Jak niedokładne prognozowanie wpływa na przychody

Słuchaj, rozumiemy to. Prognozowanie to nie spacer po parku.

Jeden zły skręt i jesteś zgubiony. Tracisz cenne przychody.

Według LinkedIn zepsucie prognozowania popytu może kosztować naprawdę dolary. Za dużo zapasów? To pieniądze wyrzucone w błoto. Za mało? Przywitaj się z nieudanymi sprzedażami.

Koszty niedokładnego prognozowania: bezpośrednie i pośrednie

Niedawny raport firmy Forrester podkreślił bezpośrednie i pośrednie koszty niedokładnego prognozowania.

Z operacyjnego punktu widzenia prowadzi to do niepowodzeń w planowaniu wydajności, zwiększonych kosztów utrzymania zapasów oraz zaostrzenia budżetu i zasobów. Podważa także zaufanie do kierownictwa korporacji i sprzedaży oraz ma szersze implikacje biznesowe, takie jak mniejsza zdolność do inwestowania we wzrost, negatywny wpływ na wycenę rynkową i mniejsza zdolność do przyciągania inwestycji kapitałowych.

Główny winowajca tego chaosu? Słaba jakość danych.

Bez dokładnych informacji odzwierciedlających zmiany w czasie rzeczywistym Twoje prognozy będą tak samo wiarygodne, jak prognozy pogody bez barometru.

Brak punktów danych wysokiej jakości, technologia sprzedaży ukrytej oraz rosnąca złożoność i zmienność (np. złożoność podróży kupującego i nowe modele przychodów) utrudniają dokładne prognozowanie.

Paragraf 22 dotyczący prognozowania ręcznego i automatycznego

Ręczne prognozowanie, z niekończącą się liczbą arkuszy kalkulacyjnych i błędami ludzkimi, to podejście, którego zalecamy unikać, jeśli to możliwe.

Zanim jednak przejdziesz do automatycznego prognozowania, pamiętaj, że nawet najbardziej wyrafinowany system jest tak dobry, jak dane, które dostarcza. Jeśli brakuje Twoich danych, są one niedokładne lub nieaktualne, nadal zmierzasz w stronę niespokojnych wód.

A to nie koniec wyzwań. A co jeśli Twoim handlowcom brakuje kluczowych informacji o ofertach? A może są zbyt zajęci (lub zapominają), aby zaktualizować CRM? A może przeceniają lub niedoceniają swoje prognozy sprzedaży?

Strategie prognozowania budowane są wokół ludzi, a nie tylko procesów

Prognozowanie naprawcze nie polega tylko na wdrażaniu nowych procesów – to także uwzględnienie osób, które będą te procesy realizować. Nowe metody często mogą być postrzegane jako dodatkowa praca przedstawicieli, jeśli nie rozumieją oni ich wartości, co prowadzi do większej pracy administracyjnej i krótszego czasu sprzedaży.

Jakie jest zatem antidotum na ten problem? Polega na projektowaniu technologii, procesów i systemów danych, tak aby w centrum tego wszystkiego znajdowali się ludzie.

1. Proste, skonsolidowane obszary robocze

Rozważ utworzenie skonsolidowanego obszaru roboczego, w którym aktualizowanie rekordów będzie tak proste, jak kliknięcie przycisku. To nie tylko skraca czas wprowadzania danych, ale także minimalizuje ryzyko błędów.

2. CRM odzwierciedlający podróż klienta

CRM powinien być czymś więcej niż tylko repozytorium danych; powinno być odzwierciedleniem podróży Twojego klienta. W ten sposób Twój zespół może uzyskać kompleksowe spojrzenie na każdego klienta, lepiej zrozumieć jego potrzeby i odpowiednio dostosować swoje podejście.

3. Usprawnienie stosu technologii sprzedaży

Zastanów się nad tym – czy Twój zespół wprowadza dane do wielu systemów? Czy mogą zebrać całościowy obraz cyklu życia klienta w ramach jednego systemu? Jeśli odpowiedź brzmi „nie”, istnieje możliwość, że Twój proces sprzedaży może być nadmiernie skomplikowany. Rozważ skonsolidowanie stosu technologii sprzedaży, aby usprawnić zarządzanie danymi i zwiększyć wydajność.

4. Wdrażanie poradnika sprzedaży

Przedstaw podręcznik sprzedaży, który przedstawia dane powiązane z wyższymi współczynnikami wygranych. Upewnij się, że Twoje procesy są zbudowane tak, aby konsekwentnie gromadzić te dane. Zapewnia to Twoim przedstawicielom jasny plan działania, ograniczając niejasności i zwiększając ich pewność siebie.

5. Ustalanie priorytetów transakcji

Każdy człowiek ma ograniczone zasoby – choć chcielibyśmy wykonać milion rozmów, e-maili i prezentacji, mamy tylko określoną ilość czasu.

Jak zatem wspierać swoich przedstawicieli w pozyskiwaniu wysokiej jakości leadów?

Cóż, twoi przedstawiciele muszą wiedzieć, które transakcje traktować priorytetowo.

6. Włączenie logiki warunkowej

Logika warunkowa może służyć jako potężne narzędzie w procesach sprzedaży. Pozwala na tworzenie dynamicznych procesów, które dostosowują się na podstawie wprowadzonych danych. Na przykład, jeśli transakcja osiągnie określony etap, przedstawicielowi mogą zostać automatycznie przydzielone określone zadania. Może to usprawnić przepływ pracy i zapewnić, że żaden krok nie zostanie pominięty.

Ilościowe prognozowanie sprzedaży i procesy współpracy

Oprócz tych strategii rozważ zastosowanie ilościowych metod prognozowania sprzedaży. Mogą one pomóc w ocenie prawdopodobieństwa osiągnięcia przez transakcję etapu „Zamkniętego wygranego” na każdym etapie procesu sprzedaży. Wspólny proces prognozowania, obejmujący koordynację i współpracę między zespołami, może również zwiększyć dokładność i spójność.

Propozycja wartości czasu spędzonego na prognozowaniu

Według HubSpot przeciętny sprzedawca poświęca na tę czynność około 2,5 godziny tygodniowo. Daje to zdumiewające 130 godzin rocznie na jednego sprzedawcę.

Rodzi to intrygujące pytanie: co by było, gdyby ten czas przeznaczyć na sprzedaż bezpośrednią?

Jednakże, pomimo swojej czasochłonności, prognozowanie odgrywa niezastąpioną rolę w kierowaniu strategicznymi decyzjami biznesowymi.

Dlatego też istotne pytanie nie dotyczy wyeliminowania potrzeby prognozowania, ale raczej zwiększenia jego efektywności i dokładności.

Złote zasady dokładnego prognozowania

W porządku, oto nasz sugerowany plan gry umożliwiający dokładne prognozowanie.

• Dane w czasie rzeczywistym: gwarantują, że podejmujesz decyzje w oparciu o najbardziej aktualne informacje.
• Widoczność w różnych branżach: łączy zespoły wprowadzające produkty na rynek w ramach wspólnego celu.
• Automatyzacja przepływu pracy: Redukuje błędy ręczne i zwiększa wydajność.
• Skonsolidowane i połączone dane: zapewniają całościowy obraz operacji.

Dokładne prognozowanie za pomocą HubSpot

W świetle niedawnego ogłoszenia HubSpot o nowym narzędziu do prognozowania predykcyjnego dla firm, zwłaszcza tych, które kierują się HubSpotem, takich jak Six & Flow, niezwykle ważne jest zrozumienie, co to oznacza i jak się na to przygotować.

Jak skonfigurować HubSpot do prognozowania AI?

Aby w pełni wykorzystać nowe narzędzie prognozowania predykcyjnego HubSpot, Twoja firma musi wykonać kilka kluczowych kroków:

1. Konsoliduj platformy

Aby skutecznie wykorzystać to narzędzie, niezbędna jest centralizacja lub dobra integracja wszystkich danych w HubSpot. Konsolidacja ta zapewnia płynny przepływ i dostępność danych, co ma kluczowe znaczenie dla dokładnego prognozowania.

2. Wyczyść swoje dane

Spójność we wprowadzanych danych, formatowaniu i mapowaniu ma kluczowe znaczenie dla precyzyjnych prognoz. Regularne czyszczenie danych może pomóc w utrzymaniu tej spójności, zapewniając algorytmom AI dokładne i wiarygodne dane do pracy.

Przejdź do opcji Raportowanie > Zarządzanie danymi > Jakość danych, aby przejrzeć zduplikowane dane, poprawić błędy strukturalne, uzupełnić brakujące dane i ujednolicić wprowadzanie danych.

3. Wyznaczaj cele

Liderzy sprzedaży muszą wyznaczać dokładne i spójne cele w oparciu o zespoły i pojedyncze osoby. Wyznaczanie realistycznych celów zespołowi sprzedażowemu w połączeniu z mocą sztucznej inteligencji może znacznie zwiększyć dokładność prognoz.

Przejdź do opcji Raportowanie > Cele w HubSpot, aby ustawić cele dla poszczególnych przedstawicieli lub zespołów. Możesz utworzyć je od podstaw lub wybrać szablon, zapewniając zgodność swoich celów z celami biznesowymi.

Korzystając ze sztucznej inteligencji, HubSpot może teraz wykryć nieoczekiwane zachowanie danych i powiadomić Cię.

4. Konsekwentnie aktualizuj oferty

Chociaż istnieje wiele sposobów aktualizowania umów, najważniejsza jest spójność. Upewnij się, że wszyscy Twoi przedstawiciele wiedzą, jak aktualizować i tworzyć oferty, aby zapewnić jednolite podejście.

W Six & Flow przyjęliśmy pewne strategie, aby zapewnić spójność i dokładność:

Poradniki sprzedaży i sztuczna inteligencja

Korzystamy z metodologii sprzedaży MEDDPICC i wykorzystujemy sztuczną inteligencję do podsumowywania not sprzedaży w naszej strukturze MEDDPICC w HubSpot. Dzięki temu możemy raportować wykorzystanie MEDDPICC przez każdego przedstawiciela i identyfikować, które kryteria korelują z wyższymi wskaźnikami wygranych.

Automatyzacja rurociągów

Restrukturyzacja formatowania danych ma kluczowe znaczenie dla utrzymania czystych i użytecznych danych. Jeśli nie jest to konieczne, zalecamy stosowanie logiki warunkowej i ograniczanie pól tekstowych. Na przykład kiedyś odkryliśmy, że wpisanie „Zamknięte, utracone” i „Powody własne” w polach tekstowych prowadziło do nieczytelnych danych i zmniejszało ich wartość. Bardziej efektywne jest wykorzystanie najpierw danych strukturalnych, a następnie pól tekstowych.

Uprawnienia użytkownika

Zapewnienie odpowiednich uprawnień użytkowników może pomóc w utrzymaniu integralności danych i zapobieganiu nieautoryzowanym zmianom.

Integracja stosu technologicznego

W naszym przypadku oznaczało to połączenie Dialpad AI i HubSpot. Dzięki temu wszystkie notatki sprzedażowe będą dostępne na obu platformach. Dialpad podsumowuje także kluczowe informacje i zadania, zmniejszając obciążenie administratora pracą przedstawicieli handlowych.

Niedokładne prognozowanie może być kosztowną pułapką, ale dzięki odpowiednim strategiom i narzędziom jesteś na dobrej drodze do sukcesu.