Пошаговое руководство по повышению эффективности продаж в B2B-компаниях. Методы, метрики, чек-лист внедрения, ROI-пример и сравнение российских решений.
Исследуйте 10 способов повышения эффективности продаж B2B: от выявления горячих лидов до мониторинга эффективности продаж.
В современном мире каждый аспект бизнеса пронизан технологиями, SalesTech выступает как катализатор успеха в продажах и управлении клиентами. Этот термин объединяет под собой широкий спектр инструм...
Если вы Директор по продажам или РОП в b2b и вас подводит прогноз продаж, причина почти всегда в данных, дисциплине и модели. В этой статье разберем 5 ключевых причин, как их устранить и как выбрать решение для предсказуемой воронки. Покажем пошаговый чек-лист внедрения, метрики точности, мини-кейс ROI и сравнение альтернатив. Результат для вас — прозрачный прогноз, управляемый пайплайн и рост доверия руководства.
Прогноз продаж — обоснованная оценка выручки по периодам, основанная на качестве пайплайна, вероятностях стадий, исторических коэффициентах конверсии, длительности цикла сделки и дисциплине обновления CRM. Главная цель — предсказуемость и управление ресурсами, а не «угадывание числа к концу квартала».
Нам не нужно говорить вам, что важность прогноза продаж неоспорима. Несмотря на это, многие компании сталкиваются с вызовом создания надежных прогнозов из-за неточных и неполных данных. Проблема усугубляется устаревшими методами сбора данных, основанными на ручном вводе и интуитивных предположениях. В это время, передовые компании обращаются к автоматизации и использованию искусственного интеллекта для преобразования своих процессов прогнозирования продаж. Эти технологии позволяют не только минимизировать человеческую ошибку, но и обеспечивают доступ к актуальным и полным данным, повышая точность и надежность прогнозов. В этой статье мы рассмотрим пять основных причин, по которым ваши текущие прогнозы могут вас подводить, и предложим решения, основанные на последних технологических достижениях, которые помогут вашей компании двигаться вперед с уверенностью. Он определяет множество решений в вашей организации и дает представление о будущих уровнях доходов на основе поведения потребителей и покупательских тенденций. Ваш прогноз даже помогает определить цели компании на будущее. Однако преимущества, которые дает прогноз, практически полностью сводятся на нет, если данные, на основе которых он составляется, неточны или неполны.
Получение точного прогноза — вот в чем суть игры. Но точность прогноза зависит от качества данных в CRM. Плохая новость заключается в том, что CRM не связаны с большинством точек контакта, поэтому они полагаются на ручной ввод данных представителями. Это оставляет слишком много места для человеческих эмоций, интуиции и ошибок. В результате ваша CRM не получает достаточной точности данных, необходимой для составления реального прогноза.
90% данных в вашей CRM можно выбросить на помойку
Определение: Pipeline hygiene — актуальность стадий, контактов, следующего шага и даты закрытия.Проблема: менеджеры вручную проставляют вероятности, не обновляют даты, дублируют сделки, держат «влажные фантазии» в поздних стадиях.Решение: stage-based вероятности из истории, SLA на обновление полей, авто-валидации в CRM, еженедельный pipeline review по шаблону.
Определение: Coverage ratio — отношение ценности пайплайна к квартальной/месячной цели (обычно 3-5x для Enterprise, 2-3x для SMB — это ориентиры, а не норма).Проблема: цели растут, а верх воронки не насыщают вовремя.Решение: плановый coverage по неделям, сигнализация дефицита на 6-8 недель вперед, автоматический «пул задач» для генерации спроса.
Определение: квалификация по MEDDICC/MEDDPICC или аналогичной методологии.Проблема: сделки попадают в поздние стадии без подтвержденной боли, бюджета, процесса закупки и Power Map.Решение: чек-листы квалификации в CRM, обязательные поля, ревью Discovery и Mutual Close Plan на опорных суммах.
Определение: Cycle length — медианное время от создания до закрытия сделки по сегменту/чеку.Проблема: прогнозируют «на глаз», не учитывая, что текущие оппортьюнити физически не успеют закрыться в этом периоде.Решение: срез по когорте возраста сделок, фильтр «в окно периода», вероятности зависят от возраста на стадии.
Определение: Forecasting model — совокупность правил, фичей и алгоритмов для предсказания.Проблема: модель не дообучается, ошибки не разбираются, менеджеры не получают фидбек, нет ретро по спреду commit vs actual.Решение: ежемесячный разбор ошибок прогноза, отчет об отклонениях по менеджерам/сегментам, обновление коэффициентов и cut-off правил.
Успешные лидеры продаж наконец-то переходят от архаичной и отнимающей много времени практики, заставляющей менеджеров по продажам вручную обновлять данные в CRM, к автоматизированной технологии сбора данных, обеспечивающей точный прогноз. Автоматизируя сбор данных, менеджеры по продажам также получают доверие к своим данным, чтобы с уверенностью составлять прогнозы. В конце концов, у них есть преимущество работы с полным набором данных, созданным на основе всех действий по продаже от каждого, кто прикоснулся к сделке.
Для успешных Data Driven лидеров продаж, наш канал в Telegram:** VP of sales**.
Не верьте нам на слово о важности преобразования методологии прогнозирования. В своем отчете «Основы прогнозирования продаж» (The Fundamentals Of Sales Forecasting) эксперты отрасли из Forrester соглашаются со следующим утверждением: «По мере развития возможностей и требований к прогнозированию, организации инвестируют в платформы, которые объединяют прогнозирование, пайплайн и управление лидами».
Чтобы доказать, почему сейчас самое время изменить практику сбора данных и прогнозирования в вашей организации, мы собрали несколько умопомрачительных фактов от ведущих специалистов отрасли:
Менее 20% организаций, занимающихся продажами, имеют точность прогнозирования 75% и выше. Miller Heiman Group, Четыре главные проблемы в прогнозировании продаж и как их решить, опубликовано 23 января 2020 г.
Менее 50% руководителей и продавцов отделов продаж уверены в точности прогнозирования в своей организации. Исследование Gartner «Состояние операций продаж», опубликовано 12 февраля 2020 г.
Организации продаж, которые используют формальный и структурированный процесс пересмотра , увеличивают свои показатели выигрыша прогнозируемых сделок на 25% по сравнению с теми, кто использует менее формальный подход. Miller Heiman Group, Четыре главные проблемы прогнозирования продаж и способы их решения, опубликовано 23 января 2020 г.
Точность прогнозирования, несмотря на его абсолютную важность, вызывает разочарование. Если мы будем продолжать позволять нашим прогнозам основываться на неточных, неполных данных CRM, эта проблема не исчезнет в ближайшее время.
Насколько важна автоматизация, когда речь идет о вашей удовлетворенности точностью прогноза продаж? Оказывается, очень важна.
Компания InsightSquared недавно выпустила исследование «Состояние прогнозирования продаж в 2021 году». Этот новаторский исследовательский отчет был создан совместно с RevOps Squared, SaaS бенчмарк и исследовательской фирмой, которая опросила почти 400 корпоративных организаций B2B в разных отраслях.
Выводы этого отчета указывают на то, какое влияние оказывает сила автоматизации на точность прогнозирования и удовлетворенность. Данные также подтверждают факторы, стоящие за неточными прогнозами, указывая на отсутствие подотчетности как основную причину низкой точности прогнозов, за которой следуют качество данных CRM и ручные процессы как другие главные виновники.
Исследование «Состояние прогнозирования продаж в 2021 году» показало, что:
Как только вы устраните человеческую предвзятость, ошибки и другие проблемы, возникающие в результате ручных усилий, удовлетворенность точностью прогнозирования возрастает до 76%.
Автоматизация — это реальное изменение игры, и не только для точности, но и для вашего собственного спокойствия, поскольку вы сделали все возможное, чтобы обеспечить работу с точными и актуальными данными.
К 2025 году более 90% корпоративных организаций продаж B2B будут продолжать полагаться на интуицию вместо продвинутой аналитики данных, что приведет к неточным прогнозам, пайплайнам продаж и достижению плана. Gartner.
Повышение точности прогнозирования доходов с помощью новых форм технологий прогнозирования продаж, опубликовано 8 апреля 2020 г.
После того, как все исследования говорят нам о том, что наши методы прогнозирования терпят неудачу, 90% компаний, занимающихся продажами в сфере B2B, все еще не перешли на автоматизацию и расширенную аналитику данных для составления прогнозов. Трудно объяснить, почему они придерживаются этой позиции. Будь то страх перед переменами или желание избежать пополнения технологического стека, отказ от внедрения технологии автоматизированного сбора данных — это верный рецепт катастрофы.
Критерии:
CRM закрывают базовые сценарии и продвинутую аналитику. Выбор зависит от CRM-стека, размера сделки и требований к ML.
| Критерий | Встроенное в CRM | Специализированные платформы (SalesAI) | Когда выбирать |
|---|---|---|---|
| Интеграция | Нативная, минимум доработок | Понадобятся коннекторы/ETL | Если нужен быстрый старт и у вас одна CRM |
| Методология | Базовый commit/best case, стадии | Расширенные playbooks, risk scoring | Если нужна глубина и коучинг менеджеров |
| ML/сигналы | Ограниченные или аддоны | Богатые фичи активности/персон | Если цикл длинный и много стейкхолдеров |
| Прозрачность | Привычные отчеты | Пояснения и риск-карты | Если важны объяснения для CFO/борда |
| Стоимость | Ниже | Выше | Если есть обоснованный ROI и большой чек |
Метрики прогноза:
Мини-дашборд:
Чем прогноз отличается от плана продаж?
План — цель сверху. Прогноз — расчет снизу из пайплайна и истории. См. раздел «Определение».
Какая нормальная точность прогноза?
Зависит от сегмента и цикла. Универсальной цифры нет. Введите Accuracy% и разбирайте отклонения ежемесячно.
Нужен ли ML для хорошего прогноза?
Не обязательно. Источник качественного прогноза — дисциплина данных, стадии и ретро уже дают результат. ML добавляет сигналы и масштаб. ML позволяет заносить достоверные данные в CRM без участия человека и его влажных фантазий.
Как быстро увидеть эффект?
Обычно через 4-8 недель дисциплины пайплайна. Это ориентир, а не гарантия. Зависит от цикла.
Как учитывать сделки с длинным циклом?
Используйте возраст сделки и «окна закрытия». Исключайте из текущего прогноза то, что статистически не успевает.
Готовы навести порядок в прогнозе за 30 дней без смены CRM и хаоса в команде? Запросите онбординг по предсказуемой воронке и шаблон еженедельного pipeline review:
