売上の見込みを予測する

良い売上予測を立てるには、科学と芸術の間のどこかに当てはまる技術が関係します。 厳密な客観的な予測モデルを構築することは可能ですが、販売における人的要素により、常識と直感をミックスに追加することが必要になります。 セールスマネージャーとしてのあなたは、勝利要素を提供しなければなりません。

確率の割り当て

すべての売上予測には、予想収益を見積もるための重み付けの手法が含まれています。 顧客関係管理ソフトウェアプログラムは、販売サイクルのベンチマークに確率を割り当てます。 たとえば、ニーズ分析（25％）、製品のデモ（50％）、プロポーザルの提供（75％）、販売終了（100％）などです。 これらの確率が厳密であれば、予測モデルは客観的になり、販売マネージャの判断で、より正確だと感じる他の確率を割り当てることになります。 経験、試行錯誤、そして直感がすべてセールスマネージャーの洗練の要因です。

確率の問題

予測モデルとしての客観的かつ厳密なように、確率の割り当てにはいくつかの基本的な問題があります。 競合する2社がそれぞれ同じ見込み客をターゲットにしているとします。 各社の営業担当が営業サイクルの必要な手順を実行すると、それぞれが75％の確率で販売を終了する可能性があるという同じ結論に達します。 明らかに、確率はそのようには働きません。 75％の確率で注文を獲得した場合、統計的に合計したオッズは100％になるはずなので、他のオッズは25％以下にすることができます。 少なくとも1つの予測が間違っています。 この議論を拡張して、見込み客が1人のベンダーに部分的であると仮定してください。 その主観的意見は各ベンダーの予測を歪めるはずですが、確率の任意の割り当ては顧客のバイアスを認識しません。

外れ値

売上の大部分が500ドルから1, 000ドルの範囲にあるとします。 量と以前の経験に基づいて、これらに確率を割り当て、売上予測から合理的に正確な予想収益を得ることができます。 あなたにとっての難題は、異常値に重みを割り当てることです - あなたが通常する売上高の範囲をはるかに超えている売上の可能性。 たとえあなたがそれに低い成功確率を割り当てたとしても、50, 000ドルの販売の可能性はあなたの予測を歪めるでしょう。 これらのためにあなたの予測に別のカテゴリーを作成することを検討するかもしれません。

ソリューション

販売管理は正確な予測に頼っているだけでなく、ビジネスの他のすべての分野も頼っています。 必然的に、あなたのビジネスの所有者は売上予測のうち何パーセントがクローズされるのか尋ねます。 報告の正確さをどのように達成するかは、機械的システムを超えています。 あなたの予測モデルが科学的であっても、確率を割り当てる際の経験に代わるものはありません。 予測を自分で評価する際の最初のステップは、営業担当の報告を確認することです。 彼らのうちのどれかが誇張しがちであるかどうか、彼らが意思決定者に達したかどうか、そして競合他社が同じ見込みを追求しているかどうか本当に知っているかどうか自分自身に尋ねなさい。 次に、あなたの経験に基づいて、各営業担当の確率を調整して、それらの報告の長所と短所を反映させます。 評価を継続的に改善することで、予測の改善は継続的なプロセスになります。