Et komplett CRM for å booste alle dine prosjekter.
Det kommersielle landskapet endrer seg raskt. Og dette betyr ofte at bedriftseiere sitter igjen med ansvaret. I dette innlegget forklarer vi hvordan du, ved å bruke salgsprognosemetoder (sales forecasting), nå kan vippe vekten til din fordel ved å forutsi inntektsresultater og forberede deg tilstrekkelig for markedssvingninger.
Magikere, spåkoner og en rekke klarsynte i tidligere tider, levde av å fortelle folk hvordan det skulle gå med dem i fremtiden. Hvorvidt de bare var noen lurendreiere eller ikke, er ikke opp til oss å avgjøre. Men det vi med sikkerhet vet, er at i den myldrende jungelen av markedsføring og salg, kan vi hjelp av moderne teknikker nå definitivt forutsi fremtiden – på en måte.
For å sette det inn i kontekst: Bevæpnet med en rekke salgsprognosemetoder, med data om tidligere kundekjøp og transaksjoner, kan vi nå forutsi fremtidig kundeadferd med en stor grad av sikkerhet.
Salgsprognoser gjør akkurat det som står på esken – de forutsier hvilke salgstall virksomheten din får i fremtiden. Takket være dette har bedriftseiere nå verktøyene de kan forutsi fremtidig forbrukeratferd med og foreta korrigeringer der det er nødvendig, for å oppnå mer ønskelige forretningsresultater.
Sales forecasting gir rike muligheter, siden selskaper som treffer midt i blinken med prognosene sine, har 10 % bedre mulighet til å øke årsinntektene sine.
I dette innlegget ser vi nærmere på hva salgsprognoser handler om og alle fordelene de gir. Mer kontekstuelt, viser vi deg de velprøvde strategimalene våre og hvordan du kan bruke disse teknikkene i markedsføringsstrategien din. Ønsker du å lære noen triks? La oss dykke rett inn i det:
Under fortidens magikeres ferniss av spådom ligger en hemmelig mikstur – data. De fleste spåkoner og -menn baserer ofte spådommene sine på tydelige mønstre. På samme måte lar sammensmeltningen av dataanalyse og – i noen tilfeller – prediktive algoritmer (salgsprognoser) bedriftseiere komme med spådommer om fremtidig forbrukeratferd.
Med andre ord, sales forecasting er markedsføringsteknikken for å estimere potensielle salgsinntekter for en bestemt periode i fremtiden. Som med alle typer prognoser, er det viktigste kravet for data. Disse dataene kan bli hentet fra CRM-programvare, forbrukerundersøkelser, ekspertanalyser og til og med ansattes estimater, og mange andre kilder.
Og hvis katten ikke er ute av sekken ennå, så avhenger kvaliteten på prognoseestimatene ikke bare av kvaliteten på de innlagte dataene, men også av kvaliteten på den valgte salgsprognosemetoden. Hvis du er salgssjef, ønsker du å få disse faktorene så korrekte som mulig, da feilaktige spådommer kan få alvorlige konsekvenser.
Nedenfor skisserer vi de fire viktigste metodene for sales forecasting:
Den historiske prognosemetoden bruker data om tidligere salg og forbrukerinteraksjoner for å bygge modeller for å forutsi fremtidig markedsatferd og salgsinntekter. Selv om den er den vanligste og raskeste metoden for salgsprognoser, er det en lenestoltilnærming som kan slå tilbake fordi den rett og slett bare er … lat.
Ved ganske enkelt å ekstrapolere historiske data til fremtiden, antar modellen at alle variabler forblir de samme. En antakelse som vi alle vet ikke holder mål, gitt det stadig skiftende økonomiske landskapet utløst av – du gjettet riktig – et stadig skiftende forretningsklima.
For å illustrere: De fleste enheter som baserte salgsprognosene sine for år 2020 utelukkende på 2019-data, ville ha gått på store tap etter COVID-19-pandemien og de påfølgende mottiltakene, som ga den globale forsyningskjeden et ødeleggende slag.
For å være på ballen anbefaler eksperter at den historiske salgsprognosemetoden ikke bør brukes isolert, men bare brukes til å sette referanseestimater.
Prognostisering av salgsmuligheter innebærer å bryte ned salgsforløpet i (vanligvis) åtte instinktstadier og deretter lage estimater basert på en salgsmulighets fase i salgsforløpet.
Jo lenger ned kundeemnet er i salgsforløpet, jo mer ønsker du å fullføre et salg. De åtte stadiene i salgsforløpet er prospektering, demo, undersøkelser, utprøving, forslag, sperrer, forhandlinger og lukke med vinn/tap.
For eksempel, hvis du selger til en allerede eksisterende kunde i motsetning til et nytt kundeemne, er sjansen stor for at du har større sannsynlighet for å avslutte salget til en allerede eksisterende kunde enn til et nytt kundeemne.
I likhet med prognoser for salgsmulighetsstadier, involverer lengden på salgssyklusprognosemodellen også å evaluere potensielle kunder basert på deres posisjon i salgsforløpet.
Men i stedet for å evaluere den potensielle økonomiske verdien av potensielle kunder, estimerer den hvor lang tid det vil ta før et kundeemne blir konvertert til et salg, slik at salgsledere kan opprettholde objektivitet om potensielle salg.
La oss si at det tar to måneder for bedriften din å konvertere et kundeemne til en kunde. Ut fra den logikken er det bare 50 % sannsynlighet for at et kundeemne som har brukt bare én måned i salgsforløpet ditt kommer til å konvertere.
Avhengigheten av tidsrammen mellom anskaffelse av kundeemner og endelig konvertering betyr at du ikke kan klare dette uten en pålitelig CRM (sideblikk efficy) partner å spille ball med. Dette gjelder spesielt CRM-systemer som integreres sømløst med markedsføringsløsninger og umiddelbart registrerer hver interaksjon med potensielle kunder – i sanntid.
Tenk på det som en hybrid prognosemetode, en som kombinerer elementer fra alle de andre metodene for å lage en sofistikert modell som gir de mest nøyaktige spådommene.
Ved å kombinere variabler som gjennomsnittlig lengde på salgssyklusen, individuell ytelse, sannsynlighet for å avslutte med prediktiv analyse, gjør det mulig for salgsledere å forutsi salgsinntekter med den høyeste graden av nøyaktighet som mulig.
Det er imidlertid to ulemper med denne metoden. Det er litt kompleks og den krever mye innsats for å spore og sikre at alle de sammensatte settene med inndata er korrekte. Igjen: Dette er ganske dyrt sammenlignet med de andre metodene.
Så hvordan anslår du salg? Hvilke trinn er involvert? Dette segmentet skisserer en sjupunkts kronologisk ordnet retningslinje for å lage et salgsprognoseanslag.
Som alltid ved utarbeidelse av handlingsplaner så er det første du bør gjøre, å definere målene for prognosen.
Prøver du å forutsi vekst i inntekter, fortjeneste eller bare vekst i salg? Å definere målene dine gjør deg i stand til å utvikle en bedre retningsforståelse for å beregne anslagene dine.
Å forstå markedet, dets dynamikk og posisjonen din i forhold til det hele er like viktig som å definere målene dine. Jo mer nøyaktig du forstår den nåværende dynamikken i markedet ditt, jo bedre rustet vil du være til å lage nøyaktige sales forecasting.
Den beste måten å gjøre dette på er å stille deg selv en rekke spesifikke spørsmål som kan omfatte:
Disse spørsmålene hjelper deg å få et klarere syn på markedene, styrkene og mulighetene dine, i motsetning til blind optimisme som lar deg ta bilder i mørket.
OK. Mer som din foretrukne prognosemodell. Men du skjønner poenget.
Du ønsker å velge en modell for å analysere inndata og bruke den i stedet for å manøvrere på flere valg som gjør at du blir sittende fast i analyselammelse. (si det raskt, fem ganger)
Uavhengig av prognosemetoden du velger, er det viktig at datasettene du legger inn, er nøyaktige. Ett eneste galt datasett kan koste deg mye hvis det produserer en over-/underestimering som du deretter justerer produksjonskapasiteten og salgskreftene dine etter.
Ekspertene mener at å bruke et pålitelig CRM-system som efficys. er den beste måten å administrere data for sales forecast. Ikke bare hjelper det deg å strømlinjeforme rapporterings- og fakturerings prosesser på tvers av flere ansatte, men det har også en interessant administrasjonsfunksjon som bidrar til å forenkle databasesegmenteringen.
Siden fremtiden er uforutsigbar, må bedriftseiere forstå tidligere trender og årsakene deres, for å bli bedre i markedet og forberede seg på fremtiden.
Ved å plotte ut kvartalsvise eller årlige data, kan du identifisere sesongmessige trender og tilpasse deg i tide ved enten å øke eller senke produksjonen etter behov. Salgsledere må imidlertid være klar over at historiske data ikke tar hensyn til mulige fremtidige tilfeldige svingninger i markedet.
For å håndtere disse potensielle fremtidige svingningene må du innføre noe fleksibilitet og feilmarginer i beregningene dine. Enten det er en uforutsett markedsutvikling eller direkte «gudebestemte hendelser» (hendelser som involverer ukontrollerbare hendelser som COVID-19-pandemien)
Her er et eksempel: I 2021 gikk Toyota forbi General Motors som det ledende bilmerket i USA til tross for at Toyota er basert i Japan og GM er et amerikansk merke. (Den viktigste grunnen som ble utpekt av ekspertene, var Toyotas lager av databrikker.)
Hvis prognosemodellen din av en eller annen grunn forutsier en vekst på 20 000 % i salgsinntekter, er det bare å gå tilbake og sjekke inndataene og formlene i modellen.
På dette stadiet er det alltid nyttig å bruke tidligere salgs- og veksttall som en målestokk for prognoseanslag.
Juryen er klar. Statistikken forteller oss at 97 % av selskapene som implementerer prognoser, nådde målene sine sammenlignet med 55 % ellers. Sales forecast legger fremtiden i hendene dine ved å gi deg ressursene til å forutsi og forberede deg på fremtidige bevegelser i markedet.
Men for at dette skal fungere trenger du ikke bare den mest sofistikerte prognosemodellen som passer inn i budsjettet ditt. Fremfor alt må du også prioritere datainnsamling og -forvaltning.
Tenk på efficy som løsningen som lar deg gå fra å ta et sprang i mørket til en velinformert, krystallklar visjon om til hvilken side av pendelen salgstallene dine kan svinge.
CRM-programvaren vår er fleksibel, fullt integrerbar og enkel å bruke. Vi er sikre på at ved å bruke en strategisk tilnærming til salgsprognoser og den krystallklare visjonen vår om en pålitelig partnerløsning, er du på god vei til å knuse salgsmålene dine! Klikk her for å avtale en fri demo fra i dag.
Finne ut mer: