正確な収益予測のための8つの売上予測モデル
公開: 2022-04-10精度を高めるための8つの実証済みの売上予測方法
正確な売上高予測モデルを作成することは、収益目標を達成することとほぼ同じくらい重要です。 使用する方法はたくさんありますが、どの方法で何が起こるのかを明確に把握できますか？
CSO Insightsによる新しい調査によると、予測された取引の60％は実際には成立していません。 営業マネージャーの25％が予測の正確さに不満を持っているため、これは驚くべきことではありません。 適切な予測販売モデルを選択すると、将来の収益をより正確に予測するのに役立ちます。
次の投稿では、HubSpotで効果的であることが証明されている3つの売上予測モデルについて説明します。 最良の結果は、3つすべての組み合わせから得られることがわかりました。
使用している各売上予測モデルについて簡単に説明します。 それでも、変更を実装する前に、それらを試して、会社に合うように調整することをお勧めします。
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さまざまなフィルターを通過して、到達したいリードに焦点を合わせます。 これは非常に具体的ですが、以下に一致するすべての人を見つけることができます。
- 金融サービスまたは銀行業界の会社
- 従業員が10人以上の人
- それはアドワーズにお金を使う
- Hubspotを使用する人
- 現在、マーケティング支援のための求人がある人
- 人事マネージャーの役割で
- それは1年未満の間この役割になっているだけです
3種類の売上予測モデルとは何ですか？
予測は、3種類の入力データがあるという考えに基づいています。 予測手法は、将来の売上を予測するために使用している入力データの種類によって異なります。 では、履歴データを使用して売上を予測するにはどうすればよいでしょうか。 予報官は次の手法を使用します。
- 定性的手法
- 将来のイベントを推定するために一連のデータを投影する手法は、時系列分析と呼ばれます。
- 因果的売上予測モデルの例
定性的手法は、パターンに焦点を当てた時系列分析よりも具体的で洗練されたデータに依存しています。 因果モデルには、システム要素間の関係に関する非常に詳細な情報が必要です。
3つの売上予測手法は、すべての状況に適用できる単一の手法がないことを意味します。
新製品が導入された場合、履歴データに依存する時系列分析は、将来の売上を予測するのにそれほど役立たない場合があります。
3種類の売上予測手法の一般的な機能は何ですか？
＃1。 定性的手法
データが不足している場合は、定性的な手法が使用されます。 たとえば、定性的な予測方法は、扱う情報があまりないため、新製品に役立つ可能性があります。
プロジェクトを見積もるとき、見積もり担当者は定性的なデータと独自の判断を使用してコストを見積もります。 目標は、見積もりをより正確にするために、見積もりに関するすべての情報を考慮することです。
製品の市場での受け入れ率や普及率がわからない場合は、定性的な手法が役立つ場合があります。 また、複数の発明をまとめる必要のある新技術製品を開発する際にも使用できます。
定性的手法には次のものがあります。
パネルコンセンサス
パネルコンセンサスは、商業組織が製品の将来を予測するために使用できる売上予測方法論手法です。 この方法は、一人の意見ではなく、さまざまな分野の専門家が集まって意見を提供することに依存しています。 誰もがより多くの視点を得ることができるように、これらの専門家間のコミュニケーションが奨励されています。
デルファイ法
デルファイ法は、将来の売上を予測する予測モデルです。 これは、専門家を調査し、グループに何が起こるかについての最善の見積もりを考え出すように依頼することによって行われます。
Salesforceの複合手法
営業部隊の複合手法では、会社の代表者に予測を依頼します。 これらの担当者は、他の誰よりも人々が何を望んでいるかをよく知っているため、顧客や流通チャネルの他のメンバーと直接接触していると想定しています。
バイヤーの期待
製品の需要を見積もるには、潜在的な購入者を調査し、将来発生する売上高を予測してみてください。 これは、この特定のタイプの製品の購入に関する彼らの意図に関する情報を推定することによって行われます。
市場調査
市場調査は、実際の市場に関する仮説をテストし、人々が実際に何を望んでいるかを調べることを含む手順です。 推測だけではありません。
＃2。 時系列分析
時系列分析の売上予測手法は、製品に関する多くのデータが利用可能な場合、または製品との明確な傾向と関係がある場合に使用されます。 これは、将来の需要を予測するために行うことができます。
予測担当者は、製品のパフォーマンスの過去のデータを使用して、製品の現在の状態とその変化についてのアイデアを取得します。 レートの加速または減速は、予測の基礎として使用されます。
時系列分析は、生データの時系列のポイントのセットです。 特に、ある変数の変動性が別の変数よりも大きい場合、2つの変数間の相関関係を説明するのに役立ちます。
- データの傾向
- 2、3年ごとに繰り返されるパフォーマンスパターン
- 次のグラフのデータは、必ずしも季節の変化を反映しているわけではありませんが、それでも観察できる規則的なパターンがあります。
- 世界のデータ量は指数関数的に増加しています。
＃3。 因果モデル
因果予測のモデルは、製品と分析に関する十分な履歴データが実行されたときに開発されます。 予測される要因は、他の経済的要因や社会的経済的要因と同様に、分析に表示される必要があります。
売上を予測する場合は、因果モデルを使用します。 これには、市場調査情報や、将来の結果の予測に関連するその他の要因を含めることができます。 この手法には、時系列分析の結果も組み込まれています。
フローシステムダイナミクスの理論は、人々が互いにどのように相互作用し、周囲の環境がどのように相互作用するかを考慮に入れています。 プロモーションやストライキなどの予測を使用して、次に何が起こるかを分析します。
売上予測の方法は何ですか？
＃1。 「リードバリュー」 売上予測方法
予測モデルは、各リードソースからの過去の販売データを分析します。 次に、この情報を使用して、特定のソースが将来の期間にもたらす価値を予測します。
購入者の旅の始まりは、彼らが最終的に購入するかどうかを教えてくれます。 それは、ロマンティックコメディの結果が初期のシーンに基づいて予測される方法に似ています。
各リードの価値を理解することで、いくつのリードが収益につながるかをより正確に予測できます。
このモデルには、次のメトリックが必要です。
- 先月、何件のリードを生成しましたか？
- セールスリードに最適なソースを決定することで、セールスリードのコンバージョン率を向上させます。
- ソース別の平均販売価格
計算：
リードあたりの平均販売価格
リードソースごとの平均販売価格を見つけるには、すべての顧客データを取得し、それらがどこから来たかに基づいてカテゴリに分類することができます。
ウェブサイトのリードの平均クローズは$1,000ですが、デモリクエストの平均クローズは$1,500です。
CRMの情報は、CRMが提供するレポート機能と同じくらい優れています。 各販売の価値を知りたい場合は、このデータをExcelファイルにエクスポートして、そこから平均販売価格をすばやく取得します。
平均リード値
リードソースの平均成約率は、購入した人の数をそのタイプのリードの合計量で割ったものです。 これに平均販売価格を掛けて、販売あたりのリード値を取得します。
平均リード値=平均販売価格*リードから顧客へのコンバージョン率
たとえば、有料広告から来た平均的な顧客が2,000ドルを費やし、10％の割合でコンバージョンを達成していることがわかっている場合、各リードは200ドルの価値があります。
$ 2,000 x 10％= $200/リード
リードの総数
目標とリードの平均値がわかっている場合は、それを収益目標を達成するために必要なリードの数で割ります。
必要なリード=望ましい収益/平均リード値
上記の例を続けて、私たちの営業チームが来月の収益で$100,000に達する必要があると仮定しましょう。 これを行うには、200ドルのリード値あたり平均500のリードが必要です。つまり、各個人は30日間連続で1日平均10のリードを生成する必要があります。
100,000 / 200 = 500
マーケティングに相談して、彼らが計画している今後のイニシアチブと、リードフローがどこから来ると予想されるかを知る必要があります。 リード値は、使用するチャネルによって異なります。
給与とコミッションの構造を追跡するためのスプレッドシートを作成すると、数値は次のようになります。
考慮事項：
当初、私は支払いと手数料率だけに焦点を合わせるというよくある間違いを犯しました。 しかし、時が経つにつれ、カスタマーサービスなどの他の要素も影響を与えることが明らかになりました。
成功するには、各リードソースにかかる時間を考慮する必要があります。 このタイプの予測を使用している場合は、顧客が購入するまでに待機する時間を考慮してください。
それはあなたがあなたの営業担当者に支払っているものだけではありません。 プロセスの改善、価格の変更、割引などの他のビジネスイニシアチブのコンバージョン率は、リード値を変更し、結果に影響を与える可能性があります。
マーケティングチームは、新しいデータとトレンドに基づいて計画を変更します。 それらと一致していることが重要です。そうしないと、予想されるリード量を逃してしまう可能性があります。
簡単に特定できないリードソースがある場合は、他のバケットに含めて予測に含めることができます。
＃2。 機会創出売上予測手法
コンセプトは、場所や過去の購入履歴など、さまざまな要因を考慮した予測モデルです。 次に、どの機会が閉じる可能性が高いかを特定します。
キャラクターの外見や性格は非常に予測可能であるため、ロマンチックコメディで次に何が起こるかを予測するのは簡単です。
取引成立の確率を予測することは困難です。 人口統計および行動データを調べることにより、それが閉じる可能性がどの程度あるか、またはその閉じられた機会が何に値するかをより正確に見積もることができます。
計算：
ビジネスに関しては、過去に何がうまくいったのか知りたいです。 このように、私たちと取引を結ぶ新しい顧客を探しているとき、私たちは同様の特徴を持つ顧客を見つけることができます。
このモデルをHubSpotでどのように実装したかの例を共有したいと思います。
機会を評価する最良の方法は、見込み客の従業員数と年間収益を調べることです。 これらの2つの要因は、私たちの成功の大きな予測因子です。
重要なのは給料だけではないことがわかりました。 意思決定プロセスや行動パターンにおける役割など、他の多くの要因によって、誰かが機会を閉じるかどうかが決まります。
カスタマーサービスに関しては、多くの要因が成功する会社に入ります。 最も重要な側面の1つは、理想的な顧客と彼らがあなたに何を求めているかを知ることです。
リードスコアリングは、どのリードを追求する価値があるかを決定する分析の第2層です。 マーケティングチームとセールスチームは協力して、顧客のタイプごとにリードスコアを設定します。これは通常、かかる時間や費用に基づいて行われます。
HubSpotは、リードに1〜100のスコアを割り当て、100が最適です。 次に、これらのスコアは、良好な見込み客の場合はA、悪い見込み客の場合はDというラベルの付いた4つのバケットにグループ化されます。
スコアリングシステムを導入すると、時間とリソースを投資する価値のある機会を特定できます。
機会の期待値=平均販売価格*平均成約率
商談ごとの期待値を予測する場合は、最初に各リードバケットの成約率を計算します。 この方法が機能するためには、既知の平均販売価格も存在する必要があります。
この記事は主に、給与とコミッションの構造が従業員のやる気を引き出すのに十分ではないことについてです。
私は今、モチベーションにはさまざまな要因があり、それは給料だけではないことに気づいています。
このモデルは、担当者がより多くのことができる場所を示しているため、担当者が最も重要な機会に集中するのにどのように役立つかが気に入っています。
考慮事項：
このモデルが機能するためには、営業担当者が作成できる機会について明確な基準が必要です。 それが整っていても、手順に従い、一貫性を保つかどうかは、担当者次第です。 あなたは目を離さないでおく必要があります。
営業担当者を雇うことも十分ではありません。 パフォーマンスを評価するためのシステムを作成し、彼らが目標を達成できるようにインセンティブを提供する必要があります。
データが正確であることを確認するには、チーム全体に展開する前に、新しい営業担当者を1人の営業担当者で一定時間テストする必要があります。
＃3。 機会段階の売上予測方法
販売で最も人気のある予測方法の1つは、「コンセプト」と呼ばれます。 これは、販売プロセスの現在の位置に基づいて、商談が成立する確率を予測します。
予測を開始する前に、平均販売サイクルを知る必要があります。 会社が明確なプロセスを持っている場合、彼らは正確に予測し、より良い予測を行うことができます。
取引に関しては、すべての段階が同じように作成されるわけではないことを知っておくことが重要です。 取引プロセスと確率の例を次に示します。
- 予定されている予定（20％）
- 購入資格（40％）
- 提供されたプレゼンテーション（60％）
- 送信された契約（90％）
- クローズドウォン（100％ウォン）
- クローズドロスト（0％ロスト）
計算：
予測を作成するときは、各商談の金額にその商談の成約確率を掛けます。
期待収益=取引額*成約の確率
この予測手法を機能させるには、取引の各段階の詳細な手順を含む、明確に定義された販売プロセスが必要です。 次に、特定の販売で会社が成約できる可能性を示す確率を割り当てます。
以下は、販売プロセスを計画するために使用できるテンプレートです。 ここから編集可能なバージョンをダウンロードできます。
以下は、販売意欲を高める方法のリストです。
正確に予測するには、販売サイクルの進行に合わせて勝率を割り当てることができるCRMシステムが必要です。
6か月後、料金が十分に高いかどうかを確認する必要があります。 そうでない場合は、チームの生産性が向上し、コンバージョン率が高くなるように調整します。
考慮事項：
予測のために信頼しているデータは、見た目ほど正確ではない可能性があります。 これが事実であることを確認するために、古い機会を定期的に更新および改訂するようにしてください。
このモデルを検討している場合は、履歴データを確認し、過去の機会に基づいて成功の確率を計算することが重要です。
取引を進める前に満たす必要のある要件のリストがあることを確認してください。 そうでない場合、正確な読み取りと分析を行う方法はありません。
＃4。 販売サイクルの長さの予測
企業は、見込み客が有料の顧客に変わるまでにかかる時間やその他の要因に関するデータを使用して、販売期間を見積もることができます。
販売サイクルが6か月続き、営業担当がそのうち3か月のリードに関与している場合、50％の確率で営業を終了します。 この予測方法は、誰かがどれほど感情的または関与しているかに依存しないため、客観的です。
また、さまざまな販売元に利用できるというメリットもあり、いつ顧客を獲得したのかを正確に知りたい企業に最適です。
計算：
販売サイクルの長さは、カウントを開始する時期によって決まります。 それを計算するには、次の式を使用します。
最初の連絡からの日数+顧客のコンバージョン=合計売上の日数
販売数と平均取引サイズの合計を見ると、会社の販売サイクルの長さがわかります。
考慮：
リードは、顧客がWebサイトから電子書籍をダウンロードし、数か月後に直接製品を見るように要求することでトリガーできます。 これらのタイプのリードは、営業担当者に中古の機会を生み出します。
＃5。 直感的な予測
販売が行われるかどうかを確認するには、営業担当者に尋ねる必要があります。営業担当者は、彼らの側で起こっていることに同調しているからです。
したがって、営業担当者に取引の成立に自信があるかどうか、いつ行うかを尋ねることができます。 担当者は、他の誰よりも見込み客との関係をよく知っているため、直感的な予測方法は、彼らの意見を信頼することに依存しています。
このアプローチの欠点は、主観的である可能性があることです。 営業担当者が楽観的である場合、彼らは高い見積もりを提供する可能性があり、それらを評価する方法はありません。
計算：
直感的な予測により、営業担当者は特定の期間にどれだけの量を持ち込めるかを見積もります。 たとえば、私は次のX日間にXドルをもたらすことを計画しています。
考慮：
営業担当者は、予測される利益を分析し、それがどれだけの価値があるかを分析します。 営業担当者は、見積もりを出す前にすべての要素を考慮に入れる必要があります。
＃6。 テストマーケット分析の予測
コンセプト：テスト市場分析は、製品またはサービスを必要とする人だけに展開できる予測方法です。 製品を1つの場所に移動して、パフォーマンスを確認できます。
将来の売上をより正確に予測するために、企業は新製品の展開データを使用して、一般の人々の反応を知ることができます。 これは、新製品を展開したいがその成功に確信が持てない大企業にとって理想的な戦略です。
計算：
この方法の背後にある考え方は、市場をテスト領域と広告領域の2つの領域に分割することです。 1つ目は、広告なしで商品を持ち込む場所です。
次に、広告がすでに行われているコントロール市場があります。 この市場とテスト市場の売上高の違いを分析して、製品の将来の成功を予測します。
考慮：
テストマーケット方式は、新製品の発売や新しい市場の開拓に最適です。 それはかなりの投資を必要としますが、それだけの価値があることが証明されています。
＃7。 歴史的予測
この予測方法は、過去の売上を取得し、この期間の売上が高くなることを前提としています。
古い予測方法は、変化する市場を考慮していないため、時代遅れです。 競合他社がプロモーションキャンペーンを実施している場合、売上が減少していることに気付くかもしれません。
計算：
6月のMRRが30,000ドルで、前年比の成長率が10％であることがわかっている場合、7月の収益は少なくとも30,300ドルになると予想できます。
考慮事項：
市場は常に変化しているので、このテクニックを使用するときはこれを考慮に入れる必要があります。
＃8。 多変数分析予測
最も正確な予測方法を探していたとき、多変数分析予測が優れた選択肢であることがわかりました。
このシステムは、コミッションのサイズだけでなく、機会段階の予測や販売サイクルの長さなどの他の手法にも基づいています。 個々の担当者のパフォーマンスに合わせて調整することもできます。
計算：
多変数解析は複雑であり、クリーンなデータが必要です。 営業担当者が取引や活動の進捗状況を追跡していない場合、その結果は不正確になります。
たとえば、ある営業担当者がパイプラインで2万ドルの取引を行い、別の営業担当者が65％の確率で8千の販売に取り組んでいる場合、予測額は5200になります。
このアカウントの合計予測は、$ 5,000 + $ 5200=10,200です。
考慮事項：
この予測方法は、複雑な計算を伴うため、中小企業には実用的でない場合があります。 営業担当者がすべての取引の進捗状況を追跡していない場合、不正確な結果が得られます。
CRMシステムを使用した売上予測
売上を予測する最も一般的な方法の1つは、テーブルを使用することです。 始めたばかりの場合、この方法は、より詳細な分析を伴う他の方法よりも簡単で高速であるため、役立つ場合があります。 ただし、会社がしばらく存在している場合、または確立された顧客基盤がある場合は、CRMのレポートセクションをカスタマイズしてください。
販売予測プロセスの自動化についてサポートが必要ですか？
LeadFuzeは、完全な連絡先情報を含む、理想的なリードを見つけるために必要なすべてのデータを提供します。
さまざまなフィルターを通過して、到達したいリードに焦点を合わせます。 これは非常に具体的ですが、以下に一致するすべての人を見つけることができます。
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- それは1年未満の間この役割になっているだけです