정확한 수익 예측을 위한 8가지 판매 예측 모델
게시 됨: 2022-04-10더 높은 정확도를 위한 8가지 입증된 판매 예측 방법
정확한 판매 수익 예측 모델을 만드는 것은 수익 목표를 달성하는 것만큼이나 중요합니다. 사용하는 방법에는 여러 가지가 있지만 어떤 방법을 사용하여 어떤 일이 일어날지 명확하게 알 수 있습니까?
CSO Insights의 새로운 연구에 따르면 예측된 거래의 60%가 실제로 성사되지 않는 것으로 나타났습니다. 영업 관리자의 25%가 예측 정확도에 만족하지 않기 때문에 이는 놀라운 일이 아닙니다. 올바른 예측 판매 모델을 선택하면 미래의 수익을 보다 정확하게 예측하는 데 도움이 됩니다.
다음 포스트에서는 HubSpot에서 우리에게 효과적인 것으로 입증된 세 가지 판매 예측 모델에 대해 논의할 것입니다. 나는 세 가지 모두의 조합에서 최상의 결과가 나온다는 것을 발견했습니다.
우리가 사용하는 각 판매 예측 모델에 대해 간략하게 설명하겠습니다. 그래도 변경 사항을 구현하기 전에 테스트하고 회사에 맞게 조정하는 것이 좋습니다.
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다양한 필터를 통해 도달하려는 리드에 집중하십시오. 이것은 매우 구체적이지만 다음과 일치하는 모든 사람을 찾을 수 있습니다.
- 금융 서비스 또는 은행 산업에 종사하는 회사
- 직원이 10명 이상인 자
- AdWords에 돈을 쓰는 것
- Hubspot을 사용하는 사람
- 현재 마케팅 지원을 위한 채용 정보가 있는 사람
- HR 관리자의 역할로
- 이 역할을 맡은 지 1년 미만입니다.
세 가지 종류의 판매 예측 모델은 무엇입니까?
예측은 세 가지 유형의 입력 데이터가 있다는 아이디어를 기반으로 합니다. 예측 기술은 미래 판매를 예측하기 위해 사용하는 입력 데이터 유형에 따라 다릅니다. 그렇다면 과거 데이터를 사용하여 판매를 예측하는 방법은 무엇입니까? 예측가는 다음 기술을 사용합니다.
- 정성적 기술
- 미래의 사건을 예측하기 위해 데이터를 시리즈로 투영하는 기술을 시계열 분석이라고 합니다.
- 인과적 판매 예측 모델의 예
정성적 기법은 패턴에 중점을 둔 시계열 분석보다 더 구체적이고 정제된 데이터에 의존합니다. 인과 모델은 시스템 요소 간의 관계에 대한 매우 상세한 정보를 필요로 합니다.
세 가지 판매 예측 기법은 모든 상황에 적용할 수 있는 단일 기법이 없다는 것을 의미합니다.
신제품이 출시될 때 과거 데이터에 의존하는 시계열 분석은 미래 판매를 예측하는 데 도움이 되지 않을 수 있습니다.
세 가지 유형의 판매 예측 기술의 일반적인 기능은 무엇입니까?
#1. 정성적 기법
정성적 기술은 데이터가 부족할 때 사용됩니다. 예를 들어, 정성적 예측 방법은 작업할 정보가 많지 않기 때문에 신제품에 유용할 수 있습니다.
프로젝트를 추정할 때 추정자는 정성적 데이터와 자신의 판단을 사용하여 비용을 추정합니다. 목표는 추정치를 보다 정확하게 만들기 위해 추정에 대한 모든 정보를 설명하는 것입니다.
제품의 시장 수용도나 보급률이 확실하지 않은 경우 정성적 기술이 유용할 수 있습니다. 여러 발명을 함께 해야 하는 새로운 기술 제품을 개발할 때도 사용할 수 있습니다.
질적 기술에는 다음이 포함됩니다.
패널 합의
패널 합의는 상업 조직이 제품의 미래를 예측하는 데 사용할 수 있는 판매 예측 방법론입니다. 이 방법은 한 사람의 의견이 아닌 다양한 분야의 전문가들이 모여 의견을 제시하는 방식입니다. 모든 사람이 더 많은 관점을 얻을 수 있도록 이러한 전문가 간의 의사 소통을 권장합니다.
델파이 방식
델파이 방법은 미래 매출을 예측하는 예측 모델입니다. 전문가를 대상으로 설문조사를 한 다음 그룹에 어떤 일이 일어날지에 대한 최상의 추정치를 제시하도록 요청하여 이를 수행합니다.
Salesforce 복합 기술
영업력 합성 기법에서 회사 대표는 예측을 해야 합니다. 이 담당자는 다른 누구보다 사람들이 원하는 것이 무엇인지 더 잘 알고 있기 때문에 고객 및 유통 채널의 다른 구성원과 직접 접촉한다고 가정합니다.
구매자의 기대
제품에 대한 수요를 예측하려면 잠재 구매자를 대상으로 설문조사를 하고 앞으로 발생할 판매 금액을 예측해 보세요. 이것은 이 특정 유형의 제품을 구매하려는 의도에 대한 정보를 외삽함으로써 수행됩니다.
시장 조사
시장 조사는 실제 시장에 대한 가설을 테스트하고 사람들이 실제로 원하는 것이 무엇인지 살펴보는 절차입니다. 추측만 하는 것은 아닙니다.
#2. 시계열 분석
시계열 분석 판매 예측 기법은 제품에 대해 사용할 수 있는 데이터가 많거나 명확한 추세 및 관계가 있는 경우에 사용됩니다. 이는 미래 수요에 대한 예측을 위해 수행할 수 있습니다.
예측자는 제품 성능의 과거 데이터를 사용하여 현재 상태가 무엇이며 어떻게 변경되었는지에 대한 아이디어를 얻습니다. 속도의 가속 또는 감속은 예측의 기초로 사용됩니다.
시계열 분석은 원시 데이터의 연대순 포인트 집합입니다. 특히 한 변수가 다른 변수보다 더 큰 변동성을 가질 때 두 변수 간의 상관 관계를 설명하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터의 추세
- 2~3년마다 반복되는 성능 패턴
- 다음 차트의 데이터는 반드시 계절적 변화를 반영하는 것은 아니지만 여전히 관찰할 수 있는 규칙적인 패턴이 있습니다.
- 전 세계의 데이터 양은 기하급수적으로 증가하고 있습니다.
#삼. 인과 모델
인과 예측을 위한 모델은 제품에 대한 충분한 과거 데이터와 수행된 분석이 있을 때 개발됩니다. 다른 경제적 요인과 사회경제적 요인뿐만 아니라 예측할 요인도 분석에 나타나야 합니다.
매출을 예측하려면 인과 모델을 사용하십시오. 여기에는 시장 조사 정보 및 미래 결과 예측과 관련된 기타 요소가 포함될 수 있습니다. 이 기술은 또한 시계열 분석의 결과를 통합합니다.
흐름 시스템 역학 이론은 사람들이 서로 및 주변 환경과 상호 작용하는 방식을 고려합니다. 프로모션, 경고와 같은 예측을 사용하여 다음에 일어날 수 있는 일을 분석합니다.
판매 예측 방법은 무엇입니까?
#1. ? 리드 가치? 매출 예측 방법
예측 모델은 각 리드 소스의 과거 판매 데이터를 분석합니다. 그런 다음 이 정보는 특정 소스가 미래 기간 동안 가져올 가치를 예측하는 데 사용됩니다.
구매자 여정의 시작은 구매 여부를 알려줄 수 있습니다. 로맨틱 코미디의 초반 장면을 보고 결과를 예측하는 것과 비슷하다.
각 리드의 가치를 이해하면 얼마나 많은 리드가 수익으로 바뀔지 더 잘 예측할 수 있습니다.
이 모델에는 다음 측정항목이 필요합니다.
- 지난 달에 얼마나 많은 리드를 생성했습니까?
- 가장 적합한 소스를 결정하여 판매 리드의 전환율을 향상시키십시오.
- 소스별 평균 판매 가격
계산:
리드당 평균 판매 가격
리드 소스별 평균 판매 가격을 찾으려면 모든 고객 데이터를 가져 와서 출처에 따라 범주로 나눌 수 있습니다.
웹사이트 리드의 평균 마감은 $1,000이고 데모 요청의 평균 마감은 $1,500입니다.
CRM의 정보는 CRM이 제공하는 보고 기능만큼만 중요합니다. 각 판매의 가치를 알고 싶다면 이 데이터를 Excel 파일로 내보내고 거기에서 평균 판매 가격을 빠르게 얻으십시오.
평균 리드 가치
리드 소스의 평균 마감 비율은 구매하는 사람 수를 해당 유형의 총 리드 수로 나눈 값입니다. 여기에 평균 판매 가격을 곱하면 판매당 리드 가치를 얻을 수 있습니다.
평균 리드 가치 = 평균 판매 가격 * 리드에서 고객으로의 전환율
예를 들어, 유료 광고를 통해 우리를 방문하는 일반 고객이 2,000달러를 지출하고 전환율이 10%라는 것을 알고 있다면 각 리드의 가치는 200달러입니다.
$2,000 x 10% = $200/리드
총 리드 수
목표와 리드의 평균 가치를 알고 있다면 이를 수익 목표에 도달하는 데 필요한 리드 수로 나눕니다.
필요한 리드 = 원하는 수익 / 평균 리드 가치
위의 예에서 계속해서 영업 팀이 다음 달에 $100,000의 매출을 달성해야 한다고 가정해 보겠습니다. 이렇게 하려면 $200의 리드 값당 평균 500개의 리드가 필요합니다. 즉, 각 개인은 연속 30일 동안 하루에 평균 10개의 리드를 생성해야 합니다.
100,000 / 200 = 500
그들이 계획한 다가오는 이니셔티브와 리드 흐름이 어디에서 올 것으로 예상되는지 알아보려면 마케팅에 문의해야 합니다. 리드 값은 사용되는 채널에 따라 다릅니다.
급여 및 커미션 구조를 추적하기 위해 스프레드시트를 만들면 숫자가 다음과 같이 표시됩니다.
고려 사항:
처음에는 급여와 수수료에만 집중하는 흔한 실수를 저질렀습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 고객 서비스와 같은 다른 요인도 영향을 미친다는 것이 분명해졌습니다.
성공하려면 각 리드 소스에 걸리는 시간을 고려해야 합니다. 이러한 유형의 예측을 사용하는 경우 고객이 구매하기 전에 대기하는 시간을 고려하십시오.
그것은 당신이 당신의 판매원에게 지불하는 것에 관한 것이 아닙니다. 프로세스 개선, 가격 변경 또는 할인과 같은 다른 비즈니스 이니셔티브의 전환율은 리드 값을 변경할 수 있으며 결과에 영향을 미칩니다.
마케팅 팀은 새로운 데이터와 트렌드를 기반으로 계획을 변경할 것입니다. 그것들을 따라가는 것이 중요합니다. 그렇지 않으면 예상 리드 볼륨을 놓칠 수 있습니다.
쉽게 식별할 수 없는 리드 소스가 있는 경우 다른 버킷에 포함되어 예측에 포함될 수 있습니다.
#2. 기회 창출 판매 예측 방법
개념은 위치 및 과거 구매 내역과 같은 다양한 요소를 고려한 예측 모델입니다. 그런 다음 마감될 가능성이 더 큰 기회를 식별합니다.
캐릭터의 외모와 성격이 너무 예측 가능하기 때문에 로맨틱 코미디에서 다음에 일어날 일을 예측하기 쉽습니다.
거래 성사 가능성을 예측하는 것은 어렵습니다. 인구통계학적 데이터와 행동 데이터를 보면 마감될 가능성이나 마감된 기회의 가치를 더 잘 추정할 수 있습니다.
계산:
나는 사업에 관해서 과거에 어떤 일을 했는지 알고 싶습니다. 이렇게 하면 우리와 거래를 성사시킬 새로운 고객을 찾을 때 비슷한 특성을 가진 고객을 찾을 수 있습니다.
HubSpot에서 이 모델을 구현한 방법의 예를 공유하고 싶습니다.
기회를 평가하는 가장 좋은 방법은 직원 수와 잠재 고객의 연간 수익을 살펴보는 것입니다. 이 두 가지 요소는 우리의 성공을 예측하는 큰 요인입니다.
급여만이 중요한 것이 아니라는 사실이 밝혀졌습니다. 의사 결정 과정에서의 역할 및 행동 패턴과 같은 다른 많은 요인이 누군가가 기회를 닫을지 여부를 결정합니다.
고객 서비스에 관해서는 많은 요소가 성공적인 회사에 영향을 미칩니다. 가장 중요한 측면 중 하나는 이상적인 고객과 그들이 원하는 것을 아는 것입니다.
리드 스코어링은 추구할 가치가 있는 리드를 결정하는 두 번째 분석 계층입니다. 마케팅 및 영업 팀은 일반적으로 소요 시간이나 지출 비용을 기준으로 각 유형의 고객에 대한 리드 점수를 설정하기 위해 협력합니다.
HubSpot은 리드에게 1-100의 점수를 할당하며 100이 가장 적합합니다. 그런 다음 이 점수는 좋은 리드 잠재 고객에 대해 A 및 나쁜 잠재 고객에 대해 D 라벨이 지정된 4개의 버킷으로 그룹화됩니다.
점수 시스템이 마련되면 시간과 자원을 투자할 가치가 있는 기회를 식별할 수 있습니다.
기회의 기대 가치 = 평균 판매 가격 * 평균 마감 비율
기회당 예상 가치를 예측하려면 먼저 각 리드 버킷에 대한 마감 비율을 계산하십시오. 이 방법이 작동하려면 알려진 평균 판매 가격도 있어야 합니다.
이 기사는 주로 급여와 수수료 구조가 직원들에게 동기를 부여하기에 충분하지 않은 방법에 관한 것입니다.
동기 부여에는 여러 가지 요인이 있으며, 급여에만 국한되지 않는다는 것을 이제 깨달았습니다.
저는 이 모델이 직원들이 더 많은 일을 할 수 있는 곳을 보여주기 때문에 가장 중요한 기회에 집중하는 데 어떻게 도움이 되는지 좋아합니다.
고려 사항:
이 모델이 작동하려면 영업 담당자가 창출할 수 있는 기회에 대한 명확한 기준이 필요합니다. 그것이 제자리에 있더라도 절차를 따르고 일관성을 유지할지는 여전히 담당자에게 달려 있습니다. 계속 주시해야 합니다.
영업사원을 고용하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 성과를 평가하는 시스템을 만들고 목표를 달성할 수 있도록 인센티브를 제공해야 합니다.
데이터가 정확한지 확인하려면 전체 팀에 배포하기 전에 일정 시간 동안 한 명의 영업 사원과 함께 새 기회 점수 시스템을 테스트해야 합니다.
#삼. 기회 단계 판매 예측 방법
판매에서 가장 널리 사용되는 예측 방법 중 하나는 "개념"입니다. 영업 프로세스의 현재 위치를 기반으로 기회가 마감될 확률을 예측합니다.
예측을 시작하기 전에 평균 판매 주기를 알아야 합니다. 회사에 명확한 프로세스가 있으면 정확하게 예측하고 더 나은 예측을 할 수 있습니다.
거래와 관련하여 모든 단계가 동일하게 생성되는 것은 아님을 아는 것이 중요합니다. 다음은 거래 프로세스 및 확률의 예입니다.
- 약속 예정(20%)
- 구매 자격(40%)
- 프레젠테이션 전달(60%)
- 계약 전송(90%)
- 클로즈드 원(100% 원)
- 폐쇄 손실(0% 손실)
계산:
예측을 생성할 때 각 기회의 양에 해당 기회의 마감 확률을 곱합니다.
예상 수익 = 거래 금액 * 마감 가능성
이 예측 기술이 작동하려면 거래의 각 단계에 대한 세부 단계가 포함된 잘 정의된 영업 프로세스가 필요합니다. 그런 다음 회사가 주어진 판매를 성사할 수 있는 가능성을 보여주는 확률을 할당합니다.
다음은 판매 프로세스를 매핑하는 데 사용할 수 있는 템플릿입니다. 여기에서 편집 가능한 버전을 다운로드할 수 있습니다.
다음은 판매 동기를 높이는 방법 목록입니다.
정확한 예측을 위해서는 판매 주기가 진행됨에 따라 승률을 할당할 수 있는 CRM 시스템이 필요합니다.
6개월 후에는 요금이 충분히 높은지 확인해야 합니다. 그렇지 않은 경우 팀의 생산성을 높이고 전환율을 높일 수 있도록 조정하십시오.
고려 사항:
예측을 위해 의존해 온 데이터가 보이는 것만큼 정확하지 않을 수 있습니다. 이것이 사실인지 확인하려면 오래된 기회를 정기적으로 업데이트하고 수정하십시오.
이 모델을 고려하고 있다면 과거 데이터를 살펴보고 과거 기회를 기반으로 성공 확률을 계산하는 것이 중요합니다.
거래를 진행하기 전에 충족해야 하는 요구 사항 목록이 있는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 정확한 판독과 분석이 불가능합니다.
#4. 판매 주기 예측 기간
회사는 잠재 고객이 유료 고객으로 전환되는 데 걸리는 시간 및 기타 요인에 대한 데이터를 사용하여 판매 기간을 추정할 수 있습니다.
영업 주기가 6개월 동안 지속되고 영업 담당자가 그 중 3개월 동안 리드와 소통했다면 영업이 종료될 확률이 50%입니다. 이 예측 방법은 누군가의 감정이나 참여 정도에 의존하지 않기 때문에 객관적입니다.
또한 다양한 판매처에 활용할 수 있어 유리하기 때문에 고객을 언제 확보했는지 정확히 알고 싶은 기업에 안성맞춤이다.
계산:
판매 주기의 길이는 계산을 시작할 때 결정됩니다. 그것을 계산하려면 다음 방정식을 사용하십시오.
첫 번째 접촉 이후의 일수 + 고객 전환율 = 결합된 판매 일수
총 판매 수와 평균 거래 규모를 보면 회사의 판매 주기가 얼마나 되는지 알 수 있습니다.
고려 사항:
고객이 웹사이트에서 eBook을 다운로드한 다음 몇 개월 후에 제품을 직접 보도록 요청하면 리드가 트리거될 수 있습니다. 이러한 유형의 리드는 영업 담당자에게 간접 기회를 제공합니다.
#5. 직관적인 예측
판매가 성사될 것인지 알아보려면 판매원에게 물어봐야 합니다. 왜냐하면 그들은 그들의 끝에서 일어나고 있는 일을 잘 알고 있기 때문입니다.
따라서 영업 사원에게 거래를 성사할 자신이 있는지, 그리고 언제인지 물어볼 수 있습니다. 담당자는 다른 누구보다 잠재 고객이 어떻게 되는지 잘 알고 있으므로 직관적인 예측 방법은 잠재 고객의 의견을 신뢰하는 것입니다.
이 접근 방식의 단점은 주관적일 수 있다는 것입니다. 영업 담당자가 낙관적이라면 높은 추정치를 제공할 수 있으며 이를 평가할 방법이 없습니다.
계산:
직관적인 예측을 통해 영업 담당자는 특정 기간 동안 가져올 수 있는 금액을 추정하려고 합니다. 예를 들어, 다음 X일 동안 $X 달러를 가져올 계획입니다.
고려 사항:
영업 사원은 예상 이익을 분석하고 그 가치가 얼마인지 분석합니다. 영업 담당자는 견적을 제공하기 전에 모든 요소를 고려해야 합니다.
#6. 테스트 시장 분석 예측
개념: 테스트 시장 분석은 필요한 사람들에게만 제품이나 서비스를 출시할 수 있는 예측 방법입니다. 제품을 한 위치로 이동하여 성능을 확인할 수 있습니다.
미래의 판매를 더 잘 예측하기 위해 회사는 신제품 출시 데이터를 사용하고 대중이 어떻게 반응하는지 알 수 있습니다. 이것은 새로운 제품을 출시하고 싶지만 성공에 확신이 없는 대기업에 이상적인 전략입니다.
계산:
이 방법의 이면에 있는 아이디어는 시장을 테스트 지역과 광고 지역의 두 지역으로 나누는 것입니다. 첫 번째는 광고 없이 제품을 가져오는 곳입니다.
그런 다음 광고가 이미 완료된 통제 시장이 있습니다. 이 시장과 테스트 시장에서의 판매 차이를 분석하여 제품의 미래 성공을 예측합니다.
고려 사항:
Test-Market 방식은 신제품을 출시하거나 새로운 시장을 개척할 때 가장 적합합니다. 상당한 투자가 필요하지만 그만한 가치가 있는 것으로 입증되었습니다.
#7. 과거 예측
이 예측 방법은 과거 매출을 가져와 이 기간 동안 더 높을 것이라고 가정합니다.
기존 예측 방법은 변화하는 시장을 고려하지 않기 때문에 구식입니다. 경쟁자가 판촉 캠페인을 실행하면 매출이 감소하는 것을 알 수 있습니다.
계산:
6월의 MRR이 $30,000이고 전년 동기 대비 성장률이 10%라는 것을 알고 있다면 7월의 수익은 최소 $30,300가 될 것이라고 기대할 수 있습니다.
고려 사항:
시장은 항상 변화하므로 기술을 사용할 때 이를 고려해야 합니다.
#8. 다변수 분석 예측
가장 정확한 예측 방법을 찾던 중 다변수 분석 예측이 탁월한 선택이었습니다.
시스템은 커미션의 크기뿐만 아니라 기회 단계 예측 및 판매 주기 길이와 같은 다른 기술을 기반으로 합니다. 개별 담당자 성과에 맞게 조정할 수도 있습니다.
계산:
다변수 분석은 복잡하고 깨끗한 데이터가 필요합니다. 영업 담당자가 거래 또는 활동의 진행 상황을 추적하지 않으면 결과가 정확하지 않습니다.
예를 들어 한 영업 사원이 파이프라인에 $20,000 거래를 갖고 있고 다른 영업 사원이 65%의 성사 확률로 8,000 판매를 진행 중이라면 예상 금액은 5200이 됩니다.
이 계정의 총 예측은 $5,000 +$5200 = 10,200입니다.
고려 사항:
이 예측 방법은 복잡한 수학을 포함하기 때문에 소규모 비즈니스에서는 비실용적일 수 있습니다. 영업 담당자가 모든 거래 진행 상황을 추적하지 않으면 부정확한 결과를 얻게 됩니다.
CRM 시스템을 사용한 판매 예측
매출을 예측하는 가장 일반적인 방법 중 하나는 표를 사용하는 것입니다. 이제 막 시작하는 경우 이 방법이 더 자세한 분석이 필요한 다른 방법보다 쉽고 빠르기 때문에 도움이 될 수 있습니다. 그러나 회사가 오랫동안 존재했거나 확고한 고객 기반이 있는 경우 CRM에서 보고 섹션을 사용자 정의하십시오.
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