판매 예측: 정의 및 방법론
게시 됨: 2024-04-02
- 2024년 2월 5일
내용물
고대 중국 시인 노자는 이렇게 말했습니다. “지식이 있는 사람은 예측하지 않는다. 예측하는 사람은 지식이 없다.”
하지만 우리는 기원전 6세기부터 먼 길을 걸어왔습니다. 예측은 중요합니다. 이를 수행하지 않으면 비즈니스를 제대로 운영할 수 없습니다.
레스토랑을 오픈한다고 가정해 보겠습니다. 최고점과 최저점이 발생하는 대로 처리하시겠습니까? 아니면 하루 중 언제 가장 바쁠지, 어떤 요일에 어떤 요리가 가장 인기가 있을지 예측해 보시겠습니까?
아마 두 번째겠죠?
이는 직원 배치 수준을 계획하고 셰프가 준비를 시작하는 데 도움이 됩니다.
판매 예측이 필요한 모든 비즈니스 에 동일한 논리가 적용되어야 합니다.
판매 예측 정의: 판매 예측이란 무엇입니까?
판매 예측은 판매로 인한 미래 수익을 예측하려는 시도로, 일반적으로 최소 향후 12개월 동안은 월별로 분류한 다음 향후 2~5년 동안은 연도별로 분류합니다. 대부분의 사업 계획에서는 일반적으로 3년 후를 내다보는 예측이면 충분합니다.
평균 예측은 과거 매출, 현재 파이프라인의 규모와 품질, 더 넓은 업계 및 사회적 추세 등 여러 소스의 데이터를 기반으로 합니다. 그렇게 하면 수치가 목표에서 벗어날 가능성이 줄어듭니다.
예를 들어, 파이프라인에서는 호박 판매가 10월 내내 급증한다고 알릴 수 있지만, 과거 데이터 및 업계 추세는 11월에 판매량이 크게 줄어들 가능성이 있음을 알려줄 것입니다 .
일기 예보와 마찬가지로 판매 예측도 6개월 후에 무슨 일이 일어날지에 대한 구체적인 보장이 아니라 작업할 계획으로 간주되어야 합니다.
판매 예측이 아닌 것이 무엇인지 알아두는 것도 중요합니다. 특히 판매 예측은 판매 목표 설정과 동일하지 않습니다.
- 판매 목표는 귀하가 원하는 일을 간략하게 설명합니다.
- 판매 예측은 판매 목표와 상관없이 앞으로 일어날 일을 예측합니다.
매출을 예측하는 방법
판매 예측의 가치를 이해하셨습니다. 이제 직접 예측하는 방법은 다음과 같습니다.
1. 기억하세요: 회계사가 될 필요는 없습니다
판매 예측은 복잡해 보일 수 있지만 실제로는 일련의 경험에 근거한 추측에 지나지 않습니다.
완벽해지기를 기대하지 마세요. 가장 진보된 알고리즘에 접근할 수 있는 가장 경험이 많은 재무 모델러는 예측이 완벽하게 정확할 것이라고 결코 기대하지 않습니다. 따라서 여러분도 마찬가지입니다.
판매 예측의 요소는 매우 간단합니다. 제품이나 서비스가 두 개 이상인 경우 스프레드시트의 별도 행에 각각의 예상 수익을 표시하고 함께 추가하세요. 10개 이상의 줄이 있으면 통합하세요.
장부가 아닌 미래 전략을 계획하고 있으므로 매우 심층적으로 진행하는 것에 대해 걱정하지 마십시오.
2. 월간 판매 수량 예측
우선, 매월 판매할 것으로 예상되는 "단위" 수를 예측해 보십시오.
물론, "단위"라는 단어는 종종 실제 제품을 암시합니다. 그러나 이는 다양한 Mailshake 제품 계층이나 가상의 레스토랑에서 판매하는 커피 잔 수 또는 채식 아침 식사에도 쉽게 적용될 수 있습니다.
단순히 수익만 보는 것보다 서비스를 구성 요소로 세분화하면 예측하기가 훨씬 쉬워집니다.
3. 과거 데이터 활용
이전 판매 데이터는 예측과 관련된 가장 좋은 친구, 특히 최근 과거입니다.
지난 3~5년간의 성과를 검토하여 계절적 추세를 파악하고 확인하세요. 그러나 매출 예측을 생성하는 데 있어 작년의 데이터를 가장 가치 있는 데이터로 취급하십시오.
4. 신제품에 대한 시장 데이터 활용
하지만 과거 데이터가 없다면 어떻게 될까요?
이전에 판매했던 제품과 다른 새로운 제품을 출시한다면 어떻게 될까요?
이는 여전히 판매 예측을 작성하지 않은 것에 대한 변명의 여지가 없습니다.
앞으로 무슨 일이 일어날지 정확히 알 수는 없지만 수요를 예측하기 위해 의지할 수 있는 일종의 데이터는 항상 존재합니다. 당시 획기적인 제품이었던 팩스기가 처음 시장에 출시되기 전에 분석가들은 타자기와 복사기의 판매 수치를 사용하여 판매 예측을 구축했습니다.
5. 프로젝트 가격
마지막 단계는 판매할 것으로 예상되는 모든 단위에 가격 데이터를 적용하는 것입니다.
이 작업을 완료하면 한 섹션의 다양한 단위 판매량을 모두 합산하고 해당 값을 다른 섹션의 예상 가격과 곱하여 세 번째 섹션에서 수익 예측을 생성하는 간단한 스프레드시트가 남게 됩니다.
판매 예측 방법론
이것이 판매 예측 구축의 기본 이론입니다. 하지만 실제로는 그 모든 숫자를 어디에서 가져오나요?
다시 한번 강조합니다. 여기서 귀하의 목표는 예측을 100% 정확하게 만드는 것이 아닙니다. 하지만 데이터는 어딘가 에서 와야 합니다. 그렇지 않으면 본질적으로 의미가 없습니다. 다음은 귀하의 의견을 하나로 모으는 데 사용할 수 있는 몇 가지 방법입니다.
1. 영업팀의 판단을 신뢰하세요
이 이론의 배경은 매우 간단합니다. 귀하의 영업팀은 앞으로 일어날 일에 대해 가장 잘 알고 있으므로 담당자에게 거래가 성사될 때 가치가 얼마나 되는지 물어볼 수 있습니다.
그 총액을 모두 합산하고 1~2년 동안 추정한 다음, 아주 훌륭합니다! 당신은 판매 예측을 얻었습니다.
분명히 이 방법론에는 몇 가지 결함이 있습니다. 그 중 가장 중요한 것은 일반 영업사원의 사고방식입니다.
낚시를 하던 사람이 항상 자신이 잡은 괴물 농어의 크기를 과장하는 것과 마찬가지로 영업 담당자도 판매 예측을 과대평가하는 경향이 있습니다.
더욱이 영업사원마다 각기 다른 견적을 내므로 여기서는 일관되고 반복 가능한 모델을 구축할 방법이 없습니다.
2. 과거 데이터 검토
또 다른 매우 간단한 접근 방식은 과거에 비슷한 조건에서 어떻게 수행했는지 조사하여 현재와 미래에 어떻게 수행할지 예측하는 것입니다.
귀하의 사업이 지난 5년 동안 매년 10%씩 성장했으며 작년 이맘때 $20,000의 신규 사업을 마감했다고 가정해 보겠습니다. 이 모델을 사용하면 이번 달 판매 수익을 $22,000로 추정하는 것이 합리적입니다.
이전 방법보다 조금 더 정확하기는 하지만 과거 데이터에만 의존한다는 것은 넓고 넓은 세상에서 일어나는 다른 모든 일을 무시한다는 것을 의미합니다.
코로나바이러스는 이러한 접근 방식이 어떻게 무너질 수 있는지를 보여주는 극명한 예입니다. 비즈니스 의류를 판매하는 경우 2019년 3분기에 얼마나 많은 제품을 이동했는지는 중요하지 않습니다. 현재 원격으로 일하는 사람이 너무 많아 그만큼 많이 판매하지 못할 것입니다.
3. 거래 단계 사용
이것은 좀 더 정교합니다.
판매 프로세스의 각 단계마다 거래가 성사될 확률을 지정합니다. 초기 콜드 이메일에 응답하면 5%, 제품 데모에 동의하면 50%, 주요 의사 결정자와 피치 미팅을 예약하면 75%가 될 수 있습니다.
그런 다음 언제든지 기회의 규모에 해당 거래가 성사될 확률을 곱하여 예상할 수 있는 수익을 추정할 수 있습니다.
이것은 매우 인기 있는 방법이지만 여전히 단점이 있습니다.
특히 시간의 흐름을 무시한다. 두 개의 다른 리드에 대해 제품 데모를 실행했지만 그 중 하나는 3주 전이고 다른 하나는 오늘 아침이었다면 실제로 동일한 종료 가능성이 있습니까? 아마도 그렇지 않을 것입니다.
4. 맞춤형 모델 구축
정의에 따르면 사용자 정의 모델은 무엇 이든 될 수 있습니다. 그러나 일반적으로 위의 모든 방법과 기회 연령 및 잠재 고객이 표시한 구매 신호와 같은 추가 특성이 결합됩니다.
이 접근 방식은 일반적으로 가장 정확한 결과를 생성하지만 이를 활용하려면 분석 도구 및/또는 고급 CRM 보고서가 필요할 수 있습니다.
판매 예측 예
수치 분석을 마친 후 판매 예측은 어떻게 보일까요? 다음은 몇 가지 예입니다.
기본 매출 예측
Bplans.com의 회장이자 창립자인 Tim Berry는 새로운 카페에 대한 간단한 매출 예측의 환상적인 예를 제시합니다.
이 예측은 다음과 같은 가정을 기반으로 합니다.
- 4인용 테이블 6개가 있어 주인은 하루 평균 약 24명의 점심 식사를 제공할 수 있습니다.
- 테이크아웃 점심은 테이블 점심의 약 두 배이므로 하루에 48개입니다.
- 점심 음료는 테이블에서 점심마다 평균 0.9이고 테이크아웃 점심에는 0.5에 불과합니다.
- 아침 시간에는 시간당 최대 30명의 고객이 커피를 마실 수 있으며, 점심 시간에는 점심 10회당 커피 3잔의 비율로 추가 컵을 판매합니다.
이러한 가정을 세우기 위해 카페의 가상 소유자는 업계에서의 경험과 상업 단지에서의 위치를 활용했습니다. 즉, 그녀의 최고 수요는 영업일 구성에 크게 영향을 받습니다.
상세한 매출 예측
Microsoft는 모든 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정할 수 있는 상세한 판매 예측 템플릿을 제공합니다.
스프레드시트에는 주어진 기회가 거래로 이어질 확률을 기반으로 한 가중 예측 방법을 사용하면서 많은 노력을 기울이는 사전 구축된 수식과 워크시트 기능이 함께 제공됩니다.
현재 선호하는 판매 예측 방법은 무엇입니까? 아래 댓글로 알려주세요.
