1小时，做出一套销售预测分析看板
1小时，做出一套销售预测分析看板
销售预测是CRM管理的核心要点之一，它可不仅仅是一个数字，而是关系到企业的钱袋子，甚至是生死存亡。无论企业规模大小或销售团队规模如何，它都影响着目标制定、费用预算、采购计划等各个方面，一旦预测不准确，那后果简直不堪设想。
接下来，我们就来讲一讲销售预测过程中容易出现哪些问题？怎么借助销售预测分析模型去规避？以及具体如何搭建？
一、在销售预测中容易出现什么问题？
一般来说，在实际销售预测过程中，企业可能遇到以下问题：
数据质量差：销售各个环节的数据不完整、不及时或不准确，导致预测结果不可靠。销售过程涉及众多环节和渠道，从客户线索获取、销售机会跟进、合同签订到售后服务等，每个环节都会产生大量的数据。然而，在数据采集、录入和传输过程中，可能会出现各种错误，导致数据失真、延误。
影响因素多：市场环境的复杂性，包括各种因素如季节性变化、市场竞争、经济波动等，难以准确预测未来销售情况。例如，在经济不景气时，汽车、房产等大额消费品的销售往往受到较大冲击，而平价食品、基本生活用品等的需求相对稳定。企业在进行销售预测时，需要综合考虑宏观经济指标如 GDP 增长率、通货膨胀率、失业率等对销售的影响。
预测不准确：销售预测涉及到业务未来的发展方向和业绩目标计划，如果预测不准确，可能导致生产过剩或产品滞销，进而影响企业的盈利能力和市场竞争力。例如，电子消费品行业技术更新换代迅速，如果企业因预测失误生产过多过时产品，随着新一代产品的推出，这些库存积压产品将不得不降价促销，甚至可能面临报废处理，给企业带来巨大的经济损失。
二、销售预测分析有什么用？
通过使用销售预测分析模型，企业可以实现：
数据质量把控：自客户初次流入客户池的那一刻起，直至其完成购买行为的每一步，所有环节的数据均被细致追踪与记录，确保信息的完整性与准确性。
多维度深度分析：该模型支持对销售流程中各阶段转化率、商机地域分布、个人及部门商机数量、订单流失原因等多维度数据的全面剖析，为企业决策提供详尽的数据支撑。
精准销售预测：依托于全面覆盖的数据资源、多维度的深入分析以及专业的预测模型，为销售预测奠定了坚实的基础，使得预测数据更为精确，决策过程更加可靠，助力企业把握市场先机。
三、销售预测的实现思路
在说销售预测分析看板怎么一步步搭建之前，咱得先有个整体框架。
阶段定义与赢率评估：明确划分销售阶段，并为每个阶段设定合理的赢率指标，为精准预测成交金额提供科学依据。
金额预估与日期规划：在商机表中新增预计成交日期字段，并细致计算每个商机可能带来的成交金额，为销售预测提供精确的数据点。
数据可视化分析：借助仪表盘工具，将预测数据与商机过程数据进行全面整合与可视化呈现，使数据分析结果更加直观易懂，为企业决策提供有力支持。
四、销售预测分析具体的实现步骤
（一）销售阶段
1.通过CRM套件特有的功能，定义清楚销售阶段及各阶段的赢率：
2.定义好销售阶段后，销售人员可以在商机表中快速推进销售阶段，销售预测金额将根据阶段变动自动完成分析计算：
（二）金额计算
1.录入商机明细时，录入预计成交日期及商机明细，系统根据商机明细自动计算出商机预计成交总金额：
（三） 数据分析
1.通过仪表盘对商机数据从各个维度以不同类型的图表进行分析展示，特别是商机阶段的漏斗分析，可以直观了解各环节的数据问题：
2.商机特征分析看板中，针对预计成交时间，对各月成交金额进行了预测汇总分析：
3.商机预测金额的计算逻辑如下：预测赢单金额=赢率*预测商机金额
4.通过赢率和预测商机金额两个数据即可计算得出预测成交金额，再按预测成交时间这一时间维度进行分析展示，即可得出每个月的预测成交金额；
（五）效果演示
1.通过销售金额预测分析，负责人可以随时了解成交金额趋势，根据实际情况制定销售目标，促进销售目标达成：
2.对于销售管理中的过程数据，也可以随时查询跟进，识别销售转化问题，指导销售行为执行落地，提升销售效率。做到“抓过程、重效率、拿结果”
Q&A:
1.如何确保数据采集、录入和传输过程中的准确性，避免数据质量问题？
首先，企业应建立完善的数据管理制度，明确数据责任人和数据标准。在数据采集环节，尽量采用自动化技术，如条形码扫描、电子数据交换（EDI）等，减少人工输入错误。对数据录入人员进行专业培训，提高其数据录入技能和责任心。在传输过程中，使用可靠的数据传输协议和加密技术，确保数据的完整性和安全性。
同时，定期对数据进行审计和清理，及时发现并纠正错误数据。例如，某企业在实施销售预测系统时，为销售人员配备了移动设备，通过扫描客户名片直接录入客户信息，减少了手动输入错误，同时在系统中设置了数据验证规则，确保必填字段完整且格式正确。
2.在销售阶段定义及赢率设定过程中，如何确定各阶段合理的赢率指标？
确定赢率指标需要综合多方面因素。
一是历史销售数据，分析过去类似销售机会在各阶段的成功转化率；
二是市场环境变化，如市场竞争加剧可能降低赢率，市场需求增长则可能提高赢率；
三是销售团队经验，根据销售人员对客户购买意向的判断经验来调整；四是产品或服务特性，新产品或差异化服务可能具有不同的赢率表现。
例如，一家软件公司推出新产品时，初期参考同类产品的历史赢率数据，并结合市场调研了解客户对新产品的接受程度和竞争产品情况，同时根据销售团队在前期市场推广中的反馈，初步设定各销售阶段赢率，然后在实际销售过程中不断优化调整。
3.不同行业的销售预测分析模型是否存在差异？如果有，主要体现在哪些方面？
不同行业的销售预测分析模型存在显著差异。
制造业可能更注重生产能力、原材料供应和产品生命周期等因素对销售的影响，模型中会突出供应链相关变量；零售业则更关注季节因素、促销活动、店铺位置和消费者流量等；服务业如金融、电信行业，客户满意度、市场渗透率、套餐组合等因素更为关键。
例如，服装制造业在销售预测模型中会重点考虑面料采购周期、生产排期与季节款式需求的匹配；而电商零售业会着重分析促销活动前后的流量变化、不同品类商品在不同时间段的销售波动等，以制定精准的营销策略和库存计划。
总之，销售预测并非一蹴而就的静态过程，而是需要企业持续投入精力和资源进行优化与完善。