판매 예측 방법을 사용합니다, 영업 관리 는 비즈니스의 미래 판매 실적을 예측하고 데이터에 기반한 의사결정을 통해 목표를 조정하고 비즈니스 전략을 발전시킬 수 있습니다. 이 도구는 여러분의 무기고에 있으면 매우 유용합니다.
판매 예측은 모든 비즈니스의 최전선에 있어야 합니다. 미래 수요를 이해하고 구매 패턴을 예측할 수 있다면 영업팀은 시장의 변화에 더 빠르게 적응하고 진화할 수 있습니다. 간단히 말해, 경쟁사보다 우위를 점할 수 있습니다.
과거 데이터를 순간적으로 분석하여 틈새 시장에서 우위를 점하는 데 도움이 되는 몇 가지 매출 예측 방법과 모델이 있습니다.. 이를 올바르게 적용하면 마케팅, 리소스 할당 및 향후 전략과 관련하여 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.
이 글에서는 상위 6가지 매출 예측 방법에 대해 자세히 살펴보고 어떤 방법이 귀하와 귀하의 조직에 적합한지 결정할 수 있도록 도와드리겠습니다. 더 이상 고민할 필요 없이...
1. 과거 판매 데이터 분석
과거 예측은 비교적 간단한 개념입니다. 과거를 살펴보고 이전 판매 데이터를 사용하여 미래 판매 예측을 예측할 수 있습니다. 가장 일반적인 형태의 예측 중 하나입니다. 아래는 과거 데이터를 분석하는 방법을 설명하는 동영상입니다.
이전 판매 수치를 분석하다 보면 과거에 문제를 일으켰던 패턴을 발견할 수 있습니다. 이를 통해 문제가 다시 발생하기 전에 예측할 수 있는 기회를 얻을 수 있습니다.
귀하의 비즈니스를 다음과 같이 설명한다면 안정적인 이 특정 매출 예측 방법이 적합할 수 있습니다. 과거부터 안정적인 판매 패턴과 일관성을 자랑한다면 예측이 훨씬 쉬워질 것입니다.
과거 데이터 예측은 일관된 패턴을 따르기 때문에 장기적인 예측을 예측하기는 더 어려울 수 있지만, 즉각적인 미래에 대한 신뢰할 수 있는 예측 방법이 될 수 있습니다. 또한 예측은 데이터 예측의 한 형태일 뿐이므로 예측에 대한 지출은 줄어들지만, 다가오는 미래에 대한 가장 가치 있는 인사이트를 얻을 수 있습니다.
그러나 과거 판매 데이터를 사용한 예측은 제한적입니다. 다른 매출 예측 방법을 사용하지 않으면 통제할 수 없는 요인을 예측할 수 없습니다. 역사는 반복되지는 않지만 운율이 있는 경우가 많습니다. 과거 수치에 지나치게 의존하여 미래 매출을 예측하면 전례 없는 시기에 매너리즘에 빠질 수 있으므로 주의해야 합니다.
기록 데이터 분석의 장점
- 상당히 신뢰할 수 있습니다. 과거의 판매 패턴에 대한 인사이트를 통해 비즈니스는 미래 예측을 위한 트렌드를 파악할 수 있습니다.
- 쉽게 얻을 수 있습니다. 판매 데이터를 쉽게 수집할 수 있으므로 쉽게 예측할 수 있는 방법입니다.
- 현실적인 목표. 이전 매출을 기반으로 예측을 생성하므로 목표가 더 현실적입니다.
단점
- 부정확할 수 있습니다. 시장은 빠르게 변화하며 과거 매출이 미래 매출을 정확하게 반영하지 못할 수 있습니다.
- 컨텍스트가 부족합니다. 과거 매출 예측에는 컨텍스트가 부족하여 예측 모델에 영향을 줄 수 있는 외부 요인을 설명하기가 더 어렵습니다..
2. 회귀 예측 분석
회귀 예측 모델은 복잡하지만 강력한 예측 도구로, 데이터 포인트 간의 관계를 분석하여 한 변수를 사용하여 다른 변수를 예측할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어 화요일에 자연스럽게 더 많은 거래가 성사되면 다음 주에 이를 계획하는 데 도움이 됩니다.
아래는 회귀 예측(또는 선형 회귀)에 대해 더 자세히 설명하는 2분짜리 동영상입니다.
선형 회귀는 수학 공식을 사용하여 예측을 추정하는 통계 모델입니다. T그의 특별한 매출 예측 방법은 유연하며 다양한 매출 예측 상황에 적합합니다. 현재 시장 동향이나 고객 행동과 같은 요인을 일정 기간 동안 살펴보고 매출과 상관관계를 분석한 다음 분석하여 미래를 예측합니다.
하지만 회귀 예측은 복잡한 과정입니다. 미래 매출을 예측하기 위해 추세 분석을 시작하려면 기술적인 소프트웨어와 통계적 노하우가 필요합니다. 또한 정확한 예측을 위해서는 많은 양의 데이터 입력이 필요합니다. 모든 통계와 마찬가지로 데이터가 너무 얇으면 매출 예측 방법으로 사용할 때 부정확할 위험이 있습니다.
하지만 올바르게 사용하면 기업이 팀의 성과를 더 잘 파악하는 데 도움이 됩니다.
회귀 예측의 몇 가지 장점과 단점은 다음과 같습니다:
회귀 예측의 장점
- 데이터 요소 간의 관계를 분석합니다. 회귀 예측을 사용하면 데이터 요소 간의 관계를 분석하여 미래 매출을 예측할 수 있습니다.
- 매우 정확할 수 있습니다. 대량의 데이터를 사용하는 경우 회귀 예측은 매우 정확할 수 있습니다. 항상 예외가 있을 수 있지만 상당히 신뢰할 수 있습니다.
- 유연성. 회귀 예측 모델은 모든 종류의 데이터를 사용할 수 있으므로 유연하고 쉽게 조정할 수 있습니다.
회귀 예측의 단점
- 모든 관계가 선형적인 것은 아닙니다. 회귀 예측 분석은 변수 간의 선형 관계를 가정하지만, 항상 그런 것은 아닙니다. 부주의하게 사용하면 부정확한 데이터가 예측에 포함될 수 있습니다.
- 모델은 데이터만큼만 좋은 것입니다. 회귀 예측은 과거 데이터에 의존하므로 데이터가 부정확하면 예측의 신뢰도가 떨어질 수 있습니다.
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3. 영업 파이프라인 분석
영업 파이프라인 분석은 잠재고객이 최초 접촉부터 구매에 이르기까지 어떤 과정을 거치는지 이해하는 것입니다. 영업 파이프라인을 정기적으로 분석하면 영업 프로세스를 물리적으로 표현할 수 있으므로 고착화되는 부분을 빠르고 쉽게 파악할 수 있습니다.
이 방법을 사용하면 예를 들어 "예"라는 답변을 받기 위해 보통 몇 번의 후속 전화가 필요한지 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 비즈니스마다 다를 수 있지만 80%의 판매에는 5회 이상의 후속 전화가 필요합니다. 그렇기 때문에 가장 좋은 판매 예측 방법 중 하나는 자신의 판매 파이프라인을 손등처럼 익히는 것입니다.
아래에서 영업 파이프라인의 네 가지 주요 이점을 확인할 수 있습니다.
파이프라인의 상태를 계속 주시하면 영업을 개선할 수 있는 영역을 파악하여 비즈니스를 발전시키는 데 도움이 됩니다. 또한 영업팀의 전반적인 성과를 더 잘 파악할 수 있어 문제가 발생하기 전에 약점을 파악하고 해결할 수 있습니다.
영업 파이프라인 분석의 이점
- 거래에 대한 심층적인 인사이트. 영업 프로세스의 각 단계를 살펴보고 과거 거래에 대한 심층적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
- 병목 현상을 파악하세요. 많은 잠재 고객이 판매 퍼널의 동일한 부분에서 정체되는 경우 개선이 필요한 부분을 쉽게 파악할 수 있습니다.
- 전략 계획. 영업 파이프라인 예측을 사용하면 리소스를 어디에 할당할지 더 깊이 이해할 수 있으므로 전략을 더 잘 계획할 수 있습니다.
영업 파이프라인 분석의 단점
- 많은 데이터가 필요합니다. 영업 파이프라인 예측을 위해서는 영업 담당자가 정확하고 일관성 있게 데이터를 기록해야 합니다. 이를 최신 상태로 유지하지 않으면 예측 모델의 신뢰성이 위태로워집니다. CRM 플랫폼은 이러한 많은 작업을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
4. 기회 단계 예측
기회 단계 예측은 영업 파이프라인 분석과 약간 유사합니다. 사실, 기본적으로 파이프라인을 여러 섹션으로 나누고 파이프라인의 각 단계에서 거래가 성사될 가능성을 계산하는 것입니다.
개념을 좀 더 명확하게 설명하기 위해 아래에 인포그래픽을 남겨 두었습니다. 원하는 경우 사용자 지정 단계를 설정할 수 있지만, 처음부터 팀 전체가 명확하게 이해할 수 있도록 하세요.
파이프라인에서 더 아래로 내려갈수록 거래를 성사시킬 가능성이 높아집니다. 비율을 계산하면 어디에 시간, 에너지, 리소스를 집중해야 하는지 파악할 수 있습니다. 계약 단계가 원하는 것보다 낮은 비율일 수도 있습니다. 이는 팀이 거래 성사를 위해 더 많은 노력을 기울여야 한다는 신호일 수 있습니다.
기회 단계 예측의 이점
- 집중력 향상. 기회 단계 예측을 사용하면 판매자와 팀이 판매 중 중요한 순간에 집중할 수 있으므로 거래 성사에 집중할 수 있습니다.
- 좋은 개요입니다. 판매의 각 개별 단계를 분석하면 문제 발생 위험을 줄일 수 있습니다.
- 병목 현상을 방지하세요. 이전의 판매 예측 방법과 마찬가지로 기회 단계 예측을 사용하면 병목 현상을 식별하고 해결하여 판매 파이프라인의 이동을 원활하게 할 수 있습니다.
기회 단계 예측의 단점
- 단계는 주관적입니다. 주관적인 예측 방법입니다. 여러분과 영업팀은 각 단계가 무엇을 나타내는지에 대해 서로 다른 해석을 할 수 있습니다. 이에 대응하려면 처음부터 각 단계를 어떻게 식별하는지 명확하게 설명해야 합니다.
- 장기 예측에는 적합하지 않습니다. 장기간에 걸쳐 확실하게 예측하기는 어렵습니다. 이 방법은 정기적으로 수행해야 효과를 발휘할 수 있습니다.
- 시간이 많이 걸립니다. 개별 판매 단계를 분석하는 데는 상당한 시간이 소요될 수 있습니다.
5. 고객 생애 가치 예측
고객 생애 가치는 성공적인 영업을 지속하기 위해 집중해야 할 가장 중요한 지표 중 하나입니다. CLV는 고객이 전체 고객 라이프사이클 동안 회사에 가져다주는 금전적 가치의 총액입니다. 단일 고객 관계에서 발생하는 총 순이익이라고 생각하면 됩니다.
CLV를 계산하려면 고객 가치에 평균 고객 수명을 곱해야 합니다. 고객 확보에 얼마나 많은 비용을 지출하는지도 수익에 영향을 미칠 수 있으므로 중요합니다.
고가치 고객을 유지하는 것이 성공의 열쇠입니다. 그리고 신규 고객을 확보하는 것보다 최대 5배나 적은 비용이 듭니다. 각 고객이 창출할 수익을 예측하면 각 고객의 가치에 대한 장기적인 관점을 확보하여 누구를 우선순위에 두고 영업 방식을 변경해야 할지 알 수 있습니다. 또한 고객 우선순위를 정하면 고객 만족도를 높일 수 있습니다.
CLV는 유용한 지표이지만 정확한 예측에 필요한 데이터의 복잡성에 유의해야 합니다. 모든 고객의 구매 내역을 최신 상태로 유지해야 하지만, 오늘날의 CRM 및 기타 자동화 도구의 세계에서는 이 작업이 그리 어렵지 않습니다.
또한 CLV가 걸림돌이 되지 않도록 하세요. 고객이 현재 서비스에 대해 X를 지불하고 있다고 해서 (구독료를 지불하고 있는 경우) 갱신 시점에 업그레이드하지 않을 것이라는 의미는 아닙니다. 고객 성공 사례 playbook 에서 상향 판매 및 교차 판매 방법을 확인하세요.
고객 생애 가치 예측의 이점
- 리소스 할당. CLV는 장기적인 전략적 결정을 내리는 데 필요한 인사이트를 제공합니다. 리소스 할당이 한 가지 예입니다.
- 고객 유지. CLV는 고객 유지에 중점을 두어 고객 성공에 집중할 수 있도록 도와줍니다.
- 고부가가치 고객 확보. 잠재적 평생 가치가 높은 고가치 고객을 확보하는 데 집중할 수 있도록 도와줍니다.
고객 생애 가치 예측의 단점
- 데이터는 신뢰할수 없습니다. 고객이 전체 라이프사이클 동안 지금과 동일한 금액을 계속 지불할 것이라고 가정하는 것이 항상 가능한 것은 아닙니다.
6. 전문가 판단 매출 예측
델파이 방법이라고도 하는 전문가의 판단은 인간이 알고 있는 가장 간단한 매출 예측 방법 중 하나입니다. 분석 전문가를 고용하여 예측을 의뢰하기만 하면 됩니다.
전문가 그룹을 모아 명확하게 정의된 문제에 대한 질문에 답하세요. 각 라운드가 끝나면 응답을 분석하고 또 다른 질문 배치를 만듭니다. 만족스러운 행동 방침이 구체화될 때까지 이 과정을 반복할 수 있습니다.
1950년대에 RAND Corporation에서 개발한 델파이 방법은 중요한 예측 방법으로, 모든 산업 분야에서 활용되고 있습니다. 익명 설문조사라는 점에서 편견을 즉시 제거하여 보다 솔직한 응답을 유도합니다. 다양한 배경을 가진 업계 전문가 그룹은 예측 문제에 대해 보다 포괄적이고 균형 잡힌 관점을 제공합니다.
전문가들의 매출 예측은 합의에 도달할 때까지 계속되므로, 더 날카로운 평가를 받을 수 있어 예측이 훨씬 더 정확해질 것입니다. 또한 전문가들이 서로의 답변을 분석하여 손가락 하나 까딱하지 않고도 핵심을 파악할 수 있도록 도와줍니다.
그러나 이 모든 과정을 반복해야 하므로 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. 또한 전문가들이 합의점을 찾지 못해 귀중한 정보를 거의 또는 전혀 얻지 못할 가능성도 매우 높습니다.
너무 길게 느껴진다면 언제든지 조금 조정할 수 있습니다...
"델파이 방식은 많은 상황에서 잘 작동했지만 구현하기가 어려울 수 있습니다. 더 간단한 버전인 미니 델파이를 단일 회의 내에 배포할 수 있습니다. 추정-토의-추정이라고도 하는 이 방법은 참가자가 먼저 별도의(그리고 조용한) 추정치를 산출한 다음, 이를 설명하고 정당화하며 마지막으로 다른 사람의 추정치와 설명에 대한 응답으로 새로운 추정치를 산출해야 합니다. 합의된 판단은 두 번째 라운드에서 얻은 개별 추정치의 평균입니다."
델파이 방법의 익명성은 다음과 같은 장점이 있지만 편견 제거를 제거할 수 있지만, 특히 전문가를 처음에 소싱할 때는 항상 어느 정도의 편견이 존재합니다. 이로 인해 예측의 정확성이 떨어질 수 있습니다. 또한 전문가의 의견은 의도적이든 아니든 그룹의 다른 구성원들이 전문가의 편에 서도록 압력을 가할 수도 있습니다. 다음은 이 경로를 따라갈 때 주의해야 할 몇 가지 사항입니다.
전문가 판단의 장점
- 전문가 지식. 이 방법을 사용하려면 방대한 지식과 경험을 갖춘 전문가가 있어야 최상의 결정을 내릴 수 있습니다.
- 적응력. 전문가 예측은 유연한 개념으로 새로운 정보나 변화하는 시나리오에 빠르게 적응할 수 있습니다.
전문가 판단의 단점
- 편견의 가능성. 전문가의 의견은 유연하지 않을 수 있습니다. 이로 인해 편향된 결정을 내릴 가능성이 높아져 부정확한 예측으로 이어질 수 있습니다.
- 대부분 의견입니다. 심층적인 통계 데이터가 많지 않기 때문에 예측에 한계가 있을 수 있습니다.
- 합의에 이르지 못함. 전문가들의 의견이 일치하지 않아서 하루를 허비할 수도 있습니다.
어떤 매출 예측 방법을 사용하시겠습니까?
다양한 매출 예측 방법을 살펴보았다면, 이제 미래 수익을 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 비용 효율성, 시간 효율성, 업계 최고의 지침 등 목표 달성을 위해 사용할 수 있는 매출 예측 방법이 있습니다.
이는 비즈니스의 규모와 복잡성에 따라 달라집니다. 대기업의 경우 단순한 과거 판매 데이터 분석으로는 만족스럽지 않을 수 있고, 소규모 스타트업의 경우 아직 비즈니스가 안정화되지 않은 경우 CLV의 이점을 누리지 못할 수도 있습니다.
특정 매출 예측 방법을 사용하도록 강요받는 것이 아니라는 점을 기억하세요. 비즈니스, 고객, 업계에 적합한 방법을 사용하세요. 그렇지 않은 것은 버리세요.
