2023년 판매 예측에 대한 결정적인 가이드

판매 예측은 항상 사업 계획의 필수 요소였습니다. 오늘날의 역동적이고 빠르게 변화하는 시장은 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

미래 판매를 예측함으로써 회사는 정보에 입각한 결정을 내리고 수익과 성장을 높일 수 있습니다.

이 포괄적인 가이드에서는 다음을 다룹니다.

• 판매 예측의 정의 및 작동 방식
• 정확한 판매 예측의 세 가지 핵심 요소
• 판매 예측 방법
• 판매 예측의 과제 및 모범 사례

판매 예측 정의: 무엇입니까?

미래의 판매 실적과 결과를 예측하는 과정입니다. 예측은 과거 동향, 과거 데이터, 시장 동향 및 고객 설문 조사를 기반으로 합니다.

판매 예측을 수행하는 기업은 정보에 입각한 결정을 내리고 현실적인 목표와 판매 목표를 설정할 수 있습니다. 또한 정확한 판매 예측을 통해 조직은 리소스, 마케팅 전략 및 운영을 적절하게 계획할 수 있습니다.

판매 예측은 어떻게 작동합니까?

판매 예측 프로세스는 데이터 수집으로 시작됩니다. 여기에는 과거 판매 데이터, 과거 및 현재 추세에 대한 정보, 현재 판매 파이프라인 정보 수집이 포함됩니다.

그런 다음 이러한 데이터 세트를 분석하여 향후 판매 및 향후 수익을 예측하는 데 도움이 되는 패턴을 식별합니다. 영업 관리자와 리더는 또한 이러한 판매 예측을 기반으로 도전적이면서도 현실적인 목표를 설정합니다.

그러나 판매 예측에 뛰어들 계획인 기업이 염두에 두어야 할 한 가지가 있습니다. 구조화된 판매 프로세스를 갖추는 것이 필수적입니다. 구조는 판매 파이프라인을 통해 거래가 원활하게 진행되도록 보장하여 보다 정확한 과거 판매 데이터 및 예측으로 이어집니다.

판매 예측이 중요한 이유는 무엇입니까?

판매 예측을 통해 기업은 재고, 인력 배치, 마케팅 및 예산 책정과 관련하여 현명한 결정을 내릴 수 있습니다.

이제 기업이 매출 예측을 하지 않으면 어떻게 될까요?

의사 결정자들은 미래에 대한 명확한 이해 없이 지출을 계속할 것입니다. 이로 인해 현금 흐름 문제, 직원 감축, 심지어 파산과 같은 극단적인 경우가 발생할 수 있습니다.

정확한 판매 예측의 3가지 핵심 요소

1. 데이터 수집 및 분석

정확한 판매 예측의 기초는 보유하고 있는 데이터의 품질에 있습니다. 여기에는 과거 판매 데이터, 업계 동향 및 판매 파이프라인의 현재 상태가 포함됩니다. 기록 데이터에서 추출할 수 있는 통찰력의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

• 거래를 성사시키는 데 걸리는 평균 시간
• 리드가 떨어지는 위치
• 연락하는 리드의 직책 또는 역할
• 주어진 기간 동안의 평균 인바운드 또는 아웃바운드 리드
• 예약된 약속과 노쇼의 비율

간단히 말해서 과거 데이터를 신뢰할 수 없다면 판매 예측도 정확하지 않을 것입니다.

마찬가지로 사용 가능한 기록이나 문서가 없으면 예측의 근거가 없습니다.

2. 판매 프로세스 및 방법론

정확한 판매 예측을 위해서는 잘 정의되고 효율적인 판매 프로세스가 필수적입니다.

여기에는 잠재 고객 식별, 잠재 고객 검증, 홍보 및 거래 성사를 위한 구조화된 접근 방식이 포함됩니다. 영업팀은 손등처럼 영업 프로세스를 알아야 합니다.

체계적인 프로세스를 따르면 영업 리더는 영업 파이프라인을 통해 거래가 원활하게 진행되도록 할 수 있습니다. 이것은 과거 데이터에 대한 보다 정확한 문서화로 이어지며, 이는 보다 정확한 판매 예측으로 이어질 것입니다.

3. 협업과 소통

판매 예측은 영업팀만의 책임이 아닙니다. 다른 요소가 작용하기 때문에 다른 부서의 관점과 전문 지식을 얻는 것도 중요합니다.

그런 식으로 전체 비즈니스가 프로세스에 참여하고 모든 기반이 고려됩니다.

다음은 예입니다. 판매 예측은 특정 수의 인바운드 리드를 예측할 수 있습니다. 전략을 조정할 수 있도록 이에 대해 마케팅 팀과 상의하는 것이 적절합니다.

살펴볼 2가지 판매 예측 방법

정성적 예측 기법

여기에는 고객 피드백, 시장 동향 및 업계 지식과 같은 주관적인 정보를 사용하여 예측하는 것이 포함됩니다. Delphi 방법 및 시장 조사 설문 조사를 포함하는 이러한 기법은 전문가의 의견과 통찰력에 의존하여 향후 판매를 추정합니다.

정성적 예측은 귀중한 통찰력을 제공할 수 있지만 과거 데이터 및 통계 모델을 기반으로 하는 정량적 예측 방법보다 신뢰성이 떨어지는 경우가 많습니다.

양적 예측 기법

반면 정량적 예측 기법은 예측을 생성하기 위해 과거 판매 데이터와 통계 모델을 살펴봅니다.

정량적 예측 방법의 예로는 시계열 분석 및 회귀 분석이 있습니다. 이러한 방법은 객관적인 데이터를 기반으로 하므로 보다 안정적이고 정확한 예측을 제공합니다. 그러나 외부 요인이나 시장 상황의 갑작스러운 변화를 항상 고려하지는 않을 수 있습니다.

이것은 무엇을 의미 하는가? 기업은 가능한 최고의 판매 예측을 달성하기 위해 질적 및 양적 예측 기술을 결합하는 방법을 모색해야 합니다.

비즈니스에서 판매 예측 구현을 시작하는 3가지 방법

1. 체계적인 영업 프로세스 구축

구조화된 판매 프로세스를 설정함으로써 본질적으로 판매 실적을 효과적으로 측정하고 분석할 수 있는 프레임워크를 만드는 것입니다. 이를 통해 기록 데이터를 기반으로 판매를 더 쉽게 예측할 수 있습니다.

아직 없는 경우 구축을 시작하는 방법에 대한 간략한 개요는 다음과 같습니다.

• 가지고 있는 과거 데이터를 분석합니다.
• 판매 주기와 이에 영향을 미치는 요인을 이해하기 위해 패턴과 추세를 식별합니다.
• 잠재 고객 발굴, 리드 선별, 협상 및 종료와 같은 영업 프로세스 내에서 명확한 단계와 이정표를 정의합니다.
• 리드 추적의 시기와 방법론에 대한 합의를 도출합니다.

2. 올바른 도구와 기술 선택

판매 예측 기능을 향상시키려면 올바른 도구와 기술을 활용하는 것이 중요합니다.

판매 데이터를 효율적으로 캡처하고 구성할 수 있는 강력한 고객 관계 관리(CRM) 시스템에 투자하십시오. 이를 통해 고객 상호 작용을 추적하고 리드 및 기회를 관리하며 보고서를 생성할 수도 있습니다.

또한 판매 분석 소프트웨어 또는 비즈니스 인텔리전스 도구를 사용하여 판매 데이터를 분석하고 의미 있는 통찰력을 생성하는 것을 고려하십시오. 이러한 도구는 추세를 파악하고 판매를 보다 정확하게 예측하며 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 판매 예측 모니터링 및 조정

기업은 정기적으로 모니터링하고 현재 판매 실적에 맞게 예측을 조정해야 합니다.

판매 모니터링에 관한 몇 가지 팁:

• 판매 데이터를 정기적으로 검토하고 예상 수치와 비교하십시오.
• 불일치를 식별하고 근본 원인을 분석합니다.
• 시장 동향, 경쟁 및 경제 상황과 같이 판매에 영향을 줄 수 있는 외부 요인을 추적합니다.

3가지 주요 판매 예측 과제 및 이를 극복하는 방법

1. 데이터 품질 및 가용성

데이터 품질 및 가용성과 관련된 문제에는 주관적이고 편향된 정보, 예측 데이터 부족, 예상치 못한 시장 변화, 열악한 데이터 품질 및 내부 편향이 포함됩니다.

이 문제를 극복하는 방법:

데이터 정리, 정기적인 데이터 위생 관행, 데이터 스크러빙, 데이터 정규화와 같은 데이터 유효성 검사 기술을 사용하여 데이터 품질을 보장합니다. 또한 데이터 가용성을 보장하기 위해 클라우드 스토리지와 같은 데이터 스토리지 솔루션과 미러링 및 클러스터링과 같은 데이터 복제 기술을 살펴볼 수 있습니다.

2. 시장 변동성과 불확실성

시장 변동성과 불확실성은 예측할 수 없는 수요 및 가격 변동으로 이어져 전체 판매 예측에 영향을 미칠 수 있습니다.

이 문제를 극복하는 방법:

예측을 정기적으로 검토하고 다른 산업 또는 시장 업데이트가 있을 수 있는 다른 부서와 협력하십시오.

이러한 선제적 접근 방식은 기업이 시장 변동에 적응하고 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

3. 영업팀 참여 및 책임

이 영역의 문제에는 영업 팀원 간의 동기 부여, 의사 소통 및 책임 부족이 포함될 수 있습니다.

이 문제를 극복하는 방법:

인센티브와 보상, 목표 설정, 협업 및 소통 문화를 구현합니다. 팀 구성원이 역할을 성공적으로 수행하는 데 필요한 기술과 지식을 갖추도록 교육 및 개발 기회를 제공하는 것을 고려하십시오.

판매 예측을 위한 3가지 모범 사례

1. 예측을 정기적으로 검토하고 업데이트합니다.

최소 한 달에 한 번 판매 예측을 검토하는 것이 좋습니다. 물론 빈도는 산업, 판매 주기 및 선호도에 따라 다를 수 있습니다. 예측을 지속적으로 평가하고 수정함으로써 예측에 현재 실행 중인 전략과 결합된 현재 판매 실적이 정확하게 반영되도록 할 수 있습니다.

특히 마케팅과 영업 측면에서 방향과 전략이 바뀌는 것은 지극히 정상적인 일입니다. 중요한 것은 예측에서 이러한 변화를 고려하는 것입니다.

2. 타 부서와의 협업

다른 부서와의 협업은 잠재적인 문제와 성장 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다. 기업은 마케팅, 제품, 재무 등의 부서와 협력하여 다양한 관점에서 인사이트를 수집하고 예측 프로세스를 개선할 수 있습니다.

3. 판매 예측 프로세스를 지속적으로 최적화합니다.

기업은 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 판매 예측 프로세스를 지속적으로 개선해야 합니다. 여기에는 완전하고 정확한 판매 데이터의 활용을 보장하고 분석의 세분화를 강화하며 판매 팀이 예측에 대해 책임을 지도록 하는 것이 포함됩니다.

차세대 성장을 위한 판매 예측 활용

요약하면 판매 예측은 사업 계획의 중요한 측면입니다. 이를 통해 기업은 정보에 입각한 결정을 내리고 수익 성장을 달성할 수 있습니다.

데이터 기반 접근 방식을 따르고 구조화된 판매 프로세스를 설정하고 다른 부서와 협력함으로써 기업은 판매 예측의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다. 또한 판매 예측 모범 사례를 구현하고 프로세스를 지속적으로 최적화하면 예측을 제 위치에 유지할 수 있습니다.

판매 예측 여정을 시작할 때 성공의 열쇠는 지속적인 개선, 협업 및 데이터 기반 접근 방식에 있음을 기억하십시오. 이러한 원칙을 따르면 판매 예측의 잠재력을 최대한 활용하고 비즈니스를 새로운 차원으로 끌어 올릴 수 있습니다.

압도적이며 어디서 어떻게 시작해야 할지 모르겠습니까? TaskDrive 팀과의 무료 전략 상담을 예약하면 시작할 수 있도록 도와드리겠습니다!