销售代表诚实地评估他们的技能和潜在客户，但它可以是一种检查销售代表表现的有效方法，并确定你的销售代表是否需要采取额外的步骤来完成交易。
使用时间序列分析作为基准
时间序列分析用于识别一段时间内的趋势。当一种产品的多年历史销售数据可供参考时，它是最准确的。通过查看历史销售趋势，预测人员可以大致预测未来的业绩率，并预测年内的任何波动。
时间序列是一组按时间顺序排列的原始数据点。一个例子是在产品销售的六年中每月记录的一组数据点。这种类型的销售预测有助于展示:
- 每隔几年销售的周期性模式
- 不同数据集的增长率或趋势
- 数据中的任何季节性变化
这种销售预测技术的一个问题是，它假设买家需求是恒定的。如果有任何意外发生，基于时间序列的模型就站不住脚了。
一般来说，使用历史需求作为基准而不是销售预测的基础是一个好主意。
完善你的得分策略
为了帮助确定潜在买家的优先顺序，并衡量他们的转换可能性，公司会根据表示购买意图的标准(如内容下载量和网站访问量)对线索进行评分。
这是一种方法领导评分但另一种方法是企业积极寻找和识别高质量的潜在客户。这个方法:
- 使您的销售代表能够根据与先前已完成的交易的特征相似性找到高价值的潜在客户
- 让你的销售代表有信心，他们有资格的潜在客户最终会变成付费客户
- 提供数据驱动的证据，表明哪些交易有望完成并包含在您的预测中
例如，在分析了您最近的数据后，您可能会发现CTO是近65%的韩元交易的决策者。在这种情况下，当cto是主要的接触点时，分数会更高，一旦他们进入你的渠道，就会提高他们的预期胜率。
对于失败或不合格的交易，你可以采用同样的方法。如果在CMO是决策者的情况下，你失去了80%的交易，那么当CMO是接触点时，你的销售机会就会减少。在行业、公司规模、地点等方面的相似性也是如此。
一旦每笔交易都获得了分数，你就能更准确地预测哪些交易会赢，哪些会输。
这种聪明的潜在客户评分方法增加了您合格的潜在客户最终转变为付费客户的可能性。它还为你提供真实的、数据驱动的证据，让你知道哪些交易有望完成，并将其纳入你的预测中。
将阶段持续时间纳入销售预测模型
任何未能达到预期业绩的销售主管都知道，这不仅关系到能否达成交易，还关系到当它关闭。对销售预测来说，时机很重要。虽然交易有时会因为不可预见的障碍而停滞，但深入了解你的阶段持续时间可以大大提高你预测的准确性。
阶段持续时间是指每笔交易在销售渠道的特定阶段(如合格、报价或结束)所花费的时间。进行阶段持续时间分析可以让销售主管看到的不仅仅是每个阶段交易花费的平均时间。它还:
- 帮助销售主管确定交易在销售阶段应该花费的理想时间长度
- 突出每个阶段的瓶颈
- 根据在特定阶段花费的时间计算完成交易的可能性(与已赢得的交易进行比较)
这些信息将帮助您回答以下问题，以创建最佳的销售周期:
- 交易在勘探/进入阶段会持续多长时间?
- 他们在报价/提案阶段萎靡了多少天?
- 瓶颈在哪里最常见?(你可以做什么调整来移除它们?)
- 你的销售代表完成交易需要多长时间?
- 表现较差的销售代表如何养成那些更快完成整个过程的销售代表的成功习惯?
了解阶段持续时间可以帮助你确定需要较长时间才能完成的交易类型。它还能准确指出哪些交易最有可能陷入僵局。这些信息对于建立预测模型是非常宝贵的。
测量转换点，以实现准确的预测
通常情况下，除了收入之外，很少有指标会被考虑到销售预测中。当考虑其他度量时，它们的度量是孤立的。如果你不能衡量这对你的底线的影响，知道有多少营销线索被销售人员接受对你的业务有什么好处呢?
可以这样想:销售收入是销售渠道中每个转换点的累积结果。因此，要准确预测销售收入，您的预测模型必须包括已接受的潜在客户、合格的机会等数据。
要了解潜在客户和机会是如何在销售流程和渠道中流动的，请使用销售指标称为流程度量。他们逐级分解转化率。这可以让你找到瓶颈和低效率，并揭示如何增加收入的可行见解。
最终，过程度量为您提供了随时间推移的预期收入的更清晰、更精确的图像。一个例子是销售周期长度。这个指标着眼于交易通过你的渠道所需要的时间。它显示了不同销售流程的有效性，因此您可以在需要时进行调整。
假设完成10笔交易总共需要98天。当你把这些数字代入上面的公式，你会发现平均销售周期是9.8天。如果你能预测完成新交易需要多长时间，你就能更好地了解你在任何给定时间的销售数字。
通过测量这些转换点的表现，并准确地看到它如何影响销售收入，企业可以更准确地进行预测。
销售预测实例
以下是几个例子，展示了销售领导者如何利用预测来帮助他们的团队走向成功。
做出明智的招聘决定
如果你预计下一年的销售额会显著提高，你可能需要在整个公司或某个特定部门招聘更多的人，以避免落后。准确性是关键。如果你高估了销售额，你最终会花掉一笔不会有收入的钱。如果你低估了销售额，当你接到大量订单而没有足够的人员和材料时，你可能会手忙脚乱。销售预测会让你对收入有有价值的见解，这样你就可以做出明智的招聘决定。
确定需要改进的地方并设定目标
预测可以让你很容易地看到你的销售团队可能在哪里挣扎。一旦你确定了需要改进的地方，你可以提供额外的培训机会来帮助销售代表改进他们的销售技巧在那些阶段。假设在预测的机会阶段有一个预测的减少。这可能表明现在是提供勘探培训的好时机。通过分析你过去的销售收入和数据，你还可以为你的团队设定现实的目标和基准。
常见的销售预测错误
在进行预测时，您需要注意一些常见的陷阱。
不准确
如果你没有使用正确的工具来进行预测，你就不会得到可靠的结果。采用跨部门的CRM，而不是需要手工输入的旧式电子表格。有组织的、统一的数据管理可以让您自动化分析，并确保所有团队都使用相同的方法和指标。
效率低下
预测过程必须标准化，这样就不会混淆职责、时间或输入。你最不想要的就是因为错误的数据、不确定性或延迟而修改你的预测。这不仅降低了对预测的信任，而且如果出现极端不准确的情况，也可能是危险的。
主体性
销售代表对机会的直觉是有价值的，但也不是绝对正确的。卖家往往对哪些交易可能成交过于乐观。这是值得投资的销售培训所以销售代表可以学习如何提高客观性。你的团队也应该有合适的装备销售效率工具所以他们总是根据一致的数据工作。
未来的销售预测
展望未来，销售预测将越来越多地由数据驱动、自动化和集成。为了保持竞争力，绝大多数表现最好的公司都在智能投资CRM软件具有预测能力。主要进步领域包括:
预测分析
预测分析是分析当前和历史数据的统计方法。它们包括预测模型和机器学习，它们越来越多地用于销售预测。通过分析历史管道数据，您的团队可以利用机器学习来推断以前的趋势，并填补当前数据中的任何空白。这不仅可以提供准确的预测，而且还可以为您的销售代表提供具体的建议。
销售预测软件
销售预测软件正变得更加准确和易于集成。投资这种类型的软件是为您的公司创建精确预测的一种可靠的方法。以下是现代预测软件现在可以做的事情的简短清单:
- 分析趋势和随时间的变化
- 模型模拟和结果
- 使用标准和先进的公式计算
- 比较多种技术
- 创建可视化(地图、图表、图形)
CRM系统
CRM是一个一体化的工具管道软件，领导管理能力，甚至勘探工具用于产生潜在客户。这对于销售预测也是非常宝贵的。通过跟踪所有客户数据和潜在交易，CRM可以生成销售预测报告来预测未来的销售。监控你的团队过去和现在的努力也可以帮助你调整你的销售策略。
crm有不同的形状和大小，所以您可以为您的业务选择合适的crm。一个面向创业公司的CRM不会提供像企业级公司那样多的用户功能，这可能需要一个可定制的CRM．
无论您的企业规模和需求如何，选择各种销售预测方法以达到最佳效果。在你的预测中使用多种预测技术销售报告软件为了准确地了解未来的销售和收入，并评估当前的销售方法。
确定哪些方法对你的公司最有效，并开始应用它们。也不要陷入“分析瘫痪”。虽然正确的数据很重要，但目标是有价值的信息，而不是完美的信息。
适当地使用任何预测技术都需要练习，它将帮助你优化销售预测过程并展望未来。
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