Лучшие практики для повышения точности прогнозов продаж

Прогнозирование продаж играет ключевую роль в планировании и развитии любого бизнеса, обеспечивая основу для принятия стратегических решений. Точность этих прогнозов критически важна, так как она напрямую влияет на управленческие решения, планирование бюджета, стратегии расширения и многое другое. Несмотря на это, многие компании сталкиваются с трудностями в создании точных и надежных прогнозов, что может привести к недопониманию рыночной динамики и упущенным возможностям. В этом контексте SalesAI представляет собой революционное решение, направленное на повышение точности прогнозирования продаж за счет использования передовых технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Эта статья предлагает глубокое погружение в лучшие практики и стратегии, которые помогут вашему бизнесу улучшить процесс прогнозирования и достичь максимальной точности ваших прогнозов продаж, выявляя общие ошибки и предлагая пути их устранения.

Независимо от того, проходили ли вы обучение по прогнозированию продаж или пытаетесь лучше понять подход для вашей компании, точное прогнозирование продаж (sales forecasting) не всегда является четким процессом.

Большинство компаний даже не имеют повторяемого, масштабируемого процесса прогнозирования продаж, что немного пугает, поскольку на прогнозах продаж основывается так много важных решений - от найма сотрудников до инвестиционных решений.

Если вы - РОП, который пытается донести точные цифры до руководства, SalesOps, которому поручено подготовить прогноз, линейный AE, чей руководитель постоянно наседает на вас, или VP of Sales, принимающий важные решения, то эта статья для вас.

Но прежде чем мы перейдем к тому, как улучшить ситуацию, нам следует узнать, что такое точность прогнозирования продаж.

Согласно Hubspot: "прогноз продаж предсказывает, сколько AE, команда или компания будут продавать еженедельно, ежемесячно, ежеквартально или ежегодно". Мы считаем, что это гораздо больше. Это не просто практика называния цифры и попытка попасть в нее. Прогноз требует тщательной проверки и исполнения на протяжении всего квартала.

Процесс прогнозирования - это гораздо больше, чем просто называние цифр. Он представляет собой весь операционный ритм всей компании, Попадание в цифру в конце квартала не происходит просто так. Оно требует тщательного контроля и исполнения в течение всего квартала.

Точность прогнозирования продаж - это, по сути, то, насколько близко вы подошли к реальному выполнению своего прогноза.

Но почему это важно?

Точный прогноз определяет, сколько ресурсов у компании есть для того, чтобы уверенно инвестировать в рост или своевременно сократить расходы в случае необходимости. Чем выше точность прогнозирования продаж, тем больше вероятность того, что компания сможет работать бесперебойно и гибко реагировать на изменение динамики рынка.

Требуется много-много лет, чтобы завоевать доверие к своим прогнозам и своей способности выполнять их. Вы можете потерять все это за 90 дней из-за одного промаха, вот почему повышение и поддержание точности прогнозирования продаж имеет решающее значение для построения долговечного бизнеса.

Вы можете начать повышать точность прогнозирования продаж, следуя нескольким лучшим практикам, включая:

Важно начать с понимания того, где ваши недостатки, как вы можете отточить имеющиеся у вас сегодня инструменты и найти новые ресурсы, которые помогут вам сделать прогнозирование более эффективным и точным для любого сегмента вашего бизнеса. Выявление распространенных ошибок с помощью точного прогнозирования продаж Мы считаем, что прогноз продаж - это самый важный бизнес-процесс в организации. Это громкое заявление, но когда вы осознаете, какое влияние неточные прогнозы продаж могут оказать на ваш бизнес, вы поймете, насколько важны точные прогнозы продаж и почему очень важно выявлять ошибки на ранних стадиях.

Хотя прогноз продаж - это всегда движущаяся цель, большинство организаций обычно занижают или завышают прогнозы; и то, и другое приводит к проблемам.

Недопрогнозирование. Когда компания занижает прогнозы, то есть перевыполняет их (что может показаться хорошей проблемой), она не может принимать решения с достаточным запасом времени, чтобы все обдумать, особенно в отношении найма, маркетинга или НИОКР. Они упускают возможности расширить сеть для роста, в то время как их конкуренты наступают на пятки.

Чрезмерное прогнозирование. Если компания завышает прогнозы, она недовыполняет их, и весь бизнес может оказаться под угрозой. Это может привести к разрушительным долгосрочным последствиям, таким как увольнения, что не лучшим образом сказывается на моральном состоянии и будущем росте бизнеса.

Вот почему точное прогнозирование продаж так важно. Вы хотите быть уверены, что принимаете решения на основе реальных, достижимых цифр, чтобы можно было уверенно развивать бизнес.

Одна из формул прогноза продаж выглядит так:

SF=sum(Crj*DealSumj)SF=sum(Crj∗DealSumj) или

SF=sum(Scoringi*DealSumi)SF=sum(Scoringi∗DealSumi), где

Scoringi - скоринг i-ой сделки, % DealSumi - бюджет i-ой сделки, руб

Crj - конверсия сделок, находящихся на j-м этапе воронки в Closed Won, % DealSumj - сумма бюджетов всех сделок на j-м этапе, руб

Соответственно, строится временной ряд с учетом дат закрытия каждой сделки с заданным интервалом, неделя, месяц или квартал и год. Рис. 1.

Рис.1 Прогноз продаж

Очевидно, что точность математической модели построения прогноза продаж зависит от переменных:

В результате анализа качества определения, указанных выше переменных, неточные прогнозы продаж обычно являются следствием нескольких ключевых проблем:

Теперь, когда мы знаем типичные ошибки при прогнозировании продаж, давайте поговорим о том, как точно построить прогноз продаж.

В зависимости от степени зрелости бизнеса организации обычно выделяют 6 типов отчетности по прогнозированию продаж, включая:

Устные отчеты. Стартап или малый бизнес на ранней стадии, скорее всего, будет полагаться на устные отчеты между несколькими сотрудниками. Возможно, у них даже еще нет CRM. Устные отчеты могут включать в себя еженедельные звонки для обсуждения каждой сделки, непоследовательный метод отслеживания между каждым сотрудником и множество накопленных институциональных знаний между менеджером по продажам и AE, которые не всегда передаются более широкой команде.

Таблицы. Как только в организации появляется более крупный отдел продаж и она начинает всерьез задумываться о прогнозировании продаж, они обычно переходят на электронные таблицы. Именно здесь большинство организаций застревают - потому что это статус-кво. Но... это утомительно и чревато неточностями, как мы подробно описали выше. Это также ограничивает количество данных, которые могут быть использованы для точного прогнозирования продаж, поскольку все данные должны поддерживаться и обновляться вручную. Кроме того, использование электронных таблиц не позволяет масштабировать организацию продаж по мере ее роста (представьте себе попытку собрать данные сотен или тысяч AE в одну таблицу), использовать данные в режиме реального времени, поскольку они опираются на отчеты, экспортированные из систем, используемых для сбора данных, и не способствуют сотрудничеству между членами команды и руководством.

Более того, этот процесс отнимает время у всей организации продаж - время, которое они могли бы использовать для продаж.

Отчеты CRM. Облачные CRM являются улучшенным вариантом, поскольку они представляют собой общую базу данных, доступную всему отделу продаж, которая может объединять некоторые из этих цифр в прогнозные отчеты. Однако CRM хороши лишь настолько, насколько хороши данные, которые в них содержатся, а это требует от каждого члена команды регулярного обновления данных. Если данные в CRM не точны, когда вы составляете отчет, то ваши выводы будут ошибочными. Это часто приводит к тому, что РОПы в последнюю минуту просят AE ввести данные по RGA и информацию о сделках в 10:00 перед звонком с прогнозом - и это приводит к большому количеству недовольных AE.

CRM + BI + таблицы (снова). На данном этапе компании, идущие по пути совершенствования, понимают, что CRM необходим для ведения бизнеса, но этого недостаточно. CRM не может предупредить вас о том, что в следующем квартале у вас будет недостаток заказов. Или показать вам, что сделка, за которой вы гонитесь, провалена. Или предсказать, где вы закончите квартал к третьей неделе, чтобы вы могли повернуть его вспять. Или выявить риск продления или возможности роста в вашей текущей клиентской базе. Или автоматизировать RGA, или работу бэк-офиса. Вы поняли, о чем идет речь.

Вместо этого они прибегают к управлению доходами с помощью разрозненных электронных таблиц и отчетов из систем бизнес-анализа. Такая модель не масштабируется и не поддается стандартизации, требуя от отдела продаж больших усилий по проверке, стандартизации и объединению множества отчетов в единый документ.

Автоматизированная отчетность. Это катализатор автоматизированной отчетности. Инструменты на основе искусственного интеллекта собирают большую часть данных о деятельности, поэтому AE не нужно добавлять их вручную, а прогноз автоматически сворачивается в реальном времени. Это не только экономит время AE, но и обеспечивает оптимальное качество данных, чтобы менеджеры и AE могли доверять цифрам, которые они видят, и понимать состояние сделки с первого взгляда.

Когда приходит время прогнозировать, AE может уверенно сделать свой выбор, а менеджер может подтвердить или применить суждение, чтобы назвать цифру для своей команды или территории. Больше никаких электронных таблиц. Больше никаких длительных звонков с прогнозами. Больше не нужно вытягивать отчеты из CRM в BI и Excel. Автоматизированная отчетность экономит время всей команды за счет минимизации оперативных электронных таблиц и создания специальных отчетов.

Одна вещь, которой не хватает этому уровню прогнозирования, - это возможность взглянуть на прошлые данные, чтобы предсказать, где вы окажетесь, основываясь на исторических тенденциях.

Предиктивное прогнозирование. Именно здесь в игру вступает предиктивная отчетность. Предиктивная отчетность использует искусственный интеллект и машинное обучение для анализа исторических данных с целью точного прогнозирования будущих продаж. Наиболее продвинутые системы используют базы данных временных рядов, которые могут записывать данные в масштабе всего времени, отслеживая изменения во времени, а затем применяя процессы искусственного интеллекта и машинного обучения для получения информации.

Хотя ИИ и предиктивная аналитика не могут решить все ваши проблемы с прогнозированием, это очень сложные данные, которые могут направить вашу команду в правильном направлении. Представьте себе систему, которая может анализировать данные о ваших сделках и предсказывать, где вы окажетесь в конце квартала или даже в следующем квартале.

Два типичных метода или техники прогнозирования продаж включают качественный и количественный. Выбор метода обычно диктуется зрелостью организации на рынке. Однако, как мы объясним, один из методов помогает организациям избавиться от азартной игры при прогнозировании продаж.

Многие компании и стартапы на ранних стадиях развития используют качественные прогнозы продаж вместо реальных цифр, которых еще не существует. Качественное прогнозирование продаж обычно осуществляется путем анализа реалистичного количества клиентов, которых вы ожидаете в определенный период времени и которые заплатят определенную цену. Например, компания, разрабатывающая программное обеспечение для маркетинга мероприятий на ранней стадии, может посмотреть, сколько организаторов мероприятий еще не имеют подобного решения. Затем они оценят, сколько из этих организаций, по их мнению, они смогут привлечь, назначив при этом несколько случайную цену (поскольку соответствие продукта и рынка еще не установлено). Техника прогнозирования - это по большей части игра в угадайку.

Если у вас всего один сотрудник отдела продаж или у вас даже еще нет отдела продаж, вам будет трудно заключить сотни сделок корпоративного уровня, не говоря уже о прогнозировании количества продаж. При качественном прогнозировании бывает трудно учесть все факторы, связанные с продажей, например, какой разумный объем продаж ваша команда может реально закрыть.

Конечно, для старых, более устоявшихся компаний должно существовать более эффективное решение для точного прогнозирования продаж, чем просто использование утомительной электронной таблицы. Или, что еще лучше, как любая организация, стремящаяся к быстрому росту, может лучше прогнозировать продажи?

Количественный прогноз продаж использует существующие данные в вашей CRM или других инструментах для отражения потенциального прогноза. Однако здесь есть несколько подвохов. Если ваша CRM полна грязных данных или ваши AE не следуют установленному процессу продаж, ваш количественный прогноз может оказаться такой же игрой в угадайку, как и качественный прогноз.

Думайте о прогнозировании продаж как о полете на самолете Boeing 747: Автопилот хорошо работает, когда все идет достаточно гладко (в данной аналогии это относится к количественному прогнозированию), но вам все равно нужен кто-то на месте, кто может вступить в игру, если произойдет что-то непредвиденное. Командам нужна смесь количественного анализа с человеческим суждением.

Чтобы получить точный и качественный количественный прогноз продаж, мы рекомендуем:

Определить метод прогнозирования продаж, который вы выберете: Рассмотрите разнообразие методов, инструментов и техник прогнозирования продаж и определите, что лучше всего подходит для вашей бизнес-модели.

Установить четкий процесс продаж: Если у вас нет процесса продаж, вы не сможете точно построить свой прогноз, поэтому разработка четкого процесса и процедур, которым необходимо следовать, имеет решающее значение.

Обеспечение соблюдения процесса командой: Ваши встречи 1:1 с AE должны включать в себя проверку и коучинг воронки продаж, а также проверку сделок по 4 пунктам, выявляющую пробелы в соблюдении процесса и обеспечивающую строгость в понимании определений (т.е. "комит" означает одно и то же для каждого AE отдела).

Стимулирование точности: Предлагаете ли вы бонусы тем AE, которые стабильно выполняют свои планы каждый квартал? Используете ли вы дэшборды или другие публичные демонстрации для поощрения точности? Все это помогает пробудить в ваших AE соревновательный характер, одновременно поощряя точность.

Расширьте возможности своей команды с помощью новых технологий: Используйте инструменты, которые помогут вам легко отметить области, требующие обновления в ваших прогнозах, как на уровне отдельных AE, так и на уровне всех AE и сделок.

Последний пункт, который возможно, является самым важным. Во многих организациях отдельные AE составляют таблицу со своим индивидуальным прогнозом продаж. Затем РОП проводит неделю, изучая их, пока не останется доволен, и сводит их в отчет на уровне выше. Этот тяжелый и трудоемкий процесс потенциально содержит множество ошибок.

Кроме того, это трудоемкий, неавтоматизированный процесс. Эксель таблицы также не содержат индикаторов реального времени, показывающих, что изменилось (например, проскочившие сделки, увеличение/уменьшение размера сделки), и они не помогают современной команде продаж, которая всегда находится в движении. Ваш бизнес постоянно меняется, и новые сделки постоянно поступают.

Мало того, этот процесс не дает видимости всей команде по работе с доходами, которая включает в себя продажи, маркетинг и работу с клиентами. Без такой видимости невозможно согласовать цели и сотрудничать в направлении цифры.

После того как вы определили, где вы можете допускать ошибки, какие виды отчетности вы используете сегодня и какие методы прогнозирования продаж вы применяете, давайте поговорим о том, как вы можете повысить точность прогнозирования в 21 веке.

Сначала посмотрим, что изменилось:

Перед современными командами B2B стоит задача, которая может показаться непреодолимой, и правда в том, что за прогноз теперь отвечают не только продажи. Эти новые модели доходов означают, что маркетинг и успех клиента также должны сыграть свою роль.

Что является критически важным для модернизации точности прогнозирования продаж:

Проверьте реальность с помощью триангуляции. Поймите, что говорит вам история, что говорит вам ваша команда и что от вас требуется. Эти шаги часто происходят в обратном направлении. Вы смотрите на свой план, затем спрашиваете своих AE о том, что они готовы выполнить, а затем, основываясь на предыдущих кварталах и на том, что вы знаете о работе своих AE, вы можете провести исторический анализ в своей голове. Именно на этом этапе AI/ML меняет игру.

Проверьте текущий пайплайн и на конец квартала. Имея на руках информацию, полученную на предыдущем этапе, пора искать риски для пайплайна продаж в текущем квартале и возможности ускорить сделки, которые запланированы на конец квартала или на конец квартала. Это требует глубокого погружения в данные о продажах каждой сделки и активность взаимодействия с клиентами. Отзывчивы ли клиенты? Пересылаются ли нужные файлы и вложения туда и обратно? Какова реальность сделки? Если ваши AE старательно вносят данные в CRM, вам повезло. Если нет, подумайте об автоматизации сбора данных о продажах, чтобы иметь представление о том, что происходит на самом деле.

Проводите коуч-сессии 1:1 на основе данных. Вооружившись данными о сделках, подверженных риску, вы сможете подходить к своим 1:1 сессиям с позиции, основанной на данных, чтобы тренировать, а не допрашивать. Давайте признаем, что большинство коуч-сессий заканчиваются построчным вопросом и ответом на вопросы о состоянии каждой сделки. Вместо того чтобы тратить это драгоценное время на выяснение данных по каждой сделке, предыдущий шаг позволит вам сосредоточиться на сделках, которые больше всего нуждаются в вашем внимании, чтобы вы могли выработать стратегию вместе с вашим AE, а не допрашивать его. Ваши встречи 1:1 должны на 90% состоять из коучинга по вопросам снижения рисков, ускорения воронки продаж и заключения сделок, и на 10% - из сообщения новостей. К сожалению, почти все 1:1 находятся на прямо противоположной стороне этой метрики.

Объедините команды по управлению доходами. Одним из преимуществ получения четкого представления о сделках на конец квартала и прогнозирования воронки на конец квартала является то, что такое перспективное видение дает всей ревеню команде гораздо больше уверенности в пайплайне на начало квартала. На этом еженедельном совещании отдел продаж, маркетинга и CS играют свою роль в обеспечении выполнения прогноза.

Если у вас есть правильная технология, то большая часть сложной работы по точному составлению прогнозов продаж отпадает. SalesAI повышает точность прогнозирования продаж на каждом из вышеперечисленных этапов:

Кроме того, часть ценности SalesAI заключается в том, что она помогает внедрить процесс продаж, стандартизируя этапы и обеспечивая соответствие требованиям всей команды. Все это помогает отсеивать мутные сделки, которым не место в вашем прогнозе, выявлять рискованные сделки, которые могут потребовать дополнительного внимания, и облегчает достижение общей цели для всей команды по работе с доходами (которая заключается в точном прогнозировании и достижении или превышении целей).

В этой статье мы говорили о многом, в том числе:

Если вы что-то вынесли из этой статьи, мы надеемся, что у вас есть возможность улучшить точность попадания прогноза в пределах 5%. И это будет круто. Приняв меры по выявлению препятствий, обеспечив команду последовательными процессами и процедурами, а также используя инструменты, которые помогут вам оптимизировать прогнозирование, вы сможете продвинуться вперед в работе с доходами. Начните прямо сейчас с простого шага: получения чистых данных в вашей CRM.