پیش‌بینی فروش مدرن (Modern Sales Forecasting) چیست؟

بررسی اجمالی

پیش‌بینی فروش به کسب‌وکارها امکان می‌دهد تا منابع را به طور مؤثرتری برنامه‌ریزی و تخصیص دهند، ریسک را بهتر مدیریت کنند، عملکرد مالی را به حداکثر برسانند و در رضایت مشتری برتر باشند. با بهبود دقت پیش‌بینی خط لوله فروش، سازمان‌ها می‌توانند چرخه‌های فروش را دقیق‌تر تنظیم کنند، معاملات بیشتری را به سرانجام برسانند و وضعیت مالی خود را بهبود دهند. پیشرفت‌ها در داده‌های بزرگ و یادگیری ماشین (ML) دقت پیش‌بینی فروش را به طور چشمگیری بهبود بخشیده است. در این مقاله، بررسی خواهیم کرد که چرا پیش‌بینی خط لوله فروش اینقدر مهم است، موانع رایج برای دستیابی به دقت، و چگونه سازمان‌های امروزی از یادگیری ماشین برای ارائه بینش‌های دقیق‌تر استفاده می‌کنند.

چرا پیش‌بینی راه فروش اینقدر ارزشمند است؟

پیش‌بینی خط لوله فروش به شرکت‌ها کمک می‌کند تا عملکرد آینده خط لوله فروش خود را پیش‌بینی کنند. دقت در پیش‌بینی فروش حیاتی است زیرا تصمیم‌گیری‌های مربوط به بهینه‌سازی تلاش‌های فروش را آگاه می‌کند و شرکت‌ها برای دستیابی به اهداف مالی به آن وابسته‌اند.
پیش‌بینی دقیق فروش منجر به بودجه‌بندی بهتر می‌شود و به تیم‌ها کمک می‌کند تا مشخص کنند چه مقدار برای سرمایه‌گذاری در دسترس است و این هزینه‌ها احتمالاً بالاترین بازده را در کجا ایجاد می‌کنند. علاوه بر این، با روشن کردن وضعیت فعلی قیف فروش، سازمان‌ها می‌توانند نقاط ضعف در چرخه فروش را شناسایی کرده و به سرعت آن‌ها را تقویت کنند. پیش‌بینی‌های فروش همچنین برای بودجه‌بندی دقیق، تصمیم‌گیری‌های آینده در مورد استخدام، و شناسایی بهترین عملکردکنندگان فروش و همچنین کسانی که ممکن است به آموزش یا راهنمایی اضافی نیاز داشته باشند، ضروری هستند.

روش‌های پیش‌بینی خط فروش

تکنیک‌های پیش‌بینی فروش متعددی وجود دارد، اما در اینجا پنج روش رایج و دلیل ارزش هر یک در فرآیند پیش‌بینی فروش آورده شده است:

1. فروش تاریخی
   این روش شامل بررسی داده‌های فروش تاریخی و تحلیل روندها در طول زمان است. شناسایی تأثیر عوامل خارجی مختلف بر عملکرد گذشته می‌تواند به پیش‌بینی تأثیر رویدادهای مشابه بر فروش آینده کمک کند.

2. خط لوله‌های فروش فعلی
   این نوع پیش‌بینی بر خط لوله‌های فروش فعلی تمرکز دارد و عواملی مانند مرحله فعلی هر معامله، ارزش بالقوه‌ای که نمایندگی می‌کند، و احتمال بسته شدن آن را در نظر می‌گیرد.

3. ارزش سرنخ‌ها
   در این روش، داده‌های فروش تاریخی مانند میانگین قیمت فروش و ارزش هر سرنخ، بر اساس منبع سرنخ تقسیم‌بندی می‌شود. این داده‌ها برای ایجاد پیش‌بینی بر اساس ارزش بالقوه هر منبع فردی استفاده می‌شوند.

4. طول چرخه فروش
   درک مدت زمانی که برای تبدیل یک مشتری بالقوه لازم است، به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا تخمین بزنند چه تعداد معامله می‌توانند در یک بازه زمانی مشخص ببندند. مدلی که بر اساس طول چرخه فروش ساخته شده است، می‌تواند پیش‌بینی‌های دقیق‌تری در مورد درآمد مورد انتظار برای یک دوره گزارش‌دهی ارائه دهد و بینش‌هایی در مورد چگونگی کوتاه کردن چرخه فروش فراهم کند.

5. مرحله فرصت
   وقتی مراحل معامله به وضوح مشخص شده باشند، پیش‌بینی خط لوله بر اساس مرحله فرصت امکان‌پذیر است. جمع‌آوری داده‌هایی مانند تعداد قرارهای ملاقات برنامه‌ریزی‌شده با مشتریان بالقوه واجد شرایط، معاملات بسته‌شده یا از دست‌رفته، و پیشنهادهای در حال انتظار، می‌تواند برای محاسبه ارزش بالقوه خط لوله فروش استفاده شود.

ساخت پیش‌بینی روش فروش بهتر با یادگیری ماشین

از آنجا که دقت پیش‌بینی فروش به عوامل زیادی وابسته است، گنجاندن داده‌های کافی بسیار مهم است—کاری که برای سازمان‌هایی که به تحلیل داده‌های سنتی وابسته‌اند دشوار است. مدل‌های یادگیری ماشین امروزی می‌توانند به سه روش برای ایجاد خط لوله‌های فروش سریع‌تر و دقیق‌تر استفاده شوند:

1. آماده‌سازی
   در مرحله آماده‌سازی، داده‌هایی که باید در مدل یادگیری ماشین گنجانده شوند، شناسایی و در یک مکان، اغلب یک انبار داده ابری یا دریاچه داده، جمع‌آوری می‌شوند. این شامل اطلاعات کلیدی جمع‌آوری‌شده از CRM، مانند فرصت‌های روزانه، افرادی که روی هر فرصت کار می‌کنند، و اقداماتی که برای پرورش سرنخ و بستن فروش انجام شده‌اند، می‌شود. داده‌های CRM با داده‌های عملکرد کمپین‌های بازاریابی و داده‌های منابع دیگر تکمیل می‌شود تا زمینه هر سرنخ بهتر درک شود. با شناسایی و یکپارچه‌سازی داده‌های مرتبط، ویژگی‌های مدلی که دقت پیش‌بینی‌های پیش‌بینی خط لوله مدل را بهبود می‌بخشند، می‌توانند ایجاد شوند.

2. مدل‌سازی
   هنگامی که داده‌ها و ویژگی‌های مدل شناسایی شدند، مدل یادگیری ماشین می‌تواند ایجاد شود. چالش بزرگی برای بسیاری از سازمان‌ها، ساخت مدل‌هایی است که به طور مناسب نوسانات و فصلی بودن چرخه فروش آن‌ها را در نظر بگیرند. انتخاب داده‌های آموزشی که نماینده این نوسانات باشند، برای ایجاد پیش‌بینی‌های دقیق پس از قرار گرفتن مدل در تولید ضروری است. مدل‌های یادگیری ماشین که روی داده‌های متنوع و نماینده آموزش دیده‌اند، با یادگیری ویژگی‌های معاملاتی که احتمالاً در پیش‌بینی باقی می‌مانند در مقابل معاملاتی که احتمالاً به تعویق می‌افتند یا بسته می‌شوند، با گذشت زمان دقیق‌تر می‌شوند.

3. عملیات
   پس از استقرار مدل، ارائه پیش‌بینی‌های خط لوله به بخش‌های مربوطه، مانند بازاریابی و فروش، می‌تواند با استفاده از یک داشبورد واحد انجام شود. در حالت ایده‌آل، این داشبورد باید به ذینفعان امکان دهد تا ببینند خط لوله در مقایسه با سه‌ماهه‌های قبلی چگونه است و زمینه‌های اضافی در مورد عملکرد فروش ارائه دهد. اطلاعات دقیق مانند بینش‌هایی در مورد اینکه چرا معاملات خاص زمان‌بندی پیش‌بینی‌شده را دارند، می‌تواند به تیم کمک کند تا مسائل زیربنایی مانند کمبود تعامل بازاریابی یا ناکامی مشتری در رسیدن به نقاط عطف کلیدی را درک کرده و به طور پیش‌فعالانه برطرف کند.

موانع رایج برای پیش‌بینی دقیق فروش

در حالی که داده‌های بزرگ پیشرفت‌های سریعی در پیش‌بینی خط لوله ایجاد کرده‌اند، بسیاری از سازمان‌ها به دلیل سیستم‌های قدیمی محدود شده‌اند و نمی‌توانند از داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کنند به طور کامل بهره‌مند شوند. در اینجا پنج مانع رایج برای پیش‌بینی فروش مؤثر و نحوه غلبه بر آن‌ها آورده شده است:

1. وابستگی بیش از حد به برنامه‌های مبتنی بر CRM
   در حالی که CRMها قطعاً هدف ارزشمندی دارند، به دلیل گزینه‌های محدود برای سفارشی‌سازی و ناتوانی در گنجاندن داده‌های اضافی از منابع شخص ثالث، به عنوان یک راه‌حل همه‌جانبه برای پیش‌بینی فروش کافی نیستند. به همین دلیل، اتکا صرف به این ابزارها برای پیش‌بینی فروش، دید ناقصی از چرخه فروش شما ایجاد می‌کند. استفاده از یک پلتفرم داده که به شما امکان می‌دهد داده‌ها را از منابع مختلف، از جمله CRM، وارد کنید، به شما امکان می‌دهد با تمام داده‌های مرتبط برای دقت بهتر کار کنید.

2. داده‌های با کیفیت پایین
   داده‌های جمع‌آوری‌شده از CRM برای ایجاد پیش‌بینی‌های فروش با کیفیت بالا حیاتی هستند. اما بسیاری از این داده‌ها توسط نمایندگان فروش وارد می‌شوند که ممکن است داده‌ها را به روش‌های مختلف، هر کدام بر اساس تجربه ذهنی خودشان، وارد کنند. بدون یک فرآیند استاندارد با دستورالعمل‌های مداوم برای ورود داده در سراسر تیم فروش، داده‌های با کیفیت پایین می‌توانند به سرعت به یک مشکل قابل توجه تبدیل شوند. به همین دلیل، آموزش اعضای تیم در مورد بهترین روش‌های داده و اجرای سیاست‌های حاکمیت داده استراتژیک مهم است.

3. داده‌های جداگانه
   وقتی داده‌ها در چندین بخش پراکنده شده و در سیستم‌های مختلف ذخیره می‌شوند، ایجاد یک نمای یکپارچه از خط لوله فروش تقریباً غیرممکن است. یک پلتفرم داده ابری تمام داده‌های مرتبط را در یک منبع واحد حقیقت جمع‌آوری می‌کند.

4. منابع ذخیره‌سازی و محاسباتی قدیمی
   ذخیره‌سازی داده و سخت‌افزار محاسباتی در محل برای پشتیبانی از حجم عظیم داده‌های موجود امروزی طراحی نشده‌اند. ایجاد ابزارهای پیش‌بینی خط لوله دقیق نیازمند دسترسی آنی به منابع ذخیره‌سازی و محاسباتی با قابلیت مقیاس‌پذیری سریع است. پلتفرم‌های داده ابری کنونی محدودیت‌های ذخیره‌سازی داده و رقابت منابع را از بین می‌برند و به سازمان‌ها امکان می‌دهند تا پتانسیل کامل داده‌های خود را محقق کنند.

5. کمبود ابزارهای یادگیری ماشین و تحلیل
   دقت در پیش‌بینی فروش نیازمند استفاده از تمام داده‌های مرتبط برای سوال مورد نظر است. ابزارهای یادگیری ماشین و تحلیل مدرن می‌توانند به سازمان‌ها کمک کنند تا حداکثر ارزش را از داده‌های خود به دست آورند. با تحلیل سریع مقادیر زیادی از داده‌ها از منابع مختلف، این ابزارها به رهبران فروش و بازاریابی کمک می‌کنند تا فرصت‌های ارزشمند برای بهبود و رشد را شناسایی کنند.