8 種銷售預測方法：權威指南

蘇揚帕特爾

• 2022 年 9 月 30 日

我們需要產生多少潛在客戶才能實現目標？ 我們是否需要雇傭更多的銷售代表來增加我們的收入？ 這個新產品會產生多少收入？ 這些都是銷售預測方法可以幫助您的公司回答的重要問題。

銷售預測對公司的成功至關重要，可幫助企業高管在設定銷售目標、招聘、推出新產品以及為即將到來的季度或年度製定預算時做出明智的決策。

在本指南中，我們介紹了銷售預測的最佳實踐和八種不同的方法，以及每種方法的優缺點。

• 章節
• 01什麼是銷售預測？
• 02為什麼銷售預測很重要？
• 03 8 銷售預測方法
• 04銷售預測最佳實踐
• 05常見的銷售預測錯誤
• 06常見問題
• 07用於銷售預測的 CRM 系統

什麼是銷售預測？

銷售預測是一種以數據為依據的過程，可根據公司的需求預測公司在給定時間段內（例如，每週、每月、每季度或每年）將獲得多少收入。

銷售預測會考慮各種因素，例如歷史數據、經濟和行業趨勢以及公司現有的銷售渠道。 從本質上講，銷售預測的目標是解決這些問題：一家公司能賺多少錢？ 預計該收入何時會出現？

銷售預測可以幫助企業製定戰略計劃； 然而，它們並不是堅如磐石的預測。 就像天氣預報一樣，銷售預測並非 100% 準確，並且可能被低估或高估，因此了解它們會根據市場、經濟趨勢和公司變化（如裁員或招聘）而波動非常重要。

為什麼銷售預測很重要？

銷售預測旨在通過確定以下內容來幫助公司戰略性地規劃未來：

• 內部預算：銷售預測有助於確保團隊和公司總體上保持在季度/年度的預算範圍內。
• 增長率：了解公司的發展方向可以更輕鬆地達到銷售配額甚至超越這些目標。
• 供應鏈採購和準備：能夠預測銷售數字並了解季節性如何影響它們可以幫助您的企業正確購買庫存。
• 招聘和容量規劃：高銷售期意味著您可能需要更多的員工； 低迷期可能意味著裁員。 銷售預測可以幫助您做出相應的計劃。
• 銷售和合作夥伴戰略：銷售預測增加了整個公司的價值，幫助您在內部為銷售做好準備，並通過合作夥伴關係制定適當的戰略。

對於私營公司而言，銷售預測可幫助員工和領導者獲得對其業務的信任和信心。 另一方面，銷售預測有助於上市公司在市場上獲得信譽。

8種銷售預測方法

雖然有許多不同的預測方法，但大多數都屬於兩大類：定量和定性。

• 定量預測：這些預測採用基於數據的方法進行銷售預測，依靠過去銷售收入的歷史數據來幫助預測未來趨勢。 定量預測可以採用自下而上和自上而下的方法。 自下而上的方法將特定時期與前一年的同一時期進行比較，並根據該比較建議增長。 自上而下的定量方法會考慮市場信息和其他各種因素來確定預測。
• 定性預測：這些預測本質上更主觀，依賴銷售代表、執行團隊和其他市場變量的意見來預測銷售收入。 定性預測通常是公司執行的最簡單的預測方法，但是它也帶有一定程度的錯誤，因為它是高度主觀的。

機會階段預測

機會階段預測基於完成您在管道中排隊的未來交易或銷售的機會。

大多數企業將其銷售渠道分為以下階段：

• 前景
• 合格的
• 提案
• 結束
• 贏/輸

假設您有 1,500 美元的潛在客戶通常關閉其中的 10%，然後您在提案階段有 2,000 美元，您通常會關閉 3/4 的銷售額，那麼您的總機會階段預測表明您總共有 1,650 美元給定時間段的交易。

優點

• 便於使用
• 可與 CRM 程序配對
  

缺點

• 不考慮銷售交易的主觀性
• 沒有銷售代表的輸入就不准確

銷售週期預測長度

銷售時長預測根據交易期限評估銷售額。

要使用此方法進行計算，請使用完成任何最近交易所需的總天數，然後將其除以已完成交易的總數。

例如，假設您的公司最近完成了六筆交易：

• 交易 1：60 天
• 交易 2：65 天
• 交易 3：44 天
• 交易 4：52 天
• 交易 5：31 天
• 交易 6：49 天

然後，您將總天數 (301) 除以 6，平均為 50 天。 在這個時間範圍內，無論交易看起來多麼有希望，或者您的管道中有多少交易，您仍然可以預測您必須在大約兩個月內完成的任何交易。

優點

• 簡單的預測方法
• 使用客觀數據
  

缺點

• 不考慮個別交易的細微差別
• 需要非常準確地跟踪銷售週期，這可能很乏味

歷史數據預測

也稱為時間序列預測，歷史數據預測是一種分析過去數據以根據上一年同期預測您的業務銷售額的方法。 這種方法通常會假設過去一段時間的增長率。

例如，如果您去年 9 月的銷售額為 60,000 美元，假設增長率為 10%，那麼您預計今年 9 月的銷售額為 66,000 美元。

優點

• 易於實施的簡單方法
• 只要市場沒有發生重大變化，就準確

缺點

• 不考慮季節性或市場變化
• 不考慮環境變化的需求

線性回歸分析

回歸分析是一種深入的定量預測方法，需要對統計數據和影響公司銷售的不同元素有深入的了解。 在最基本的層面上，它涉及查看影響銷售的不同變量併計算它們之間的關係。

回歸分析使用公式Y = a + bX 。 要運行回歸分析，您必須首先：

• 確定您進行預測的原因以及您想從中學到什麼。
• 確定受影響最大的因素——例如，這可能是銷售額，您將其標記為Y （或等式中的因變量）。
• 確定可能影響您的銷售的自變量（等式中的X ）。
• 縮小一個時間段。
• 收集因變量 (Y) 和自變量 (X) 的數據。
• 選擇一個軟件，比如 Excel，來運行你的回歸模型。
• 分析 X 和 Y 變量之間的相關性。

例如，如果您想預測下一年的銷售額以及如何相應地僱用銷售代表，您可以查看過去五年間的銷售電話（您的 X 變量）和銷售額（您的 Y 變量）之間的關係。

使用回歸分析公式，您的等式將是Sales = a + b(sales calls) ，您可以使用回歸分析軟件將其繪製在相應的圖表上。 請記住，等式中的a和該軟件將幫助您生成一條最佳擬合線，顯示您選擇的時間段內銷售和銷售電話之間的關係有多密切。 根據這些數據，您可以確定是否需要為來年僱用更多的銷售代表。

優點

• 適合希望微調其預測策略的公司
• 對企業有利，因為客觀
• 提供公司預測數字的真實視圖
  

缺點

• 難以運行和理解
• 需要紮實的統計學知識

管道預測

管道預測分析公司銷售管道中的每個機會或潛在銷售，並根據年齡、交易類型和交易階段等各種因素預測其成功完成。 這是一種非常準確和復雜的方法，但依賴於大量數據和自定義工具，可能並非每家公司都可以使用。

優點

• 佔銷售渠道的每一步
• 以數據為中心且準確
  

缺點

• 需要定制工具來考慮不同的銷售因素
• 需要大量數據

直觀（銷售代表）預測

直覺預測是一種依賴於銷售代表的意見的方法，他們對他們管道中的交易將完成的信心有多大。 因為銷售代表最接近他們的銷售前景以及他們所銷售的產品或服務，所以他們往往擁有最好的洞察力。

然而，直觀的預測也非常主觀，因為銷售代表往往很樂觀，可能會給出過於慷慨的答案。 因為直觀預測不像上面討論的許多其他方法那樣依賴於銷售數據，所以它只有在你有可以信任的坦率銷售代表時才有效。

優點

• 易於實施
• 銷售代表對他們銷售的產品有最好的了解

缺點

• 高度主觀的方法
• 銷售代表傾向於給出過於樂觀的見解

情景寫作

情景寫作是一種預測方法，它基於一組特定的假設關注可能的極端情況。 使用這種方法，預測人員將為管道中的交易起草幾個不同的案例，並得出最佳和最壞情況的結論。

大多數場景編寫遵循八步過程：

1. 焦點問題：年銷售額
2. 關鍵因素：影響年銷售額的因素，如銷售電話、演示和產品查詢
3. 外力：競爭或政府限制
4. 嚴重的不確定性：明年可能出現的任何挑戰，例如客戶傾向於採用的新技術，這會降低銷售額
5. 場景：考慮所有可能的場景
6. 場景邏輯：考慮每個場景的可能結局以及接下來會發生什麼
7. 影響和選項：基於不同方案選項的下一步
8. 早期指標：考慮這些指標與焦點問題和關鍵因素的關係，以幫助規劃

優點

• 當圍繞不確定性的每個可能結果都有製定的行動計劃時的有效方法
  

缺點

• 依賴於對業務和銷售的主觀理解
• 耗時的

多變量預測

多變量預測顧名思義——它結合了上述方法的不同因素，如銷售週期長度、機會預測、銷售代表輸入和歷史數據。 基於多個變量的預測通常是最準確的，但也是最複雜的，需要高級分析解決方案，最好由有預算的大型組織實施。

優點

• 依賴多種因素，使其最準確
• 適合大型組織
  

缺點

• 複雜且需要海關係統
• 不建議初創公司或小型企業使用

銷售預測最佳實踐

如您所見，預測銷售的方法有很多種。 無論您的公司使用哪種方法，總有一些最佳實踐需要遵循：

• 建立清晰的銷售流程
• 使用準確的數據
• 依靠歷史數據
• 合併更改
• 預測市場趨勢
• 分析競爭
• 依靠來自不同部門的協作輸入

最好將銷售預測視為可以構建的東西。 始終致力於從以前的預測中吸取教訓，以改進未來的預測方法。 通過使用更先進的預測流程和工具並在之前的預測基礎上進行構建，公司可以超越競爭對手，因為他們將更深入地了解推動其業務的因素以及如何在銷售期結束之前塑造銷售期的結果。

常見的銷售預測錯誤

當然，生成始終如一的準確銷售預測並非沒有挑戰。 您需要注意的一些常見缺陷包括不准確的數據、低效率和完全主觀性。

數據不准確

雖然通常是無意的，但不准確是銷售預測的最大陷阱之一，並可能導致團隊和利益相關者之間的不信任。 銷售預測中的數據可能不准確的原因有很多，例如：

• 整個公司對 CRM 軟件的採用和培訓不佳
• 跨團隊的數據不一致或來自銷售代表的數據不完整
• 與利益相關者用於生成預測的方法不一致
• 不同部門和團隊之間缺乏協作

效率低下

在處理大型銷售預測以及與大型團隊或跨部門合作時，效率低下尤其常見。 在這些情況下，預測通常會有多個所有者，這會給錯誤留下更多空間。 此外，如果一個團隊在預測規則上不一致，那麼它的生成方式可能會出現爭議和錯誤，這可能會導致多次修改。

主觀性

雖然許多預測方法都是數據驅動的，但都在某種程度上依賴於預測者就如何使用數據做出正確的決策。 由於高度數據驅動的方法往往更加複雜和耗時，因此許多公司依賴於更簡單、更主觀的方法，例如機會階段和直觀預測。

常見問題

哪種方法最適合銷售預測？

哪種預測方法最好通常取決於貴公司的需求、規模和預算。 然而，數據驅動的預測方法通常是最準確的。 尤其是多變量預測是目前最準確的預測方法。

什麼是銷售預測示例？

大多數銷售預測方法都屬於定量或定性的範疇。 定性銷售預測是主觀的，依賴於銷售團隊或執行團隊進行預測。 定量方法採用基於數據的方法進行銷售預測，並且往往對團隊來說更耗費時間和資源。

定量方法的一個簡單示例是銷售週期預測的長度，它用完成任何最近交易所需的總天數除以已完成交易的總數。

誰負責銷售預測？

銷售主管幾乎總是負責銷售預測。 在大多數情況下，銷售副總裁將負責編排預測報告。

用於銷售預測的 CRM 系統

投資客戶關係管理 (CRM) 系統是為您的銷售部門提供準確數據以供使用的重要部分。

即使您是一家初創公司並且剛剛起步，擁有一個 CRM 並確保您的銷售代表知道如何使用它也會在您匯總銷售預測時簡化工作。

在自動化銷售潛在客戶方面， Mailshake等工具可以幫助您的銷售團隊發送更多的電子郵件，同時仍將個性化放在首位。 Mailshake 還可以通過為您提供準確的銷售預測數據來幫助支持您的銷售預測。