数据分析驱动：10个有关销售的精准预测技巧
数据分析驱动：10个有关销售的精准预测技巧
销售预测是通过分析数据和趋势，预测未来销售情况以及市场需求的过程，由于领导者无法凭空预测未来，他们必须依靠对定量数据的分析，有时也会考虑定性数据，以预测未来的销售情况。
然而，随着市场不确定性的增加，传统的预测方法可能已不再适用。尤其当销售团队和高管将“乐观目标”与“准确预测”混淆时，预测准确性就会出现问题。
销售人员往往会根据销售团队和高管的最佳期望来制定预测数字，而忽略了查看历史数据、根据以往趋势和现实参数进行预测的重要性。
因此，在本文您将看到销售预测中可采用的最佳策略和战术，这些策略将为您提供实用的指导，帮助您更好地理解和预测客户行为，从而更精准地规划未来的销售策略。
什么是战略性预测？
在营销和销售中，战略性预测是利用基准、历史数据以及其他信息和因素来预测未来需求和销售增长的做法。
讽刺的是，销售预测中过度的乐观往往会在后期引起团队成员之间的不必要的负面情绪和消极状态。相比于设定不合理的高标准并未达到目标，更好的做法是根据可靠数据确定并超越现实目标。
什么是预测模型？
预测模型是企业领导者利用有关企业的历史数据来预测销售、收入、潜在客户、新客户、供需等核心功能的工具。根据预测模型产生的信息来制定年度目标。
然而，并不存在一种适用于所有情况的预测模型。对于表现出色的销售团队来说，需要选择合适的模型（或模型组合）来制定公平准确的年度目标。
销售周期长度预测模型
对于每一个销售者而言，销售周期的长度都是一个重要因素。
这实质上是指一个潜在客户从潜在线索一直到重复购买者的每个销售周期阶段所需的时间。
了解销售周期长度并将其纳入销售预测中，将有助于销售团队更专注于成交，而不是每个月都为了赶时间而急于推动潜在客户进入下一阶段。
将销售周期长度视为一个固定的度量标准。
除非领导团队已经制定了加速销售周期的计划，否则可以假设销售周期长度不会改变，并且不要鼓励销售代表急于完成交易。
时间序列预测模型
使用历史数据来预测未来是许多预测模型的主题，而时间序列预测则主要关注历史数据，而不使用其他变量。
使用这种类型的预测模型，销售将被绘制在一个折线图上，每个点代表一个特定的时间点。
可以使用时间序列预测来预测也就是基于过去销售发生的时间来进行，对未来销售可能发生的时间。
需求预测模型
有几种不同类型的需求预测模型，它们关注影响需求的内部和外部因素，被动型和主动型。
被动型需求预测模型通过查看过去数据来预测未来销售。这种类型的模型通过仅考虑业务可以控制的内部因素来简化事物。还考虑了业务通常经历的季节性趋势。
主动型需求预测使用尽可能实时的数据来预测未来销售。使用这种类型的模型，将包括外部因素，如市场状况、当前正在进行的营销策略，以及您是否了解竞争对手。
回归预测模型
回归模型是一种用于理解哪些自变量影响因变量的统计过程。
从销售的角度来看，回归模型可以帮助了解哪些销售活动影响关闭的交易数量。
回归模型的公式为 Y = a +bX，其中 Y 是因变量，X 是自变量。值 a 和 b 分别是回归线的 y-截距和斜率。
运行回归预测模型的关键是使用历史数据并对每个活动运行回归。
一旦运行了回归模型，将能够看到特定活动与时间内关闭的交易数量之间的相关性或缺乏相关性。
其他可能影响销售的活动还包括外拨电话数量、接收内拨电话数量和完成的产品演示数量。可以针对每个独立变量运行回归，以确定应该专注于哪些活动，哪些活动在总体方案中并不重要。
大多数企业的销售都会经历一定程度的季节性，因此在销售预测中考虑这一点是一个很好的做法。季节性预测模型可以准确地显示每个月与年度平均值相比的偏差程度。
如何将销售精准预测
使用历史数据
绝大多数大型企业都能够借助历史数据来进行销售预测。如果您的公司尚未实施与目标和转化率相关的分析及其他跟踪方法，现在是开始的好时机。
了解过去的销售情况是准确预测未来走势的关键。
然而，过去的销售表现并非总能准确预测未来。今年可能会推出新产品、拓展新市场或面临竞争加剧等挑战。
历史数据虽然是一个可靠的基础，但在进行销售预测时仍需考虑其他不可预测因素。这些因素可能会对未来销售额产生积极或消极影响。因此，在最终的预测中，需要综合考量这些因素。
保持数据清晰可用
如果没有向团队明确传达可执行标准，销售人员可能会自行制定定义和使用情况准则，导致数据输入的不一致性。这样一来，销售人员就难以基于准确的数据做出正确的决策。
因此，对于像正在进行中的交易或每个客户段的交易数量等不像销售和收入那样具体的数字，团队应确保达成共识。
为此，可以采取以下措施：
- 提供持续的CRM使用培训，以确保团队了解如何正确记录和管理销售数据。
- 在团队会议中持续强调对销售预测的重要性，并确保所有成员都了解并遵循相同的标准和方法。
- 在一对一会议中，定期检查正在进行的交易，确保数据的准确性和一致性，并提供必要的支持和指导。
- 对记录和交易进行抽查，以发现潜在的不一致之处，并及时进行纠正和调整。
从简单模型开始
若您初次运用数量预测模型进行明年销售额的预测，最佳方式是从简单模型开始，并随时间逐步改进。
最初阶段可采用诸如回归预测模型等简单模型，针对团队执行的五种最常见销售活动进行预测。这样做比将季节性、时间序列和需求预测融合于单一模型中更为有效。
为何如此呢？因为随着跟踪变量的减少，以下目标实现起来就更为简单。
首先是销售目标的设定。这有助于向销售者解释目标设定的合理性，并获得领导对预测的批准。一旦评估了首年预测模型的表现，就可以在第二年利用来自其他类型模型的变量来更新模型。
根据销售流程实施计划
在销售预测优化中，理应注重销售线索的质量而非数量。
尽管线索的质量对其转化潜力有重要影响，但增加线索数量也能提升交易关闭率。因此，制定一个能够生成所需最低线索数量的行动计划。
举例而言，若了解到销售者能够从合格线索中转化25％的交易，那么下个季度所需的合格线索数量应为前一季度的两倍。在最佳情况下，销售者应能够关闭30-50％以上的交易。
了解销售漏斗各阶段的转化率，并根据这些数据进行相应规划，是确保销售流程有效进行的关键。销售流程的转化率和具体数字会因业务特性和平均交易速度而有所不同。
因此，根据不同阶段的转化率建立准确的销售预测至关重要。
结合“假设”和定性数据
在规划过程中，许多公司都应该考虑追踪新的数据集，并高度重视定性数据的价值。
与其仅审视相同的数字并做出预测，公司更应该提出具有”假设"性质的问题。这样一来，一旦收集到更多数据，就能够回答这些问题。通过从不同角度审视业务，往往可以获得新的见解。
定性问题与定量数据的跟踪相结合，有助于更全面地了解业务并做出更明智的决策。这种综合方法可以将预测融入到其他业务目标中，例如商店改造或广告活动的测试中，从而实现更有效的业务运营。
参考季节性因素
一种重要的定性信息是回答以下问题：“我们在……时销售更多。”
如果预测模型是线性的，将每个月或季度视为相似的，可能会忽略季节性因素或相关影响，从而影响准确性。
以下是一些示例：
"我们是一家玩具公司，在儿童节期间销售量会激增。" 这家公司应该在第二季度的预测中考虑这一点，尤其是在儿童节前后。
“我们是一家游泳用品店，夏季即将到来，预计销售量将会迅速上升。”季节性的变化将激发人们对游泳池、沙滩和度假的需求，从而增加我们游泳用品的销售机会。因此，该公司将提前备货，确保能够满足顾客在夏季活动中的各种需求。同时，也会增加促销活动和营销宣传，吸引更多顾客光顾店铺，提高销售额和品牌知名度。
鼓励各个部门之间的合作
一个成功的预测往往不是由单一部门完成的，而是需要整合公司各个部门的意见和专业知识。因此，建立良好的合作关系能够为预测工作提供新的视角和更全面的信息。
预测最佳的实践是以团队合作的方式进行。整合来自不同部门的意见和数据，能够丰富预测过程，充分利用各部门的专业知识。这样的合作不仅能够提高预测的准确性，还能够增加团队成员对预测工作的责任感。
此外，通过建立基于团队合作的流程，并进行更多的审查，可以避免单一部门操纵数据以符合其利益和偏见的情况发生。部门间的合作不仅可以增加预测过程的透明度和可信度，还能够获得多样化的视角，让每个部门都感到被重视和听取。
因此，鼓励部门间的合作将有助于建立一个更加信任和有效的预测机制。
适当的纳入外部数据
通常情况下，销售预测主要依赖于内部的历史数据，因为这些数据易于获得并且具有一定的可靠性。
然而，也需要考虑一些外部因素，例如市场团队是否计划在未来进行大规模的营销活动？竞争对手是否最近调整了其产品或服务？所服务的市场是否正在扩大或收缩？这些外部因素都可能对业务产生重要影响，从而影响到销售额。
在将外部数据纳入预测模型时，需要格外谨慎。确保所使用的数据来源具有一定的专业性和可靠性，以保持模型的准确。
考虑市场趋势和竞争对手
如果销售受到的影响仅限于内部因素，比如销售团队的规模和效率，那么预测工作可能会相对简单。然而，实际情况是销售预测受到市场趋势等外部因素的影响。
举例来说，假设有两种产品，一种是稳定的主打产品，另一种是新近推出的时尚产品，虽备受瞩目但尚未成为主流关注焦点。这两种产品的增长轨迹显然会有所不同，因此必须将它们视为不同的部分来加以考虑。
另外，竞争因素也是需要充分考虑的。
比如，假设有一个竞争对手与公司在市场上享有相似的声誉和知名度，他们的产品也具有一定竞争力。然而，他们突然降价了。这样一来，销售者与潜在客户的谈话内容可能会发生变化，潜在客户与自身的对话也会因此而调整。
因此，市场趋势和竞争对手的动态变化都会直接影响销售预测的准确性和有效性，因此在进行销售预测时必须全面考虑这些因素。
为最坏的情况做准备
无论是对于销售预测还是其他类型的预测，人们都不愿意面对最坏的情况，尽管大家都希望每个季度都能实现增量销售，但现实不会按大家所期望的发展。
这就是为什么销售预测应始终考虑到最坏的情况，想象一下，如果销售冠军被竞争对手请走，所销售的产品面临质量问题需要召回，或者其他突发事件迫使重新评估销售流程，该如何应对？
虽然不必花费过多时间去构想公司可能面临的最可怕的事件，但在预测中留出一些余地以应对潜在的挫折是必要的。
仔细审查去年的销售数据，发现去年发生的异常情况是否可能再次发生。切勿假设每一点好运都会每年都会降临于您。销售数字的现实往往介于“无限可能”和“崩塌”的之间。
提升企业决策能力
在充满不确定性和挑战的商业环境中，精准的销售预测技巧和模型成为企业取得成功的关键。
通过深入的数据分析以及持续的学习和优化，企业能够更加自信地制定战略、规划资源，并有效地应对市场波动。并且，随着数据科学和人工智能的不断发展，可以期待更多智能化的销售预测模型和工具的涌现，这将进一步提升企业的决策能力和竞争优势。
因此，为实现持续的增长和成功，企业需要不断关注并采用最新的技术和方法，持续完善销售预测体系，以更好地应对日益激烈的市场竞争。