文/韩作

朋友公司有个做销售已经3年的员工，业绩一致不错。

最近被提拔到一个渠道的运营主管，遇到的第一个难题就是选了一个产品找公司申请，打算上架卖，但上司第一个问题就就是让她提供一下这个产品未来一段时间的销售预测。

这一下难到了她。以前她只管卖货，产品都是现成的，如今做了一个渠道的老大却还要自己选品，而且不仅选品，还要做销售预测。

头都要大了。

就像这个员工一样，你有没有也遇到和领导申请新产品时，被询问销售预测而感到力不从心？

或者你确定了一个类目、找了一个产品，打算售卖却不知道前景如何？

数据太少，预测方法不对，预测做不准。而预测如果做不准，那还不如不做。

其实对于很多中小企业，做销售预测一直是一件很困难的事情。

并非所有的销售预测方法都是一样的。但也还是有一些最常见的销售预测方法可供我们使用。

1.机会阶段预测方法

机会阶段销售预测方法就是要考虑了每笔交易所处的销售流程的各个阶段。管道越深入，交易完成的可能性就越大。

一旦你选择了一个周期期，通常是月、季度或年，这通常取决于你的销售周期的长度和你的销售团队的配额，这是你只需将每笔交易的潜在价值乘以它完成的概率。

在你为管道中的每笔交易完成此操作后，将总数相加以获得你的总体预测。

虽然以这种方式创建销售预测相对容易，但结果往往不准确。此方法不考虑机会的存在时间。

换句话说，只要它们的结束日期相同，在你管道中搁置三个月的交易将被视为与一周前的交易相同 。为此你必须相信你的销售人员会定期清理他们的管道。

机会阶段的销售预测也可能过于依赖历史数据。如果你要更改消息传递、产品、销售流程或任何其他变量，你的交易将按阶段将会以不同的百分比完成。

• 优点：建立销售预测相对容易，计算结果客观。
• 缺点：不准确的数据可能导致不准确的预测，计算不考虑每个机会的大小或存在时间。

假设你已根据你的管道确定了以下可能关闭的百分比：

• 初次通话：5%
• 合格：10%
• 产品演示：35%
• 产品试用：60%
• 最终决定：80%
• 交易完成：100%

根据该预测模型，在产品演示阶段 1,000元的交易有 35% 的可能性完成。这笔交易的预测金额就为 350 元。

2.销售周期长度预测方法

销售周期长度预测方法使用单个机会的存在时间来预测它们可能关闭的时间。

因为这种技术只依赖于客观数据而不是销售的反馈，所以你不太可能得到一个过于理想的预测。

假设销售人员在潜在客户准备好之前预订了演示。他们可能会告诉你潜在客户即将购买。但这种方法会计算出他们不太可能购买，因为他们几周前才开始与销售人员交谈。

此外，这种技术可以涵盖不同的销售周期。一个正常的潜在客户购买可能需要大约六个月的时间，但推荐通常只需要一个月，而来自贸易展览的潜在客户可能需要大约八个月。你可以按平均销售周期长度对每种交易类型进行分类。

为了获得准确的结果，你需要仔细跟踪潜在客户如何以及何时进入销售人员的渠道。如果您的 CRM 没有与你的营销软件集成以及自动记录交互，你的销售将花费大量时间手动输入数据。

• 优点：计算依据是客观的，你可以轻松整合潜在客户资源以更好地预测这些机会
• 缺点：它的计算并不总是考虑每个机会的大小或类型，它仅适用于已经被仔细跟踪的数据

假设你的平均销售周期持续六个月。如果你的销售人员已经和客户对接了三个月，预测可能表明他们赢得交易的可能性为 50%。

3.直观的预测方法

一些销售经理只是要求他们的代表估计关闭的可能性。销售人员可能会说：“我相信他们会在 14 天内购买，这笔交易价值 X。” 这就是直观的销售预测。

一方面，这种方法会考虑最接近潜在客户的人的意见：销售人员。

另一方面，销售代表天生乐观，经常提供过于乐观的估计。

这里没有可扩展的方法来验证他们的评估。要查看潜在客户是否像销售人员所说的那样关闭，她的销售经理需要听她的电话、跟进她的会议和/或查阅她的商务沟通记录。

当历史数据接近于零时，这种方法在公司或产品的早期阶段最有价值。

• 优点：它仅取决于销售团队的意见，因为他们与潜在客户最接近。预测不需要历史数据。
• 缺点：计算是主观的，每个销售代表可以做出不同的预测，而你无法扩展或复制此方法。

假设你要预测全新业务的销售额。而你只运营了三个月，没有任何历史数据。团队中有两名销售人员，因此你需要他们根据直觉预测未来六个月的销售情况。

每个销售人员都会检查他们销售渠道中的交易以及他们为接下来的几个月计划的任何潜在客户机会。然后根据他们的分析，他们预测未来六个月的销售额为 500,000 元。

4. 历史预测方法

预测你在一个月、一个季度或一年内销售多少的最快速的方法是查看匹配的时间段并假设你的结果将等于或大于这些结果。这就是历史销售预测。

这种方法存在一些问题。首先，它没有考虑季节性。其次，它假设买方需求是恒定的。但是，如果发生任何不寻常的事情，你的模型就将站不住脚了。

当让，我们还是希望历史需求应该只用作基准，而不是销售预测的基础。

• 优点：它又快又容易，依赖于经过验证的历史数据，适用于稳定的市场
• 缺点：不考虑季节性或市场变化，以及买家的需求

假设你的团队在 10 月份共销售了 80,000 元的每月经常性收入 (MRR)。根据这种方法，您会假设他们在 11 月会卖出 80,000 元或更多。

你可以通过添加历史增长来使此预测更加复杂。如果每月持续增加销售额 6-8%，则 11 月份的保守估计为 84,800 元。

5.多变量分析预测方法

最复杂的销售预测方法：多变量分析预测 。是使用预测分析并结合提到的几个因素，例如平均销售周期长度、基于机会类型的关闭概率和销售绩效。

这种预测往往是最准确的。但是，它需要高级分析解决方案，这意味着如果你的预算很少，你可以暂时放弃他。

除此以外，你还需要完整详细的数据——如果你的销售没有用心跟踪他们的交易进度和活动，那么无论你的预测能力多么出色，结果都将是不准确的。

• 优点：非常依赖数据，因此是最准确的。
• 缺点：数据驱动，所以它需要一个分析解决方案和/或预测工具，成本高，同时需要销售人员持续跟踪和清理数据

想象一下，你有两个销售人员，每个销售人员都在处理一个帐户。你的第一个销售人员计划在周五与采购部开会，而你的第二个销售人员刚刚向客户做了第一次演示。

根据你的第一个销售人员在此销售流程阶段的胜率，再加上相对较大的预测交易规模和该季度剩余的天数，他在此期间完成交易的可能性为 40%。这为你提供了 96,000 元的预测。

虽然第二个销售人员在销售过程中的较早阶段，但交易规模较小，而且她的成交率很高。她也有 40% 的可能性关闭，给你 68,000 元的预测。

将这些结合起来，你将获得 164,000 元的季度销售预测。

6.管道预测方法

如果你没有适当的工具来处理你的预测计算，那管道销售预测方法可能需要一些时间。它会审查当前在你的管道中的每个机会，并根据独特的公司变量（包括代表的获胜率和机会价值）计算其关闭机会。

这种预测方法依赖于你能提供高质量数据的能力。如果数据混乱或数据不完整，你最终只会得到毫无价值的预测。

确保你的销售人员定期将准确、及时的数据输入到他们的 CRM 中，以便获得准确完整的数据。

• 优点：非常依赖数据，这使其成为最准确的数据之一，同时考虑了每个机会的独特因素。
• 缺点：很容易被扭曲，而且通常需要销售预测工具。

如果你的销售团队通常在 60 天内完成价值在 50，000元到 80,000 元之间的交易，那么团队管道中的所有当前交易都将很有可能完成。

然后，你就可以使用这些数据来计算你的月度或季度预测。

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科学的预测方法，加上个合适的阶段货情形，相信销售预测会从公司的软肋，终会变成超强的推动力。

（如果觉得我能帮到你，可以【关注】或者留言给我，找到一起成长的伙伴[奋斗]）

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