文/韓作

朋友公司有個做銷售已經3年的員工，業(yè)績一致不錯。

最近被提拔到一個渠道的運營主管，遇到的第一個難題就是選了一個產品找公司申請，打算上架賣，但上司第一個問題就就是讓她提供一下這個產品未來一段時間的銷售預測。

這一下難到了她。以前她只管賣貨，產品都是現成的，如今做了一個渠道的老大卻還要自己選品，而且不僅選品，還要做銷售預測。

頭都要大了。

就像這個員工一樣，你有沒有也遇到和領導申請新產品時，被詢問銷售預測而感到力不從心？

或者你確定了一個類目、找了一個產品，打算售賣卻不知道前景如何？

數據太少，預測方法不對，預測做不準。而預測如果做不準，那還不如不做。

其實對于很多中小企業(yè)，做銷售預測一直是一件很困難的事情。

并非所有的銷售預測方法都是一樣的。但也還是有一些最常見的銷售預測方法可供我們使用。

1.機會階段預測方法

機會階段銷售預測方法就是要考慮了每筆交易所處的銷售流程的各個階段。管道越深入，交易完成的可能性就越大。

一旦你選擇了一個周期期，通常是月、季度或年，這通常取決于你的銷售周期的長度和你的銷售團隊的配額，這是你只需將每筆交易的潛在價值乘以它完成的概率。

在你為管道中的每筆交易完成此操作后，將總數相加以獲得你的總體預測。

雖然以這種方式創(chuàng)建銷售預測相對容易，但結果往往不準確。此方法不考慮機會的存在時間。

換句話說，只要它們的結束日期相同，在你管道中擱置三個月的交易將被視為與一周前的交易相同 。為此你必須相信你的銷售人員會定期清理他們的管道。

機會階段的銷售預測也可能過于依賴歷史數據。如果你要更改消息傳遞、產品、銷售流程或任何其他變量，你的交易將按階段將會以不同的百分比完成。

• 優(yōu)點：建立銷售預測相對容易，計算結果客觀。
• 缺點：不準確的數據可能導致不準確的預測，計算不考慮每個機會的大小或存在時間。

假設你已根據你的管道確定了以下可能關閉的百分比：

• 初次通話：5%
• 合格：10%
• 產品演示：35%
• 產品試用：60%
• 最終決定：80%
• 交易完成：100%

根據該預測模型，在產品演示階段 1,000元的交易有 35% 的可能性完成。這筆交易的預測金額就為 350 元。

2.銷售周期長度預測方法

銷售周期長度預測方法使用單個機會的存在時間來預測它們可能關閉的時間。

因為這種技術只依賴于客觀數據而不是銷售的反饋，所以你不太可能得到一個過于理想的預測。

假設銷售人員在潛在客戶準備好之前預訂了演示。他們可能會告訴你潛在客戶即將購買。但這種方法會計算出他們不太可能購買，因為他們幾周前才開始與銷售人員交談。

此外，這種技術可以涵蓋不同的銷售周期。一個正常的潛在客戶購買可能需要大約六個月的時間，但推薦通常只需要一個月，而來自貿易展覽的潛在客戶可能需要大約八個月。你可以按平均銷售周期長度對每種交易類型進行分類。

為了獲得準確的結果，你需要仔細跟蹤潛在客戶如何以及何時進入銷售人員的渠道。如果您的 CRM 沒有與你的營銷軟件集成以及自動記錄交互，你的銷售將花費大量時間手動輸入數據。

• 優(yōu)點：計算依據是客觀的，你可以輕松整合潛在客戶資源以更好地預測這些機會
• 缺點：它的計算并不總是考慮每個機會的大小或類型，它僅適用于已經被仔細跟蹤的數據

假設你的平均銷售周期持續(xù)六個月。如果你的銷售人員已經和客戶對接了三個月，預測可能表明他們贏得交易的可能性為 50%。

3.直觀的預測方法

一些銷售經理只是要求他們的代表估計關閉的可能性。銷售人員可能會說：“我相信他們會在 14 天內購買，這筆交易價值 X?！?這就是直觀的銷售預測。

一方面，這種方法會考慮最接近潛在客戶的人的意見：銷售人員。

另一方面，銷售代表天生樂觀，經常提供過于樂觀的估計。

這里沒有可擴展的方法來驗證他們的評估。要查看潛在客戶是否像銷售人員所說的那樣關閉，她的銷售經理需要聽她的電話、跟進她的會議和/或查閱她的商務溝通記錄。

當歷史數據接近于零時，這種方法在公司或產品的早期階段最有價值。

• 優(yōu)點：它僅取決于銷售團隊的意見，因為他們與潛在客戶最接近。預測不需要歷史數據。
• 缺點：計算是主觀的，每個銷售代表可以做出不同的預測，而你無法擴展或復制此方法。

假設你要預測全新業(yè)務的銷售額。而你只運營了三個月，沒有任何歷史數據。團隊中有兩名銷售人員，因此你需要他們根據直覺預測未來六個月的銷售情況。

每個銷售人員都會檢查他們銷售渠道中的交易以及他們?yōu)榻酉聛淼膸讉€月計劃的任何潛在客戶機會。然后根據他們的分析，他們預測未來六個月的銷售額為 500,000 元。

4. 歷史預測方法

預測你在一個月、一個季度或一年內銷售多少的最快速的方法是查看匹配的時間段并假設你的結果將等于或大于這些結果。這就是歷史銷售預測。

這種方法存在一些問題。首先，它沒有考慮季節(jié)性。其次，它假設買方需求是恒定的。但是，如果發(fā)生任何不尋常的事情，你的模型就將站不住腳了。

當讓，我們還是希望歷史需求應該只用作基準，而不是銷售預測的基礎。

• 優(yōu)點：它又快又容易，依賴于經過驗證的歷史數據，適用于穩(wěn)定的市場
• 缺點：不考慮季節(jié)性或市場變化，以及買家的需求

假設你的團隊在 10 月份共銷售了 80,000 元的每月經常性收入 (MRR)。根據這種方法，您會假設他們在 11 月會賣出 80,000 元或更多。

你可以通過添加歷史增長來使此預測更加復雜。如果每月持續(xù)增加銷售額 6-8%，則 11 月份的保守估計為 84,800 元。

5.多變量分析預測方法

最復雜的銷售預測方法：多變量分析預測 。是使用預測分析并結合提到的幾個因素，例如平均銷售周期長度、基于機會類型的關閉概率和銷售績效。

這種預測往往是最準確的。但是，它需要高級分析解決方案，這意味著如果你的預算很少，你可以暫時放棄他。

除此以外，你還需要完整詳細的數據——如果你的銷售沒有用心跟蹤他們的交易進度和活動，那么無論你的預測能力多么出色，結果都將是不準確的。

• 優(yōu)點：非常依賴數據，因此是最準確的。
• 缺點：數據驅動，所以它需要一個分析解決方案和/或預測工具，成本高，同時需要銷售人員持續(xù)跟蹤和清理數據

想象一下，你有兩個銷售人員，每個銷售人員都在處理一個帳戶。你的第一個銷售人員計劃在周五與采購部開會，而你的第二個銷售人員剛剛向客戶做了第一次演示。

根據你的第一個銷售人員在此銷售流程階段的勝率，再加上相對較大的預測交易規(guī)模和該季度剩余的天數，他在此期間完成交易的可能性為 40%。這為你提供了 96,000 元的預測。

雖然第二個銷售人員在銷售過程中的較早階段，但交易規(guī)模較小，而且她的成交率很高。她也有 40% 的可能性關閉，給你 68,000 元的預測。

將這些結合起來，你將獲得 164,000 元的季度銷售預測。

6.管道預測方法

如果你沒有適當的工具來處理你的預測計算，那管道銷售預測方法可能需要一些時間。它會審查當前在你的管道中的每個機會，并根據獨特的公司變量（包括代表的獲勝率和機會價值）計算其關閉機會。

這種預測方法依賴于你能提供高質量數據的能力。如果數據混亂或數據不完整，你最終只會得到毫無價值的預測。

確保你的銷售人員定期將準確、及時的數據輸入到他們的 CRM 中，以便獲得準確完整的數據。

• 優(yōu)點：非常依賴數據，這使其成為最準確的數據之一，同時考慮了每個機會的獨特因素。
• 缺點：很容易被扭曲，而且通常需要銷售預測工具。

如果你的銷售團隊通常在 60 天內完成價值在 50，000元到 80,000 元之間的交易，那么團隊管道中的所有當前交易都將很有可能完成。

然后，你就可以使用這些數據來計算你的月度或季度預測。

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科學的預測方法，加上個合適的階段貨情形，相信銷售預測會從公司的軟肋，終會變成超強的推動力。

（如果覺得我能幫到你，可以【關注】或者留言給我，找到一起成長的伙伴[奮斗]）

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