Principais dicas para a precisão da previsão de vendas
Publicados: 2019-11-12Suas previsões de vendas são mais do que um conjunto de números que mostram o que você acha que seus esforços de geração de leads B2B alcançarão.
Eles são uma janela para o desempenho da sua empresa. Eles informam quanto controle você tem sobre seus negócios, além de ser um sinal de onde você precisa ir para consertar as coisas.
Poucas pessoas sabem mais sobre previsão do que Rory Brown. Rory é cofundador e CCO da Kluster, a plataforma de análise e previsão de receita orientada para a comunidade.
Sentamos com Rory para conversar sobre tudo sobre previsão. Aqui estão cinco grandes conselhos que ele nos deu.
1 - Faça um processo
Como você constrói sua previsão de vendas B2B? Quais dados você está usando e de onde você os obtém? Quais são os critérios para a sua previsão.
Essas questões são muitas vezes negligenciadas nas organizações de vendas - o sistema e o processo por trás da previsão - mas é essencial que você tenha algo no lugar.
As previsões em que o processo não é claro podem causar problemas significativos. Muitas vezes, os números vêm de equipes diferentes e são construídos com base em critérios diferentes.
Você também terá diferentes partes do negócio interpretando as projeções de diferentes maneiras. Você precisa de uma estrutura que padronize a previsão em toda a empresa.
Defina os critérios para sua previsão. Por exemplo, quais são os prazos ou orçamento? Pense em como você vai implementar essas mudanças em sua organização.
2 - Comunique o processo ao negócio
Depois de definir seu processo, você precisa comunicá-lo em toda a sua empresa. Para que a previsão de vendas funcione, você deve ter confiança e adesão do resto do negócio.
Alterar o processo de previsão não é apenas gerenciar dados B2B. Trata-se de gerenciar pessoas e suas expectativas também. Alguns vendedores podem estar preocupados que essas mudanças possam afetar seu poder de ganho.
Crie alguns campeões internos para seu novo processo de previsão. Converse com seus líderes de vendas e traga-os para o processo. Eles podem ser seus defensores, trabalhando ao seu lado para ganhar adesão e confiança.
3 - Crie uma cadeia de responsabilidade
A previsão de vendas só funciona se as pessoas puderem ser responsabilizadas por ela.
Escolha pessoas em sua equipe de vendas responsáveis pela previsão - líderes, por exemplo. Eles serão seu ponto de contato para tudo relacionado à previsão. Se algo der errado e a previsão for imprecisa, eles são as pessoas com quem você precisa falar. Esse tipo de responsabilidade ajuda a melhorar a precisão.
Monitore cada equipe que contribui para sua previsão. Quem foi a equipe mais precisa em um período de tempo específico? Quem foi o menos preciso?
Aprofunde seus dados - depois de identificar quais equipes são imprecisas em suas previsões, você pode tomar medidas para ajudá-las. A qualificação ou o treinamento podem ajudá-los a prever com mais precisão no futuro?
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4 - Use mais de um sistema de previsão
Muitas empresas empregam apenas um sistema de previsão – esta é a abordagem errada. Por quê? É porque a previsão de vendas só pode ser precisa em um determinado momento. Com o passar do tempo, sua previsão pode se tornar imprecisa. Chamamos isso de 'lacuna de visibilidade'.

A previsão deve fornecer confiança ao seu negócio. Rory recomenda usar mais de um modelo de previsão para aumentar a precisão. Ele identificou três modelos que você pode experimentar.
Previsão de categoria
A previsão de categoria é um método comum de previsão em equipes de vendas. É onde os vendedores identificam o 'melhor e se comprometem' no CRM.
As falhas na previsão de categorias são que você precisa que o pipeline total seja visível se for fazer julgamentos sobre esse pipeline. Você também precisa esperar até que cada vendedor tenha feito seus julgamentos sobre o pipeline B2B.
Previsão ponderada
A previsão ponderada está aplicando as taxas de conversão de estágio histórico como uma ponderação ao seu pipeline de vendas ao vivo.
Esse modelo é eficaz porque, supondo que suas ponderações sejam estatisticamente sólidas, você pode confiar em sua previsão e que ela resistirá ao escrutínio. Você também não precisa esperar que toda a equipe de vendas julgue o pipeline para criar uma imagem precisa.
Por outro lado, você ainda precisa esperar que todo o pipeline seja adicionado antes que a ponderação seja precisa.
Previsão de aprendizado de máquina
Na previsão de aprendizado de máquina, você pega uma infinidade de pontos de dados B2B e tendências históricas e, em seguida, faz uma previsão sobre onde sua receita provavelmente terminará.
Este modelo remove as lacunas de visibilidade que você obtém na categoria e na previsão ponderada. Isso ocorre porque o aprendizado de máquina pode usar dados anteriores para prever quanto pipeline você terá em seu funil de vendas de saída antes do início do período. Em seguida, ele pode fazer uma previsão para a previsão.
Não pode ser 100% preciso, mas você pode ter mais confiança na previsão de aprendizado de máquina nos estágios iniciais do período de tempo do que com qualquer outro modelo.
Você pode descobrir mais sobre esses modelos neste artigo que Rory escreveu para o blog Kluster.
Use dois, ou melhor ainda, todos os três métodos para melhorar a precisão e obter uma imagem mais clara das tendências de vendas.
5 - Monitore a integridade de seus sistemas de previsão
Fique de olho em sua previsão para que você possa melhorá-la daqui para frente.
Pense em questões como: em que ponto do trimestre cada sistema se torna bastante preciso na geração de receita? Então, defina o porquê.
É essencial que as pessoas em sua empresa saibam quando a previsão se torna precisa, para que possam tomar medidas para resolver quaisquer problemas (por exemplo, aumentar o número de funcionários da equipe de vendas).
Às vezes, as equipes de vendas perdem de vista por que estão sendo solicitadas a produzir previsões. É para que eles possam planejar com antecedência. Isso é fundamental para os negócios. É importante que a previsão seja confiável e alinhada à sua estratégia de vendas mais ampla.
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Esperamos que você tenha achado este artigo útil. Obrigado a Rory por se sentar conosco. Mal podemos esperar para fazê-lo novamente em breve!
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