판매 확률 예측

좋은 판매 예측을 구축하는 것은 과학과 예술 사이의 어딘가에 해당하는 기술을 포함합니다. 엄격한 객관적 예측 모델을 구축하는 것이 가능하지만 판매의 인간적 요소는 상식과 직감을 혼합에 추가해야합니다. 영업 관리자는 우승 요소를 제공해야합니다.

확률 할당

모든 판매 예측에는 예상 수익 추정을위한 가중치 부여 기법이 포함됩니다. 고객 관계 관리 소프트웨어 프로그램은 판매주기의 벤치 마크에 확률을 지정합니다. 예를 들어 요구 분석 (25 %), 제품 데모 (50 %), 제안서 전달 (75 %) 및 판매 종료 (100 %)가 될 수 있습니다. 이러한 확률이 엄격한 경우 예측 모델은 객관적이며 영업 관리자의 재량에 따라 다른 확률을 더 정확하게 지정할 수 있습니다. 경험, 시행 착오 및 직관력은 판매 관리자의 세분화 요소입니다.

확률 문제

예측 모델만큼 객관적이고 엄격한 것처럼 보이기 때문에 확률 할당에 몇 가지 근본적인 문제가 있습니다. 두 경쟁 회사가 각각 동일한 잠재 고객을 대상으로한다고 가정합니다. 각 회사의 영업 담당자가 판매주기에서 필요한 단계를 거친 후에는 각 담당자가 판매를 종료 할 확률이 75 %라는 동일한 결론에 도달합니다. 확실히 확률은 그렇게 작동하지 않습니다. 주문을받을 확률이 75 %이면 다른 확률은 25 %를 초과 할 수 없습니다. 왜냐하면 통계적으로 결합 확률은 100 %가되어야하기 때문입니다. 적어도 하나의 예측이 잘못되었습니다. 이 주장을 확장하여 잠재 고객이 한 공급 업체의 일부라고 가정합니다. 그 주관적인 의견은 각 벤더의 예측을 왜곡해야하지만, 임의적으로 확률을 할당해도 고객의 편견을 인식하지 못합니다.

특이 치

대부분의 매출액이 500 ~ 1, 000 달러 범위에 있다고 가정합니다. 볼륨 및 이전 경험을 토대로, 이들에 확률을 할당하고 판매 예측에서 합리적으로 정확한 예상 수익을 얻을 수 있습니다. 당신에게 도전하는 것은 이상 치에 가중치를 할당하는 것입니다. 일반적으로 판매하는 판매 범위를 벗어나는 판매 가능성입니다. 낮은 성공 확률을 부여하더라도 50, 000 달러의 판매 가능성으로 인해 예측치가 왜곡됩니다. 예측을 위해 별도의 카테고리를 만드는 것이 좋습니다.

솔루션

판매 관리는 정확한 예측에 의존 할뿐만 아니라 비즈니스의 다른 모든 영역에서도 마찬가지입니다. 필연적으로 비즈니스 주인은 예측 판매량의 몇 퍼센트가 닫혔는지 물을 것입니다. 보고의 정확성을 달성하는 방법은 기계 시스템을 뛰어 넘습니다. 예측 모델이 과학 일지라도 확률 할당 경험에 대한 대용품은 없습니다. 예측을 개인적으로 평가할 때 첫 번째 단계는 영업 담당자의보고를 검토하는 것입니다. 의사 결정자들에게 도달했거나 경쟁자들이 동일한 전망을 추구하는지 여부를 실제로 알고 있다면, 그들 중 누구라도 과장하는 경향이 있는지 자문 해보십시오. 그런 다음 경험을 토대로 각 영업 담당자의 강점과 약점을 반영하여 영업 담당자의 가능성을 조정하십시오. 지속적인 평가를 통해 예측을 개선하는 것은 지속적인 프로세스가 될 것입니다.