Dự báo bán hàng (Sales Forcasting) đóng một vai trò quan trọng trong sự thành công và phát triển của doanh nghiệp. Việc dự báo chính xác giúp nhân viên bán hàng và lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra quyết định khi đặt mục tiêu, tuyển dụng, lập ngân sách và các yếu tố ảnh hưởng đến doanh thu khác.
Chúng tôi đã tổng hợp một hướng dẫn chuyên sâu về tạo dự báo bán hàng đáng tin cậy nhất hiện nay. Hãy đọc để tìm hiểu và đừng bỏ lỡ những mẫu dự báo bán hàng mà chúng tôi đã đưa vào ở phần cuối của bài viết này.
Dự báo bán hàng (Sales Forecasting) là gì?
Dự báo bán hàng là một báo cáo chuyên sâu dự đoán những gì một nhân viên bán hàng, team hoặc doanh nghiệp sẽ bán theo tuần, tháng, quý hoặc năm. Chúng thường được tạo bằng cách sử dụng dữ liệu hiệu suất trong quá khứ.
Các nhà quản lý sử dụng dự báo bán hàng để ước tính công việc kinh doanh mà team của họ sẽ chốt được. Các giám đốc sử dụng dự báo của nhóm để dự đoán doanh số của bộ phận. Bộ phận kinh doanh sử dụng các dự báo để tổ chức bán hàng. Các báo cáo này thường được chia sẻ với ban lãnh đạo công ty, cùng với các thành viên hội đồng quản trị hoặc các cổ đông.
Tại sao dự báo bán hàng lại quan trọng?
Dự báo bán hàng cho phép bạn phát hiện các vấn đề tiềm ẩn để nhanh chóng tránh hoặc giảm thiểu chúng.
Ví dụ: nếu bạn nhận thấy team của mình đang có xu hướng kết thúc thấp hơn 35% so với hạn ngạch mục tiêu, bạn có thể tìm ra nguyên nhân và cái thiện trước khi quá muộn.
Đối thủ cạnh tranh của bạn đã bắt đầu một chiến dịch giảm giá mới rầm rộ, hoặc kế hoạch trả thưởng doanh số mới của bạn đang nhóm lên một cuộc cạnh tranh không tốt. Việc phát hiện ra những vấn đề này ngay bây giờ so với lúc cuối kỳ có tác động rất lớn.
Dự báo bán hàng cũng có tác dụng đối với nhiều quyết định khác, từ tuyển dụng và quản lý nguồn lực đến thiết lập mục tiêu và lập ngân sách.
Giả sử dự báo bán hàng của bạn dự đoán cơ hội tăng 26%. Để đảm bảo theo kịp nhu cầu, bạn nên bắt đầu tuyển dụng. Mặt khác, nếu các cơ hội được dự đoán sẽ giảm xuống, sẽ là khôn ngoan khi tạm dừng nỗ lực tuyển dụng của mình. Đồng thời, hãy xem xét việc tăng chi tiêu tiếp thị và đầu tư vào tranning cho các nhân viên của bạn.
Ngoài ra, dự báo bán hàng còn là công cụ tạo động lực mạnh mẽ.
Ví dụ: mỗi tuần, bạn có thể cập nhật dự báo bán hàng hàng quý của mình để xem liệu team có đang đi đúng hướng hay không. Bạn cũng có thể tạo dự báo hàng ngày cá nhân nhân viên bán hàng về kế hoạch hoạt động để đảm bảo bạn ấy không bị tụt lại phía sau.
Một trong những điểm quan trọng nhất về dự báo bán hàng là chúng không đồng nhất hoàn hảo giá trị bán kiếm được. Dự báo bán hàng sẽ luôn hơi khác so với kết quả cuối cùng của bạn. Tuy nhiên, kết quả cực kỳ sai lệch chứng tỏ bạn và team đang có vấn đề. Nếu bạn đang sử dụng dữ liệu sạch và đã chọn đúng phương pháp (bên dưới), thì dự báo bán hàng của bạn sẽ giúp bạn lập kế hoạch và thúc đẩy tăng trưởng.
Phương pháp dự báo bán hàng và ví dụ
Không phải tất cả các phương pháp dự báo bán hàng đều tạo ra kết quả như nhau. Dưới đây là một số cách phổ biến nhất để dự báo doanh số bán hàng. Mỗi phương pháp bao gồm một số ví dụ để minh họa thêm để bạn dễ dàng hình dung được.
1. Dự báo cơ hội trên từng giai đoạn.
Phương pháp dự báo bán hàng này dự báo các cơ hội trên từng giai đoạn trong Pipeline của bạn. Càng đi sâu vào trong Pipeline, cơ hội càng có khả năng kết thúc.
Khi bạn lựa chọn khoảng thời gian – thường là tháng, quý hoặc năm, tùy thuộc vào độ dài của chu kỳ bán hàng và hạn ngạch của team bán hàng – bạn chỉ cần nhân giá trị tiềm năng của mỗi thỏa thuận với xác suất nó sẽ kết thúc.
Sau khi bạn đã thực hiện xong việc này cho từng cơ hội trong quá trình, hãy cộng tổng số để có được dự báo tổng thể của bạn.
Mặc dù việc tạo dự báo bán hàng theo cách này tương đối dễ dàng, nhưng kết quả thường không chính xác. Phương pháp này không tính đến độ tuổi của cơ hội.
Nói cách khác, một cơ hội đã theo đuổi trong 3 tháng sẽ được tính giống như một cơ hội cách đây một tuần – miễn là ngày kết thúc của chúng giống nhau. Bạn phải phụ thuộc vào việc nhân viên thường xuyên dọn dẹp pipeline của họ, điều này không phải lúc nào cũng khả thi.
Dự báo bán hàng cơ hội – giai đoạn cũng có thể dựa quá nhiều vào dữ liệu lịch sử. Nếu bạn đang thay đổi thông điệp, sản phẩm, quy trình bán hàng hoặc bất kỳ biến nào khác, thì các giao dịch của bạn sẽ kết thúc ở các tỷ lệ phần trăm khác nhau theo từng giai đoạn so với trước đây.
| Ưu | Nhược |
| Tương đối dễ dàng để thiết lập một dự báo bán hàng. Tính toán của nó là khách quan. | Dữ liệu không chính xác có thể dẫn đến dự báo không chính xác. Tính toán của nó không xem xét kích thước hoặc độ tuổi của mỗi cơ hội. |
Ví dụ về dự báo giai đoạn cơ hội
Giả sử bạn đã thiết lập các tỷ lệ phần trăm có khả năng đóng sau đây dựa trên Pipeline của mình:
Cuộc gọi ban đầu: 5%
Đủ điều kiện: 10%
Demo sản phẩm: 35%
Dùng thử sản phẩm: 60%
Cuộc gọi cuối cùng: 80%
Giao dịch đã kết thúc: 100%
Theo mô hình dự báo này, thỏa thuận 100 triệu đồng ở giai đoạn Demo sản phẩm có khả năng kết thúc là 35%. Số tiền dự đoán cho thương vụ này sẽ là 35 triệu.
Xem thêm: Sales Pipeline là gì? Quy trình 6 bước chuẩn B2B.
2. Dự báo dựa trên độ dài chu kỳ bán hàng
Phương pháp dự báo dựa trên độ dài chu kỳ bán hàng sử dụng độ tuổi của các cơ hội riêng lẻ để dự đoán khi nào chúng có khả năng kết thúc.
Bởi vì kỹ thuật này chỉ dựa vào dữ liệu khách quan thay vì phản hồi của nhân viên bán hàng, bạn ít có khả năng nhận được một dự đoán rộng lượng.
Giả sử một nhân viên bán hàng đặt bản demo với khách hàng tiềm năng trước khi họ sẵn sàng. Họ có thể cho bạn biết khách hàng tiềm năng sắp mua hàng – nhưng phương pháp này sẽ tính toán rằng họ không có khả năng mua hàng vì họ chỉ mới bắt đầu nói chuyện với nhân viên bán hàng vài tuần trước.
Hơn nữa, kỹ thuật này có thể bao gồm các chu kỳ bán hàng khác nhau. Một khách hàng tiềm năng thông thường có thể mất khoảng sáu tháng để mua, nhưng các khách được giới thiệu thường chỉ cần một tháng và khách đến từ các triển lãm thương mại có thể cần khoảng tám tháng. Bạn có thể sắp xếp từng lọại theo độ dài chu kỳ bán hàng trung bình của chúng.
Để có được kết quả chính xác, bạn sẽ cần theo dõi cẩn thận cách thức và thời điểm khách hàng tiềm năng vào đường ống của nhân viên bán hàng của bạn. Nếu CRM của bạn không tích hợp với phần mềm tiếp thị của bạn cũng như tự động ghi nhật ký các tương tác, các đại diện của bạn sẽ mất rất nhiều thời gian để nhập dữ liệu theo cách thủ công.
| Ưu | Nhược |
| Tính toán của nó là khách quan. Bạn có thể dễ dàng tích hợp các nguồn khách hàng tiềm năng để dự báo tốt hơn các cơ hội. | Các tính toán của nó không phải lúc nào cũng xem xét quy mô hoặc loại của từng cơ hội. Nó chỉ hoạt động với dữ liệu được theo dõi cẩn thận. |
Ví dụ về dự báo độ dài chu kỳ bán hàng
Giả sử chu kỳ bán hàng trung bình của bạn kéo dài sáu tháng. Nếu nhân viên bán hàng của bạn đã làm việc với một khách hàng được ba tháng, thì dự báo của bạn có thể cho thấy họ có khả năng giành được deal này là 50%.
3. Dự báo trực quan
Một số giám đốc bán hàng chỉ cần yêu cầu đại diện của họ ước tính khả năng kết thúc. Nhân viên bán hàng có thể nói, “Tôi tin rằng họ sẽ mua trong vòng 14 ngày và thỏa thuận sẽ có giá trị X.” Đây là dự báo bán hàng trực quan.
Một mặt, phương pháp này phụ thuộc vào ý kiến của những người gần gũi nhất với khách hàng tiềm năng: Nhân viên bán hàng của bạn. Mặt khác, họ thường lạc quan và thường đưa ra những ước tính quá hào phóng.
Cũng không có cách nào khác để xác minh ước tính của họ và đánh giá xem liệu một khách hàng tiềm năng có khả năng chốt như nhân viên bán hàng. Người quản lý bán hàng của họ có thể nghe các cuộc gọi, các meeting hoặc đọc nhật ký làm việc với khách hàng, các cuộ trò chuyện gần nhất.
Phương pháp này có giá trị nhất trong giai đoạn đầu của một doanh nghiệp hoặc sản phẩm khi gần như không có dữ liệu lịch sử.
| Ưu | Nhược |
| Nó dựa trên ý kiến của nhóm bán hàng của bạn, những người làm việc gần nhất với khách hàng tiềm năng của bạn. Bạn không cần dữ liệu lịch sử. | Các tính toán là chủ quan và mỗi đại diện bán hàng có thể dự báo khác nhau. Bạn không thể mở rộng hoặc sao chép phương pháp này. |
Ví dụ về dự báo trực quan
Giả sử bạn muốn dự báo doanh số bán hàng cho thương hiệu mới của mình. Bạn chỉ mới hoạt động được ba tháng và không có dữ liệu lịch sử. Bạn có hai nhân viên bán hàng trong nhóm của mình, vì vậy bạn yêu cầu họ dự báo doanh số bán hàng trong sáu tháng tới dựa trên trực giác của họ.
Mỗi nhân viên bán hàng xem xét các giao dịch trong quy trình bán hàng của họ cũng như bất kỳ cơ hội tiềm năng nào mà họ đã lên kế hoạch cho những tháng tiếp theo. Dựa trên phân tích của mình, họ dự đoán doanh thu là 500 triệu trong sáu tháng tới.
4. Dự báo dựa trên lịch sử
Dự báo dựa trên lịch sử là phương pháp dự đoán dễ hiểu nhất. Bằng cách sử dụng giả định cho kết quả và so sánh kết quả đó với thời gian tương ứng trong quá khứ để ra được dự báo.
Có một số vấn đề với phương pháp này. Đầu tiên, nó không tính đến tính thời vụ. Thứ hai, nó giả định rằng nhu cầu của người mua là không đổi. Nhưng nếu bất cứ điều gì khác thường xảy ra, mô hình của bạn sẽ không hoạt động.
Cuối cùng, nhu cầu lịch sử nên được sử dụng như một điểm chuẩn hơn là nền tảng cho dự báo bán hàng của bạn.
| Ưu | Nhược |
| Nó dựa trên dữ liệu lịch sử đã được chứng minh, có thể hữu ích cho các thị trường ổn định. Thật nhanh chóng và dễ dàng | Nó không xem xét tính thời vụ hoặc thay đổi thị trường. Nó không tính đến nhu cầu của người mua. |
Ví dụ về dự báo lịch sử
Giả sử nhóm của bạn đã bán được 800 triệu doanh thu định kỳ hàng tháng (MRR) vào tháng 10. Dựa trên phương pháp này, bạn sẽ giả định rằng họ sẽ bán được trên 800 triệu vào tháng 11.
Bạn có thể làm cho dự đoán này phức tạp hơn bằng cách thêm quá trình tăng trưởng lịch sử của mình. Nếu bạn liên tục tăng doanh số bán hàng lên 6-8% mỗi tháng, ước tính thận trọng cho tháng 11 sẽ là 864 triệu.
5. Dự báo phân tích đa biến
Phương pháp dự báo bán hàng phức tạp nhất – dự báo phân tích đa biến – sử dụng phân tích dự đoán và kết hợp một số yếu tố được đề cập, chẳng hạn như độ dài chu kỳ bán hàng trung bình, xác suất đóng cửa dựa trên loại cơ hội và hiệu suất cá nhân riêng lẻ.
Dự báo này mang lại xu hướng chính xác nhất. Tuy nhiên, nó yêu cầu một giải pháp phân tích nâng cao, sẽ không khả thi nếu bạn có ngân sách nhỏ.
Thêm nữa, phương pháp này cũng yêu cầu dữ liệu rõ ràng. Cho nên các nhân viên của bạn cần theo dõi tiến trình giao dịch và hoạt động của họ rồi báo cáo lên hệ thống. Nếu không làm như vậy, kết quả của bạn sẽ không chính xác dù có sự hỗ trợ của phẩn mềm.
| Ưu | Nhược |
| Nó rất phụ thuộc vào dữ liệu và do đó chính xác nhất. | Bởi vì nó dựa trên dữ liệu, nó yêu cầu một giải pháp phân tích và / hoặc công cụ dự báo, điều này có thể tốn kém. Các đại diện bán hàng cần theo dõi và làm sạch dữ liệu một cách nhất quán. |
Ví dụ về dự báo phân tích đa biến
Hãy tưởng tượng bạn có hai nhân viên bán hàng, mỗi người đang làm việc với một khách hàng. Người đầu tiên của bạn có một cuộc họp với Bộ phận mua sắm được lên lịch vào thứ Sáu, trong khi người thứ hai của bạn vừa thuyết trình lần đầu tiên trước ủy ban mua hàng.
Dựa trên tỷ lệ giành chiến thắng của nhân viên đầu tiên của bạn cho giai đoạn này của quy trình bán hàng, kết hợp với quy mô giao dịch được dự đoán tương đối lớn và số ngày còn lại trong quý, 40% khả năng chốt trong giai đoạn này. Điều đó cung cấp cho bạn dự đoán là 96 triệu.
Nhân viên thứ hai của bạn sớm hơn trong quá trình bán hàng, nhưng giao dịch nhỏ hơn và có tỷ lệ chốt cao. Cô ấy cũng có khả năng đóng cửa là 40%, dự báo cho bạn là 68 triệu.
Kết hợp những thứ đó và bạn sẽ nhận được dự báo doanh số hàng quý là 164 triệu.
6. Dự báo theo Pipeline
Phương pháp dự báo doanh số bán hàng theo Pipeline sẽ rất mất thời gian nếu bạn không có các công cụ để xử lý các phép tính của mình. Nó xem xét từng cơ hội hiện đang có trong pipeline của bạn và tính toán khả năng đóng của nó dựa trên các biến số duy nhất của công ty bao gồm tỷ lệ won của người nhân viên và giá trị cơ hội.
Xem thêm về Weighted Pipeline – Chỉ số quan trọng định hình Pipeline của bạn.
Phương pháp dự báo này dựa vào khả năng cung cấp dữ liệu chất lượng cao của bạn. Nếu bạn làm lộn xộn các con số hoặc sử dụng dữ liệu không hoàn hảo, bạn sẽ kết thúc với dự báo cung cấp giá trị bằng không.
Đảm bảo đại diện của bạn thường xuyên nhập dữ liệu chính xác, kịp thời vào CRM của họ để thu thập thông tin chi tiết nhất từ phương pháp này.
| Ưu | Nhược |
| Nó rất dựa vào dữ liệu, điều này làm cho nó trở thành một trong những phương pháp chính xác nhất. Nó có tính đến các yếu tố duy nhất của mỗi cơ hội. | Nó rất dựa vào dữ liệu và có thể dễ dàng bị sai lệch. Nó thường yêu cầu một công cụ dự báo bán hàng. |
Ví dụ về dự báo Pipeline
Nếu nhóm bán hàng của bạn thường hoàn tất các cơ hội trị giá từ 50 triệu đến 80 triệu trong vòng 60 ngày, thì tất cả các cơ hội hiện tại trong quy trình của nhóm bạn sẽ có khả năng kết thúc cao.
Sau đó, bạn có thể sử dụng dữ liệu này để tính toán dự báo hàng tháng hoặc hàng quý của mình.
Dịch từ Hubspot
Xem thêm: Hướng dẫn cơ bản về dự báo bán hàng (P2).
