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用基于活动的预测,更准确的预测未来销售

原标题:用基于活动的预测,更准确的预测未来销售

对于大多数销售管理者来说,听到“预测”一词立即会导致恐慌,压力和恐惧。每个星期,每个月,每季度和每年,销售管理者都会被要求根据销售漏斗,当前Pipeline(销售管道)和销售活动等预测他们的销售团队在特定时间内的销售收入。一旦这个数字提交上去就没有回头路 - 当然除非是你想要提高赌注增加自己的预测额。

销售预测对于公司高管,董事会成员和投资者来说都非常重要,因为他们使用此数字来指导业务的发展方向,什么时间招聘什么样的员工以及公司的整体健康状态指标。对于销售总监来说,他需要不断提醒销售团队去达到目标,并且需要团队精确执行。因为实现销售目标是他们获得收入,为家庭提供保障能力以及推动未来职业发展的原因。

什么是基于活动的预测

销售人员一般对当月和下一个月的预测比较了解。他们了解目前的潜在客户状态,是否真的有采购需求以及预计何时可以关闭。但如果推后到更远的一个季度后的预测那就完全是凭销售拍脑袋了。但作为销售管理者,你被管理层和董事会不断推动要求进行长期预测。那你应该如何拿到相对准确的销售预测数字呢,答案就是基于活动的预测。

采用基于活动的销售预测的销售管理者,你可以查看销售人员执行的活动和行为,以指导未来的销售情况。为了实现这一目标,你需要了解或至少对整个销售流程中的每个销售阶段到下一个销售阶段的历史转化率进行深入了解。你可查看类似指标,如安排一个demo需要给客户打多少次电话,以及创建合格销售机会需要Demo几次等。

下面我们来看一个场景,假设你在销售阶段中的每个步骤中都有25%的转换率:如果下个季度的月度销售目标是500万美元,而你的平均项目单价是50,000美元,那么你需要100个赢单/月。要获得100个赢单,你需要产生400个合格的销售机会。要产生400个合格的销售机会,你需要做1200个Demo。

这是简单的数学公式,假设每个阶段25%的转换率:

$5 million sales --> 100 wins @ $50k each → 400 qualified opportunities → 1,200 demos

现在回过头来看看你的团队销售活动指标。如果你有从demo到结束的90天销售周期,那么如果可以在本月(2018年11月)有320个demo,到(2019年2月)3个月的基于活动的预测是100万美元。

或者另外一种简单的算法,每个demo价值4,200美元(500万美元除以1,200个demo- 然后四舍五入以保持数学简单)。如果您在本月(2018年11月)获得1,000个demo机会,则你的3个月预测(2019年2月)为420万美元→目标的84%,这不是你想要的。那么如果你在本月(2018年11月)获得1,500个demo机会,则你的3个月预测(2019年2月)为630万美元→目标的126%,采用这种方法将使你成为销售领导力大师并获得更大的成功。

如果你想更进一步,我们可以做到更前一步的预测,如在demo前的活动(比如电话和电子邮件)。假设从第一通客户电话到演示demo还有30天的时间距离,那么你可以使用当前月份通话指标来帮助你预测未来4个月的销售额。

基于活动的预测案例

有许多不同的方法可以预测业务,我建议你使用其中的几种方法。基于活动的预测好处在于,它直接与销售管理者可以实时控制和影响的活动和行为联系起来,你可以为每个销售人员制定这些活动目标并适当调整。然后你的销售团队会明确了解你的期望,并可以按照要求进行执行。当我们有能力做到相对准确的预测时,你就可以更容易地为新的招聘需求进行自我辩护。

预测对所有销售管理者来说都是一个挑战- 也许是最大的挑战之一,因为它是未知的。但对于高管,董事会成员和投资者来说,这个承诺的数字非常重要,因为它可以帮助他们了解业务的发展方向 -至少是方向性的。如果你的预测从现在起4个月后看起来很高的话,那么你可能需要开始招募新员工来帮助满足需求。这不仅仅影响销售部门:人力资源需要准备招聘新员工,客户成功团队需要为新客户的服务做准备,财务需要准备好开具发票等等。

但是如果的预测看起来很轻松就能完成,那么你的公司可能希望暂停一部分招聘或处理正在考虑的变更,直到销售回到正轨。

开始你的基于活动的预测

你的公司可以立即开始使用基于活动的预测。如果刚刚开始预测,那么首先你需要收集至少6个月的指标,以确保基础的数据足够稳定,可用作基准。一旦你的公司开始使用基于活动的预测模型,需要把数据和指标与管理团队和董事会共享,让所有人都知道数字和公式。

基于活动的预测模型将帮助你的团队密切关注漏斗,因为内部销售代表正在努力实现同样的使命:新的潜在客户和demo机会。当你的预测可以准确预测几个月后的销售数字时,这对销售管理者和团队成员,高管,董事会成员和投资者来说是双赢的。(From: CRM日记本)

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