8 แบบจำลองการคาดการณ์การขายเพื่อการพยากรณ์รายได้ที่แม่นยำ

8 วิธีการพยากรณ์การขายที่ได้รับการพิสูจน์แล้วเพื่อความแม่นยำที่มากขึ้น

การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์รายได้จากการขายที่แม่นยำนั้นเกือบจะมีความสำคัญพอๆ กับการบรรลุเป้าหมายรายได้ มีวิธีการใช้ที่แตกต่างกันมากมาย แต่วิธีใดที่จะให้ภาพที่ชัดเจนแก่คุณว่ากำลังจะเกิดอะไรขึ้น?

การศึกษาใหม่โดย CSO Insights แสดงให้เห็นว่า 60% ของข้อตกลงที่คาดการณ์ไว้ไม่ได้ปิดจริง เรื่องนี้ไม่น่าแปลกใจเพราะ 25% ของผู้จัดการฝ่ายขายไม่พอใจกับความแม่นยำในการคาดการณ์ของพวกเขา การเลือกรูปแบบการขายเชิงคาดการณ์ที่เหมาะสมจะช่วยให้คุณคาดการณ์รายได้ในอนาคตได้แม่นยำยิ่งขึ้น

โพสต์ต่อไปนี้จะกล่าวถึงรูปแบบการคาดการณ์ยอดขายสามแบบที่พิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพสำหรับเราที่ HubSpot ฉันพบว่าผลลัพธ์ที่ดีที่สุดมาจากการรวมกันของทั้งสาม

ฉันจะให้คำอธิบายสั้น ๆ เกี่ยวกับรูปแบบการคาดการณ์การขายแต่ละแบบที่เราใช้ ถึงกระนั้น เราขอแนะนำให้คุณทดลองกับพวกเขาและปรับแต่งให้เหมาะสมกับบริษัทของคุณก่อนที่จะทำการเปลี่ยนแปลงใดๆ

---

ต้องการความช่วยเหลือในการทำให้กระบวนการสำรวจหายอดขายของคุณเป็นแบบอัตโนมัติใช่ไหม

LeadFuze ให้ข้อมูลทั้งหมดที่คุณต้องการเพื่อค้นหาลีดในอุดมคติ ซึ่งรวมถึงข้อมูลติดต่อแบบเต็ม

ดูตัวกรองต่างๆ เพื่อหาโอกาสในการขายที่คุณต้องการเข้าถึง นี่เป็นเรื่องเฉพาะเจาะจงอย่างบ้าคลั่ง แต่คุณสามารถหาคนที่ตรงกับสิ่งต่อไปนี้ได้:

• บริษัทในอุตสาหกรรมบริการทางการเงินหรือธนาคาร
• ที่มีพนักงานมากกว่า 10 คน
• ที่ใช้เงินกับ Adwords
• ใครใช้ Hubspot
• ใครกำลังเปิดรับสมัครงานช่วยการตลาด
• ด้วยบทบาท HR Manager
• ที่ได้รับบทบาทนี้มาเพียงไม่ถึง 1 ปี

เพียงเพื่อให้คุณมีความคิด

---

แบบจำลองการคาดการณ์ยอดขายสามประเภทมีอะไรบ้าง

การคาดการณ์ขึ้นอยู่กับแนวคิดที่ว่าข้อมูลที่ป้อนเข้ามีสามประเภท เทคนิคการคาดการณ์ขึ้นอยู่กับประเภทของข้อมูลที่ป้อนเพื่อคาดการณ์ยอดขายในอนาคต แล้วจะคาดการณ์ยอดขายโดยใช้ข้อมูลย้อนหลังได้อย่างไร? นักพยากรณ์ใช้เทคนิคเหล่านี้:

• เทคนิคเชิงคุณภาพ
• เทคนิคการฉายข้อมูลเป็นอนุกรมเพื่อประเมินเหตุการณ์ในอนาคตเรียกว่าการวิเคราะห์อนุกรมเวลา
• ตัวอย่างแบบจำลองการคาดการณ์การขายเชิงสาเหตุ

เทคนิคเชิงคุณภาพอาศัยข้อมูลที่เฉพาะเจาะจงและละเอียดกว่าการวิเคราะห์อนุกรมเวลาซึ่งเน้นที่รูปแบบ โมเดลเชิงสาเหตุต้องการข้อมูลที่มีรายละเอียดสูงเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างองค์ประกอบของระบบ

เทคนิคการคาดการณ์ยอดขายทั้งสามแบบบ่งบอกว่าไม่มีเทคนิคเดียวที่สามารถนำไปใช้กับทุกสถานการณ์ได้

เมื่อมีการแนะนำผลิตภัณฑ์ใหม่ การวิเคราะห์อนุกรมเวลาที่อาศัยข้อมูลในอดีตอาจไม่เป็นประโยชน์สำหรับการคาดการณ์ยอดขายในอนาคต

อะไรคือหน้าที่ทั่วไปของเทคนิคการพยากรณ์การขายสามประเภท?

#1. เทคนิคเชิงคุณภาพ

เทคนิคเชิงคุณภาพจะใช้เมื่อข้อมูลมีน้อย ตัวอย่างเช่น วิธีการพยากรณ์เชิงคุณภาพอาจมีประโยชน์สำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่ เนื่องจากไม่มีข้อมูลจำนวนมากที่ต้องดำเนินการ

เมื่อประเมินโครงการ ผู้ประมาณค่าจะใช้ข้อมูลเชิงคุณภาพและวิจารณญาณของตนเองในการประมาณต้นทุน เป้าหมายคือข้อมูลทั้งหมดเกี่ยวกับการประมาณการที่ต้องนำมาพิจารณาเพื่อให้แม่นยำยิ่งขึ้น

หากคุณไม่มั่นใจในการยอมรับหรืออัตราการเจาะตลาดของผลิตภัณฑ์ของคุณ เทคนิคเชิงคุณภาพอาจมีประโยชน์ คุณสามารถใช้มันในการพัฒนาผลิตภัณฑ์เทคโนโลยีใหม่ที่จำเป็นต้องมีการประดิษฐ์หลายอย่างร่วมกัน

เทคนิคเชิงคุณภาพ ได้แก่ :

ฉันทามติของคณะกรรมการ

ฉันทามติของแผงเป็นเทคนิควิธีการพยากรณ์การขายที่องค์กรการค้าสามารถใช้เพื่อทำนายอนาคตของผลิตภัณฑ์ของตนได้ วิธีนี้อาศัยผู้เชี่ยวชาญจากหลากหลายสาขามารวมตัวกันและให้ข้อมูล มากกว่าความคิดเห็นของบุคคลเพียงคนเดียว การสื่อสารระหว่างผู้เชี่ยวชาญเหล่านี้ได้รับการสนับสนุนเพื่อให้ทุกคนได้รับมุมมองเพิ่มเติม

วิธีเดลฟี

วิธีเดลฟีคือรูปแบบการคาดการณ์ที่คาดการณ์ยอดขายในอนาคต โดยทำการสำรวจผู้เชี่ยวชาญแล้วขอให้กลุ่มประมาณการที่ดีที่สุดว่าจะเกิดอะไรขึ้น

เทคนิคคอมโพสิตของ Salesforce

ในเทคนิคผสมสำหรับพนักงานขาย ตัวแทนของบริษัทจะถูกขอให้ทำการคาดการณ์ สมมติฐานคือตัวแทนเหล่านี้มีการติดต่อโดยตรงกับลูกค้าและสมาชิกคนอื่นๆ ของช่องทางการจัดจำหน่าย เพราะพวกเขารู้ว่าผู้คนต้องการอะไรมากกว่าใครๆ

ความคาดหวังของผู้ซื้อ

ในการประเมินความต้องการสินค้า สำรวจผู้ซื้อที่มีศักยภาพ และพยายามคาดการณ์ปริมาณการขายที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ทำได้โดยการคาดการณ์ข้อมูลเกี่ยวกับความตั้งใจในการซื้อผลิตภัณฑ์ประเภทนี้

การวิจัยทางการตลาด

การวิจัยตลาดเป็นขั้นตอนที่เกี่ยวข้องกับการทดสอบสมมติฐานเกี่ยวกับตลาดจริงและพิจารณาว่าผู้คนต้องการอะไรจริงๆ มันไม่ได้เกี่ยวข้องกับการคาดเดาเท่านั้น

#2. การวิเคราะห์อนุกรมเวลา

เทคนิคการคาดการณ์การขายสำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลาจะใช้เมื่อคุณมีข้อมูลจำนวนมากเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ หรือหากมีแนวโน้มและความสัมพันธ์ที่ชัดเจน ซึ่งสามารถทำได้เพื่อคาดการณ์ความต้องการในอนาคต

นักพยากรณ์ใช้ข้อมูลที่ผ่านมาของประสิทธิภาพของผลิตภัณฑ์เพื่อให้ทราบว่าสถานะปัจจุบันเป็นอย่างไรและมีการเปลี่ยนแปลงอย่างไร อัตราเร่งหรือลดความเร็วจะใช้เป็นพื้นฐานในการคาดการณ์

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาคือชุดของจุดตามลำดับเวลาในข้อมูลดิบ ช่วยอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อตัวแปรหนึ่งมีความแปรปรวนมากกว่าตัวแปรอื่น

• แนวโน้มของข้อมูล
• รูปแบบประสิทธิภาพที่เกิดขึ้นทุกๆ สองหรือสามปี
• ข้อมูลในแผนภูมิต่อไปนี้ไม่จำเป็นต้องสะท้อนถึงการเปลี่ยนแปลงตามฤดูกาล แต่ยังคงมีรูปแบบปกติที่สามารถสังเกตได้
• ปริมาณข้อมูลในโลกกำลังเติบโตในอัตราเลขชี้กำลัง

#3. โมเดลสาเหตุ

แบบจำลองสำหรับการคาดการณ์เชิงสาเหตุได้รับการพัฒนาเมื่อคุณมีข้อมูลในอดีตเพียงพอเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และการวิเคราะห์ที่ดำเนินการ ปัจจัยที่จะคาดการณ์ควรปรากฏในการวิเคราะห์ เช่นเดียวกับแรงขับเคลื่อนทางเศรษฐกิจอื่นๆ และปัจจัยทางเศรษฐกิจและสังคม

หากคุณต้องการทำนายยอดขาย ให้ใช้โมเดลเชิงสาเหตุ อาจรวมถึงข้อมูลการสำรวจตลาดและปัจจัยอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องในการทำนายผลลัพธ์ในอนาคต เทคนิคนี้ยังรวมเอาผลลัพธ์ของการวิเคราะห์อนุกรมเวลาด้วย

ทฤษฎีพลวัตของระบบการไหลคำนึงถึงวิธีที่ผู้คนโต้ตอบกันและสิ่งแวดล้อมรอบตัว ใช้การคาดการณ์ เช่น โปรโมชั่น การนัดหยุดงาน เพื่อช่วยวิเคราะห์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นต่อไป

วิธีการพยากรณ์การขายคืออะไร?

#1. ค่าตะกั่ว? วิธีการพยากรณ์การขาย

แบบจำลองการคาดการณ์จะวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีตจากแหล่งที่มาของลูกค้าเป้าหมายแต่ละแหล่ง จากนั้นข้อมูลนี้จะใช้ในการทำนายมูลค่าที่แหล่งใดแหล่งหนึ่งจะนำมาในช่วงอนาคต

จุดเริ่มต้นของการเดินทางของผู้ซื้อสามารถบอกเราได้ว่าพวกเขาจะลงเอยด้วยการซื้อหรือไม่ คล้ายกับผลลัพธ์ของโรแมนติกคอมเมดี้ที่คาดเดาได้จากฉากแรกๆ

เมื่อเข้าใจคุณค่าของโอกาสในการขายแต่ละราย คุณจะคาดการณ์ได้ดีขึ้นว่าจะมีโอกาสในการขายกี่รายที่จะกลายเป็นรายได้

เมตริกต่อไปนี้จำเป็นสำหรับโมเดลนี้:

• ในเดือนที่ผ่านมา คุณสร้างโอกาสในการขายได้จำนวนเท่าใด
• ปรับปรุงอัตราการแปลงของโอกาสในการขายของคุณโดยพิจารณาว่าแหล่งใดดีที่สุดสำหรับพวกเขา
• ราคาขายเฉลี่ยตามแหล่งที่มา

การคำนวณ:

ราคาขายเฉลี่ยต่อลูกค้าเป้าหมาย

ในการค้นหาราคาขายเฉลี่ยตามแหล่งที่มาของโอกาสในการขาย คุณเพียงแค่นำข้อมูลลูกค้าทั้งหมดของคุณแล้วแบ่งออกเป็นหมวดหมู่ตามแหล่งที่มา

การปิดเฉลี่ยสำหรับโอกาสในการขายเว็บไซต์คือ 1,000 ดอลลาร์ ในขณะที่การปิดเฉลี่ยจากคำขอสาธิตอยู่ที่ 1,500 ดอลลาร์

ข้อมูลใน CRM ของคุณดีพอๆ กับฟังก์ชันการรายงานที่มีให้ หากคุณต้องการทราบว่าการขายแต่ละครั้งมีมูลค่าเท่าใด ให้ส่งออกข้อมูลนี้ไปยังไฟล์ excel และรับราคาขายเฉลี่ยจากที่นั่นอย่างรวดเร็ว

มูลค่าตะกั่วเฉลี่ย

อัตราการปิดโดยเฉลี่ยสำหรับแหล่งที่มาของโอกาสในการขายคือจำนวนผู้ที่ซื้อหารด้วยจำนวนโอกาสในการขายทั้งหมดจากประเภทนั้น คูณสิ่งนี้ด้วยราคาขายเฉลี่ยเพื่อรับมูลค่าโอกาสในการขายต่อการขาย

มูลค่าลูกค้าเป้าหมายเฉลี่ย = ราคาขายเฉลี่ย * อัตราการแปลงจากลูกค้าเป้าหมาย

ตัวอย่างเช่น หากฉันรู้ว่าลูกค้าโดยเฉลี่ยที่มาหาเราจากการโฆษณาที่เสียค่าใช้จ่ายนั้นใช้เงิน $2,000 และพวกเขาแปลงเป็นอัตรา 10% โอกาสในการขายแต่ละรายการจะมีมูลค่า $200

$2,000 x 10% = $200/โอกาสในการขาย

จำนวนลูกค้าเป้าหมายทั้งหมด

หากคุณรู้เป้าหมายและมูลค่าเฉลี่ยของลีด ให้หารด้วยจำนวนลีดที่ต้องใช้เพื่อให้บรรลุเป้าหมายรายได้ของคุณ

Leads Needed = รายได้ที่ต้องการ / มูลค่า Leads เฉลี่ย

ต่อจากตัวอย่างด้านบน สมมติว่าทีมขายของเราต้องมีรายได้ถึง $100,000 ในเดือนหน้า ในการทำเช่นนี้ เราจำเป็นต้องมีลูกค้าเป้าหมายโดยเฉลี่ย 500 รายต่อมูลค่าลูกค้าเป้าหมายที่ $200 ซึ่งหมายความว่าแต่ละคนจะต้องสร้างลูกค้าเป้าหมายเฉลี่ย 10 รายต่อวันเป็นเวลา 30 วันติดต่อกัน

100,000 / 200 = 500

การตลาดควรได้รับคำปรึกษาเพื่อเรียนรู้ว่าพวกเขามีแผนริเริ่มที่กำลังจะเกิดขึ้นใดบ้างและคาดว่ากระแสของโอกาสในการขายจะมาจากไหน ค่าตะกั่วแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับช่องทางที่ใช้

เมื่อคุณสร้างสเปรดชีตเพื่อติดตามโครงสร้างเงินเดือนและคอมมิชชั่นของคุณแล้ว ตัวเลขจะออกมาดังนี้:

ข้อควรพิจารณา:

ในตอนแรก ฉันทำผิดพลาดบ่อยครั้งโดยเน้นที่อัตราค่าจ้างและค่าคอมมิชชัน อย่างไรก็ตาม เมื่อเวลาผ่านไป เห็นได้ชัดว่าปัจจัยอื่นๆ เช่น การบริการลูกค้าก็มีผลเช่นกัน

เพื่อให้ประสบความสำเร็จ คุณต้องคำนึงถึงเวลาที่ใช้สำหรับแหล่งที่มาของโอกาสในการขายแต่ละแหล่ง หากคุณกำลังใช้การคาดการณ์ประเภทนี้ ให้คำนึงถึงระยะเวลาที่ลูกค้าจะรอก่อนที่จะซื้อ

มันไม่ได้เกี่ยวกับสิ่งที่คุณจ่ายให้กับพนักงานขายของคุณเท่านั้น อัตราการแปลงของความคิดริเริ่มทางธุรกิจอื่นๆ เช่น การปรับปรุงกระบวนการ การเปลี่ยนแปลงราคาหรือส่วนลดสามารถเปลี่ยนแปลงมูลค่าลูกค้าเป้าหมายและจะส่งผลต่อผลลัพธ์

ทีมการตลาดจะเปลี่ยนแผนตามข้อมูลและแนวโน้มใหม่ สิ่งสำคัญคือต้องปฏิบัติตามกฎเหล่านี้ ไม่เช่นนั้นคุณอาจพลาดปริมาณโอกาสในการขายที่คาดหวัง

หากคุณมีแหล่งที่มาของลีดที่ไม่สามารถระบุได้ง่าย ก็สามารถรวมไว้ในบัคเก็ตของผู้อื่นและใส่ลงในการคาดการณ์ของคุณได้

#2. วิธีการพยากรณ์การขายในการสร้างโอกาสทางการขาย

แนวคิดนี้เป็นแบบจำลองการคาดการณ์ที่คำนึงถึงปัจจัยต่างๆ เช่น ตำแหน่งและประวัติการซื้อที่ผ่านมา จากนั้นจะระบุว่าโอกาสใดมีแนวโน้มที่จะปิดมากขึ้น

เป็นเรื่องง่ายที่จะคาดเดาว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไปในละครตลกแนวโรแมนติกเพราะลักษณะและบุคลิกของตัวละครนั้นคาดเดาได้มาก

การคาดการณ์ความน่าจะเป็นของการปิดดีลนั้นยาก เมื่อดูจากข้อมูลทางประชากรศาสตร์และพฤติกรรมแล้ว เราสามารถประเมินได้ดีขึ้นว่าข้อมูลจะปิดหรือโอกาสที่ปิดไปแล้วนั้นมีค่าเท่าใด

การคำนวณ:

ฉันต้องการรู้ว่าสิ่งที่ใช้ได้ผลในอดีตเมื่อพูดถึงธุรกิจ ด้วยวิธีนี้ เมื่อเรากำลังมองหาลูกค้าใหม่ที่จะปิดดีลกับเรา เราสามารถหาลูกค้าที่มีลักษณะคล้ายกันได้

ฉันต้องการแชร์ตัวอย่างวิธีที่เราใช้โมเดลนี้ที่ HubSpot

เราพบว่าวิธีที่ดีที่สุดในการประเมินโอกาสทางการขายคือการดูจำนวนพนักงานและรายได้ต่อปีที่ผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้า ปัจจัยทั้งสองนี้เป็นตัวทำนายความสำเร็จของเราอย่างมาก

ปรากฎว่าเงินเดือนไม่ใช่สิ่งเดียวที่สำคัญ ปัจจัยอื่นๆ มากมายกำหนดว่าใครจะปิดโอกาสทางการขายหรือไม่ เช่น บทบาทของพวกเขาในกระบวนการตัดสินใจและรูปแบบพฤติกรรม

เมื่อพูดถึงการบริการลูกค้า มีหลายปัจจัยที่ทำให้บริษัทประสบความสำเร็จ สิ่งสำคัญที่สุดประการหนึ่งคือการรู้จักลูกค้าในอุดมคติของคุณและสิ่งที่พวกเขาต้องการจากคุณ

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายคือการวิเคราะห์ชั้นที่สองที่กำหนดว่าลูกค้าเป้าหมายรายใดควรค่าแก่การติดตาม ทีมการตลาดและการขายทำงานร่วมกันเพื่อกำหนดคะแนนลูกค้าเป้าหมายสำหรับลูกค้าแต่ละประเภท โดยปกติแล้วจะพิจารณาจากเวลาที่ใช้หรือเงินที่พวกเขาอาจใช้

HubSpot ให้คะแนนลีดจาก 1-100 โดย 100 เป็นแบบที่ดีที่สุด คะแนนเหล่านี้จะถูกจัดกลุ่มเป็นสี่กลุ่มที่ระบุว่า A สำหรับผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าที่ดี และ D สำหรับกลุ่มที่ไม่ดี

เมื่อคุณมีระบบการให้คะแนนแล้ว คุณจะสามารถระบุโอกาสที่คุ้มค่าแก่การลงทุนเวลาและทรัพยากร

มูลค่าที่คาดหวังของโอกาส = ราคาขายเฉลี่ย * อัตราการปิดเฉลี่ย

หากคุณต้องการคาดการณ์มูลค่าที่คาดหวังต่อโอกาสทางการขาย ก่อนอื่นให้คำนวณอัตราการปิดสำหรับแต่ละกลุ่มลูกค้าเป้าหมายของคุณ วิธีนี้จะได้ผลต้องมีราคาขายเฉลี่ยที่ทราบด้วย

บทความนี้มีเนื้อหาเกี่ยวกับโครงสร้างการจ่ายและคอมมิชชั่นที่ไม่เพียงพอต่อการจูงใจพนักงาน

ตอนนี้ฉันตระหนักดีว่ามีปัจจัยจูงใจที่แตกต่างกันมากมาย และนั่นไม่ใช่แค่เรื่องเงินเดือนเท่านั้น

ฉันชอบที่โมเดลนี้ช่วยให้ตัวแทนของฉันมุ่งเน้นที่โอกาสที่สำคัญที่สุด เพราะมันแสดงให้พวกเขาเห็นว่าพวกเขาสามารถทำอะไรได้อีกบ้าง

ข้อควรพิจารณา:

เพื่อให้แบบจำลองนี้ทำงานได้ คุณต้องมีเกณฑ์ที่ชัดเจนเกี่ยวกับโอกาสที่ตัวแทนขายของคุณสามารถสร้างได้ แม้จะอยู่ในสถานที่นั้นแล้ว ก็ยังขึ้นอยู่กับตัวแทนว่าพวกเขาจะปฏิบัติตามขั้นตอนและคงความสม่ำเสมอหรือไม่ คุณจะต้องจับตาดู

การจ้างพนักงานขายยังไม่เพียงพอ คุณต้องสร้างระบบสำหรับประเมินผลการปฏิบัติงานและให้สิ่งจูงใจเพื่อให้สามารถบรรลุเป้าหมายได้

เพื่อช่วยให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความถูกต้อง คุณควรทดสอบระบบการให้คะแนนโอกาสทางการขายใหม่ของคุณกับพนักงานขายหนึ่งคนในระยะเวลาที่กำหนดก่อนที่จะนำไปใช้กับทั้งทีม

#3. วิธีการพยากรณ์การขายในระยะโอกาส

วิธีการพยากรณ์ที่นิยมใช้กันมากที่สุดในการขายเรียกว่า "แนวคิด" คาดการณ์ความน่าจะเป็นของโอกาสทางการขายที่จะปิดโดยพิจารณาจากจุดที่อยู่ในกระบวนการขายของคุณในปัจจุบัน

คุณจำเป็นต้องรู้รอบการขายเฉลี่ยของคุณก่อนจึงจะเริ่มคาดการณ์ได้ หากบริษัทมีกระบวนการที่ชัดเจน ก็จะสามารถคาดการณ์ได้อย่างถูกต้องและคาดการณ์ได้ดีขึ้น

สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่าเมื่อเป็นเรื่องของข้อตกลง ไม่ใช่ว่าทุกขั้นจะถูกสร้างขึ้นมาเท่าเทียมกัน นี่คือตัวอย่างของกระบวนการดีลและความน่าจะเป็น:

• ตารางนัดหมาย (20%)
• มีสิทธิ์ซื้อ (40%)
• นำเสนอผลงาน (60%)
• ส่งสัญญา (90%)
• ชนะแบบปิด (100% วอน)
• ปิด แพ้ (แพ้ 0%)

การคำนวณ:

เมื่อสร้างการคาดการณ์ คุณจะคูณจำนวนของแต่ละโอกาสทางการขายด้วยความน่าจะเป็นของการปิดโอกาสทางการขายนั้น

รายได้ที่คาดหวัง = จำนวนดีล * ความน่าจะเป็นที่จะปิด

เพื่อให้เทคนิคการคาดการณ์นี้ใช้งานได้ คุณต้องมีกระบวนการขายที่ชัดเจนพร้อมขั้นตอนโดยละเอียดสำหรับแต่ละขั้นตอนของดีล จากนั้นคุณกำหนดความน่าจะเป็นที่แสดงให้เห็นว่าบริษัทของคุณจะสามารถปิดการขายได้มากน้อยเพียงใด

ด้านล่างนี้คือเทมเพลตที่สามารถใช้เพื่อกำหนดขั้นตอนการขายของคุณ คุณสามารถดาวน์โหลดเวอร์ชันที่แก้ไขได้ ที่นี่

ด้านล่างนี้คือรายการวิธีเพิ่มแรงจูงใจในการขาย:

เพื่อให้คาดการณ์ได้อย่างแม่นยำ คุณจะต้องมีระบบ CRM ที่อนุญาตให้กำหนดความน่าจะเป็นในการชนะในขณะที่วงจรการขายดำเนินไป

หลังจาก 6 เดือนคุณควรดูอัตราเพื่อดูว่าสูงเพียงพอหรือไม่ หากไม่เป็นเช่นนั้น ให้ปรับเปลี่ยนเพื่อให้ทีมของคุณมีประสิทธิผลมากขึ้นและมีอัตราการแปลงที่สูงขึ้น

ข้อควรพิจารณา:

ข้อมูลที่คุณใช้ในการคาดการณ์อาจไม่ถูกต้องเท่าที่ควร เพื่อให้แน่ใจว่าเป็นกรณีนี้ โปรดอัปเดตและแก้ไขโอกาสเก่าอย่างสม่ำเสมอ

หากคุณกำลังพิจารณาโมเดลนี้ สิ่งสำคัญคือต้องดูข้อมูลในอดีตและคำนวณความน่าจะเป็นของความสำเร็จตามโอกาสในอดีต

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีรายการข้อกำหนดที่ต้องปฏิบัติตามก่อนที่ข้อตกลงจะสามารถดำเนินการต่อไปได้ หากไม่มี ไม่มีทางใดที่จะอ่านและวิเคราะห์ได้อย่างถูกต้อง

#4. ระยะเวลาของการพยากรณ์รอบการขาย

บริษัทสามารถใช้ข้อมูลเกี่ยวกับเวลาที่ผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าที่ชำระเงินได้ เช่นเดียวกับปัจจัยอื่นๆ เพื่อประเมินว่าพวกเขาจะขายได้นานแค่ไหน

เมื่อวัฏจักรการขายกินเวลาหกเดือน และตัวแทนของคุณมีส่วนร่วมกับโอกาสในการขายสำหรับสามคนนั้น มีโอกาส 50% ที่พวกเขาจะปิด วิธีการพยากรณ์นี้มีวัตถุประสงค์เพราะไม่ได้ขึ้นอยู่กับว่าใครบางคนอาจมีอารมณ์หรือมีส่วนร่วม

นอกจากนี้ยังเป็นประโยชน์เพราะสามารถใช้สำหรับแหล่งขายที่หลากหลาย ดังนั้นจึงเหมาะสำหรับบริษัทที่ต้องการทราบอย่างแน่ชัดว่าพวกเขาได้ลูกค้ามาเมื่อใด

การคำนวณ:

ระยะเวลาของรอบการขายจะขึ้นอยู่กับเมื่อคุณเริ่มนับ ในการคำนวณให้ใช้สมการนี้:

# วันนับจากการติดต่อครั้งแรก + การแปลงจากลูกค้า = # วันของยอดขายรวม

หากคุณดูจำนวนรวมของการขายและขนาดข้อตกลงโดยเฉลี่ย จะทำให้คุณทราบได้ว่าวงจรการขายของบริษัทของคุณมีความยาวเท่าใด

การพิจารณา:

ลูกค้าสามารถเรียกลูกค้าเป้าหมายที่ดาวน์โหลด ebook จากเว็บไซต์ของคุณแล้วขอดูผลิตภัณฑ์ด้วยตนเองในเดือนต่อมา ลีดประเภทนี้สร้างโอกาสทางการขายสำหรับตัวแทนขาย

#5. การพยากรณ์ที่ชาญฉลาด

หากต้องการทราบว่าจะมีการขายเกิดขึ้นหรือไม่ คุณควรถามพนักงานขายเพราะพวกเขาสอดคล้องกับสิ่งที่เกิดขึ้นในตอนท้าย

ดังนั้น คุณสามารถถามพนักงานขายว่ามั่นใจในการปิดการขายหรือไม่และเมื่อใด ตัวแทนของคุณทราบดีว่าสิ่งต่างๆ ดำเนินไปอย่างไรกับผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าได้ดีกว่าใครๆ ดังนั้นวิธีการพยากรณ์แบบสัญชาตญาณจึงอาศัยความเชื่อใจในความคิดเห็นของพวกเขา

ข้อเสียของแนวทางนี้คือมันสามารถเป็นอัตนัยได้ หากตัวแทนขายมองโลกในแง่ดี พวกเขาอาจให้ค่าประมาณที่สูง และไม่มีทางที่จะประเมินได้

การคำนวณ:

ด้วยการคาดการณ์ที่เข้าใจง่าย ตัวแทนฝ่ายขายจะพยายามประมาณการว่าพวกเขาจะสามารถนำเข้ามาในช่วงเวลาหนึ่งได้มากน้อยเพียงใด ตัวอย่างเช่น ฉันวางแผนที่จะนำ $X ดอลลาร์ในช่วง X วันถัดไป

การพิจารณา:

พนักงานขายจะวิเคราะห์กำไรที่คาดการณ์ไว้และแยกย่อยว่ามีมูลค่าเท่าใด ตัวแทนขายควรคำนึงถึงปัจจัยทั้งหมดก่อนทำการประมาณการ

#6. การคาดการณ์การวิเคราะห์ตลาดทดสอบ

แนวคิด: การวิเคราะห์ตลาดทดสอบเป็นวิธีการพยากรณ์ที่ช่วยให้คุณสามารถเผยแพร่ผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณให้กับผู้ที่ต้องการเท่านั้น คุณสามารถย้ายผลิตภัณฑ์ไปยังตำแหน่งเดียวและดูว่าผลิตภัณฑ์ทำงานได้ดีเพียงใด

เพื่อคาดการณ์ยอดขายในอนาคตได้ดีขึ้น บริษัทสามารถใช้ข้อมูลการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่และค้นหาว่าสาธารณชนตอบสนองอย่างไร นี่เป็นกลยุทธ์ในอุดมคติสำหรับบริษัทขนาดใหญ่ที่ต้องการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่แต่ไม่แน่ใจว่าจะประสบความสำเร็จหรือไม่

การคำนวณ:

แนวคิดเบื้องหลังวิธีนี้คือการแบ่งตลาดออกเป็นสองส่วน คือ พื้นที่ทดสอบและส่วนโฆษณา อย่างแรกคือที่ที่คุณนำผลิตภัณฑ์มาโดยไม่มีโฆษณา

จากนั้นคุณก็มีตลาดควบคุมที่มีการทำโฆษณาไปแล้ว ความแตกต่างระหว่างการขายในตลาดนี้และตลาดทดสอบจะได้รับการวิเคราะห์เพื่อคาดการณ์ความสำเร็จในอนาคตของผลิตภัณฑ์

การพิจารณา:

วิธีทดสอบตลาดนั้นดีที่สุดสำหรับการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่หรือสำรวจตลาดใหม่ ต้องใช้เงินลงทุนจำนวนมาก แต่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าคุ้มค่า

#7. การพยากรณ์ทางประวัติศาสตร์

วิธีการพยากรณ์นี้ใช้ยอดขายที่ผ่านมาและถือว่ายอดขายจะเพิ่มขึ้นในช่วงเวลานี้

วิธีการพยากรณ์แบบเก่าล้าสมัยเนื่องจากไม่คำนึงถึงตลาดที่เปลี่ยนแปลง หากคู่แข่งของคุณใช้แคมเปญส่งเสริมการขาย คุณอาจสังเกตเห็นว่ายอดขายลดลง

การคำนวณ:

หากคุณรู้ว่า MRR สำหรับเดือนมิถุนายนอยู่ที่ 30,000 ดอลลาร์ และอัตราการเติบโตปีต่อปีของคุณคือ 10% คุณสามารถคาดหวังได้ว่ารายรับของเดือนกรกฎาคมจะอยู่ที่ 30,300 ดอลลาร์เป็นอย่างน้อย

ข้อควรพิจารณา:

ตลาดมีการเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ ดังนั้นคุณควรคำนึงถึงเรื่องนี้ด้วยเมื่อใช้เทคนิคนี้

#8. การพยากรณ์การวิเคราะห์หลายตัวแปร

เมื่อฉันกำลังมองหาวิธีการพยากรณ์ที่แม่นยำที่สุด การคาดการณ์การวิเคราะห์หลายตัวแปรกลายเป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยม

ระบบไม่ได้ขึ้นอยู่กับขนาดของค่าคอมมิชชั่นเท่านั้น แต่ยังรวมถึงเทคนิคอื่นๆ เช่น การคาดการณ์ระยะโอกาสและระยะเวลาของวงจรการขาย มันยังสามารถปรับให้เข้ากับประสิทธิภาพการทำซ้ำของแต่ละคนได้อีกด้วย

การคำนวณ:

การวิเคราะห์หลายตัวแปรนั้นซับซ้อน และคุณต้องการข้อมูลที่ชัดเจน หากตัวแทนขายของคุณไม่ติดตามความคืบหน้าของข้อตกลงหรือกิจกรรม ผลลัพธ์ของพวกเขาจะไม่ถูกต้อง

ตัวอย่างเช่น หากพนักงานขายรายหนึ่งมีข้อตกลงมูลค่า 20,000 ดอลลาร์ในไปป์ไลน์ และอีกคนหนึ่งกำลังทำงานในการขาย 8k โดยมีโอกาสปิดบัญชี 65% จำนวนเงินที่คาดการณ์ไว้จะเท่ากับ 5200

การคาดการณ์ทั้งหมดสำหรับบัญชีนี้คือ $5,000 +$5200 = 10,200

ข้อควรพิจารณา:

วิธีการพยากรณ์นี้อาจใช้ไม่ได้กับธุรกิจขนาดเล็กเนื่องจากต้องใช้คณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน หากตัวแทนขายของคุณไม่ติดตามความคืบหน้าของข้อตกลงทั้งหมด คุณจะได้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง

การพยากรณ์การขายโดยใช้ระบบ CRM

วิธีหนึ่งที่ใช้กันทั่วไปในการคาดการณ์ยอดขายคือการใช้ตาราง หากคุณเพิ่งเริ่มต้น วิธีนี้อาจมีประโยชน์เพราะง่ายกว่าและเร็วกว่าวิธีอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ที่ละเอียดกว่า อย่างไรก็ตาม หากบริษัทของคุณมีมาระยะหนึ่งแล้วหรือคุณมีฐานลูกค้าอยู่แล้ว ให้ปรับแต่งส่วนการรายงานใน CRM ของคุณ

---

ต้องการความช่วยเหลือในการทำให้กระบวนการสำรวจหายอดขายของคุณเป็นแบบอัตโนมัติใช่ไหม

LeadFuze ให้ข้อมูลทั้งหมดที่คุณต้องการเพื่อค้นหาลีดในอุดมคติ ซึ่งรวมถึงข้อมูลติดต่อแบบเต็ม

ดูตัวกรองต่างๆ เพื่อหาโอกาสในการขายที่คุณต้องการเข้าถึง นี่เป็นเรื่องเฉพาะเจาะจงอย่างบ้าคลั่ง แต่คุณสามารถหาคนที่ตรงกับสิ่งต่อไปนี้ได้:

• บริษัทในอุตสาหกรรมบริการทางการเงินหรือธนาคาร
• ที่มีพนักงานมากกว่า 10 คน
• ที่ใช้เงินกับ Adwords
• ใครใช้ Hubspot
• ใครกำลังเปิดรับสมัครงานช่วยการตลาด
• ด้วยบทบาท HR Manager
• ที่ได้รับบทบาทนี้มาเพียงไม่ถึง 1 ปี

เพียงเพื่อให้คุณมีความคิด