销售预测准确性的重要提示

您的销售预测不仅仅是一组数字，显示您认为您的 B2B 潜在客户开发工作将实现的目标。

它们是了解您的业务表现的窗口。 它们告诉您您对自己的业务有多少控制权，以及作为您需要去哪里解决问题的路标。

很少有人比 Rory Brown 更了解预测。 Rory 是社区驱动的收入分析和预测平台 Kluster 的联合创始人兼 CCO。

我们与 Rory 坐下来讨论预测的所有事情。 以下是他给我们的五个很好的建议。

1 - 制定流程

您如何建立您的 B2B 销售预测？ 您正在使用什么数据以及从哪里获取数据？ 你预测的标准是什么。

这些问题在销售组织中经常被忽视——预测背后的系统和过程——但你必须做好准备。

过程不明确的预测可能会导致重大问题。 通常，这些数字将来自不同的团队，并建立在不同的标准之上。

您还将有不同的业务部门以不同的方式解释预测。 您需要一个标准化整个公司的预测的框架。

定义预测标准。 例如，时间表或预算是多少？ 想想你将如何在你的组织中实施这些变化。

2 - 与业务沟通流程

一旦您定义了您的流程，您需要在整个公司内进行沟通。 要使销售预测发挥作用，您必须得到其他业务部门的信任和支持。

改变预测过程不仅仅是管理 B2B 数据。 这也是关于管理人员和他们的期望。 一些销售人员可能担心这些变化会影响他们的赚钱能力。

为您的新预测流程创建一些内部拥护者。 与您的销售负责人交谈并将他们带入流程。 他们可以成为您的拥护者，与您一起工作以获得支持和信任。

3 - 建立责任链

销售预测只有在人们对其负责的情况下才有效。

选择销售团队中负责预测的人员——例如领导者。 他们将成为您与预测相关的一切事宜的联系人。 如果某些事情误入歧途并且预测不准确，那么他们就是您需要与之交谈的人。 这种问责制可以帮助您提高准确性。

监控对您的预测做出贡献的每个团队。 谁是特定时间段内最准确的团队？ 谁最不准确？

挖掘您的数据——一旦您确定哪些团队的预测不准确，您就可以采取措施帮助他们。 技能提升或培训能否帮助他们更准确地预测未来？

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4 - 使用多个预测系统

太多的公司只使用一种预测系统——这是错误的方法。 为什么？ 这是因为销售预测只能在某个时间点准确。 随着时间的推移，您的预测可能会变得不准确。 我们称之为“可见性差距”。

预测应该为您的业务提供信心。 Rory 建议使用多个预测模型来提高准确性。 他确定了您可以尝试的三种模型。

品类预测

品类预测是销售团队常用的预测方法。 这是销售人员在 CRM 中确定“最佳和承诺”的地方。

品类预测的缺陷在于，如果您要对该管道进行判断，则需要使整个管道可见。 您还必须等到每个销售人员对 B2B 管道做出判断。

加权预测

加权预测将历史阶段转化率作为您的实时销售渠道的权重。

这个模型是有效的，因为假设你的权重在统计上是合理的，你可以对你的预测充满信心，并且它会经得起审查。 您也不必等待整个销售团队来判断管道以构建准确的画面。

另一方面，在权重准确之前，您仍然必须等待添加整个管道。

机器学习预测

在机器学习预测中，您需要获取大量 B2B 数据点和历史趋势，然后预测您的收入最终可能在哪里。

该模型消除了您在类别和加权预测中获得的可见性差距。 这是因为机器学习可以使用过去的数据来预测在时间段开始之前您将在对外销售漏斗中拥有多少管道。 然后，它可以对预测进行预测。

它不可能 100% 准确，但您可以在时间段的早期阶段对机器学习预测比使用任何其他模型更有信心。

您可以在 Rory 为 Kluster 博客撰写的这篇文章中找到有关这些模型的更多信息。

使用两种或更好的所有这三种方法来提高准确性并更清楚地了解销售趋势。

5 - 监控预测系统的完整性

密切关注您的预测，以便您可以改进它。

考虑以下问题：每个系统在本季度的什么时候在产生收入方面变得相当准确？ 然后，定义原因。

企业中的人员必须知道预测何时变得准确，这样他们才能采取措施解决任何问题（例如增加销售团队人数）。

有时，销售团队会忽略他们被要求进行预测的原因。 这样他们就可以提前计划。 这对企业来说至关重要。 重要的是预测是可信的并与您更广泛的销售策略保持一致。

今天尝试认知

我们希望您发现这篇文章很有用。 感谢 Rory 与我们坐下来。 我们迫不及待地想很快再做一次！

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