Dự báo bán hàng là một phần cần thiết để chuẩn bị cho năm tài chính sắp tới và quản lý các mục tiêu bán hàng. Quản lý sẽ phải phân tích dữ liệu định lượng và đôi khi là định tính để dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai.
Quy trình dự báo bán hàng này trở nên có vấn đề khi đội bán hàng và giám đốc điều hành nhầm lẫn giữa “mục tiêu lạc quan” với “dự báo chính xác.”
Thay vì xem xét dữ liệu lịch sử và đưa ra dự báo dựa trên các xu hướng trước đó và các thông số thực tế, nhân viên bán hàng có xu hướng tạo ra các con số dự báo mang nhiều hy vọng của team bán hàng
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ khai mở các chiến lược tốt nhất mà bạn có thể sử dụng để dự đoán thành công của team bán hàng trong năm tới.
Dự báo chiến lược (Strategics Forecasting) là gì?
Trong marketing và sales, dự báo chiến lược là việc sử dụng các mốc chuẩn (benchmarking), dữ liệu lịch sử cũng như các thông tin và yếu tố khác để đưa ra dự đoán về nhu cầu và tăng trưởng doanh số trong tương lai.
Trớ trêu thay, sự lạc quan quá mức trong dự báo doanh số thường tạo ra những tiêu cực và thất vọng không cần thiết giữa các thành viên trong team. Tốt hơn là xác định và vượt qua các mục tiêu thực tế dựa trên dữ liệu chắc chắn hơn là đặt thanh cao một cách bất hợp lý và bỏ lỡ mục tiêu.
Chúng ta đã nói đến tầm quan trọng của dự báo bán hàng, nhưng bạn thực sự làm điều đó như thế nào và có làm tốt không? Các nhà lãnh đạo bán hàng giỏi nhất sử dụng một thứ gọi là mô hình dự báo.
Mô hình dự báo là gì?
Mô hình dự báo là một công cụ mà các nhà lãnh đạo doanh nghiệp sử dụng để dự đoán doanh số, doanh thu, khách hàng tiềm năng, khách hàng mới, cung và cầu và các chức năng cốt lõi khác bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử về doanh nghiệp. Các mục tiêu hàng năm được thiết lập dựa trên thông tin được tạo ra bởi mô hình dự báo. Sử dụng mô hình dự báo giúp nhà quản lý không bỏ qua những mục tiêu và có hướng đi đúng đắn. Tuy nhiên, không có mô hình dự báo nào phù hợp với tất cả. Để team bán hàng có hiệu suất cao, cần sử dụng mô hình phù hợp (hoặc kết hợp các mô hình) để tạo ra mục tiêu hàng năm công bằng và chính xác. Kiểm tra một số mô hình dự báo phổ biến dưới đây. Mặc dù tất cả chúng không thể được sử dụng để bán hàng của riêng chúng, nhưng bạn sử dụng thông tin bạn thu thập được từ chúng để giúp đưa ra dự báo bán hàng của bạn.
Các loại mô hình dự báo
- Mô hình dự báo dựa trên độ dài chu kỳ bán hàng
- Mô hình dự báo chuỗi thời gian
- Mô hình dự báo nhu cầu
- Mô hình dự báo hồi quy
1. độ dài chu kỳ bán hàng
Yếu tố quan trọng nhất đối với mọi nhân viên bán hàng (bất kể ngành của họ) là độ dài của chu kỳ bán hàng. Về cơ bản, đây là khoảng thời gian cần thiết để một khách hàng tiềm năng vượt qua mọi giai đoạn trong chu kỳ bán hàng – từ khách hàng tiềm năng đến người mua lặp lại.
Hiểu được và bao gồm cả yếu tố độ dài chu kỳ bán hàng vào dự báo bán hàng giúp team bán hàng tập trung vào việc chốt cơ hội. Tránh việc gấp rút tìm các khách hàng tiềm năng trong suốt quá trình để thỏa mãn chu kỳ mỗi tháng.
Hãy coi độ dài chu kỳ bán hàng của bạn như một số liệu cố định. Nếu không có kế hoạch đẩy nhanh chu kỳ, hãy tiếp tục và giả định rằng độ dài của chu kỳ bán hàng sẽ không thay đổi. Bên cạnh đó, cũng không nên khuyến khích các nhân viên bán hàng của bạn gấp rút với các cơ hội kinh doanh mình đang có.
2. chuỗi thời gian
Do không thể biết chính xác trước, việc sử dụng dữ liệu lịch sử để dự báo cho tương lai trong nhiều loại mô hình dự báo trong đó có dự báo theo chuỗi thời gian. Với loại mô hình dự báo này, doanh số bán hàng của bạn sẽ được vẽ trên biểu đồ đường với mỗi điểm đại diện cho một thời điểm cụ thể.
Bạn có thể sử dụng dự báo chuỗi thời gian để dự đoán thời điểm bán hàng trong tương lai có thể xảy ra dựa trên thời điểm bán hàng đã xảy ra trong quá khứ.
3. nhu cầu
Có một vài loại mô hình dự báo nhu cầu khác nhau tập trung vào các yếu tố bên trong và bên ngoài ảnh hưởng đến nhu cầu. Để đơn giản hóa mọi thứ, chúng ta sẽ tập trung vào hai loại dự báo nhu cầu phổ biến nhất: thụ động và chủ động.
Dự báo nhu cầu thụ động xem xét dữ liệu trong quá khứ để dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai. Loại mô hình này giúp mọi thứ trở nên đơn giản bằng cách chỉ tính toán các yếu tố bên trong mà doanh nghiệp của bạn có thể kiểm soát. Các xu hướng theo mùa mà doanh nghiệp của bạn thường trải qua cũng được tính đến.
Dự báo nhu cầu đang hoạt động sử dụng dữ liệu theo thời gian thực (hoặc càng gần càng tốt càng tốt) để dự báo doanh số bán hàng trong tương lai. Với loại mô hình này, bạn sẽ bao gồm các yếu tố bên ngoài như trạng thái của thị trường, các chiến lược tiếp thị hiện đang áp dụng và kiến thức về sự cạnh tranh nếu bạn có.
4. hồi quy
Mô hình hồi quy là một quy trình thống kê để hiểu những biến độc lập nào đang ảnh hưởng đến biến phụ thuộc của bạn. Trong thuật ngữ bán hàng, mô hình hồi quy giúp bạn hiểu những hoạt động bán hàng nào ảnh hưởng đến số lượng cơ hội mà bạn chốt.
Công thức cho mô hình hồi quy là Y = a + bX, trong đó Y là biến phụ thuộc và X là biến độc lập. Các giá trị a và b tương ứng là hệ số chặn y và độ dốc của đường hồi quy – đừng lo, các phần mềm tự động xử lý a và b trong công thức khi bạn cung cấp dữ liệu lịch sử về doanh số bán hàng của mình.
Chìa khóa để chạy mô hình dự báo hồi quy hữu ích là sử dụng dữ liệu lịch sử và chạy hồi quy cho từng hoạt động. Khi bạn đã chạy mô hình hồi quy của mình, bạn sẽ có thể thấy mối tương quan (hoặc thiếu) giữa một hoạt động cụ thể như “email đã gửi” và số lượng cơ hội đã thắng hay đóng của bạn theo thời gian.
Một số hoạt động bổ sung có thể ảnh hưởng đến doanh số bán hàng của bạn bao gồm số lượng cuộc gọi đi được thực hiện, cuộc gọi đến đã nhận và các demo đã hoàn thành. Bạn có thể chạy hồi quy cho từng biến độc lập này để xác định hoạt động nào cần tập trung vào và hoạt động nào không quan trọng nhiều trong sơ đồ tổng thể của mọi thứ.
Pro Tips: Hãy nhớ rằng, thống kê không xác định nguyên nhân, chỉ có mối tương quan. Điều đó có nghĩa là bạn nên bổ sung thông tin bạn thu thập được từ mô hình dự báo hồi quy với dữ liệu định tính về các hoạt động tối nhất của nhân viên bán hàng.
Hầu hết các doanh nghiệp đều có tính thời vụ trong việc bán hàng, vì vậy, bạn nên xem xét vấn đề này trong dự báo bán hàng của mình. Mô hình dự báo theo mùa có thể tiết lộ chính xác độ lệch mỗi tháng so với mức trung bình hàng năm.
Để sử dụng dữ liệu từ mô hình dự báo theo mùa, bạn sẽ cần so sánh chỉ số theo mùa, so sánh giữa khoảng thời gian theo mùa cụ thể với khoảng thời gian theo mùa trung bình, với chu kỳ bán hàng trung bình hàng năm.
Bây giờ, hãy xem xét một số chiến thuật đơn giản mà team bán hàng và quản lý có thể sử dụng để tạo ra các mô hình dự báo tốt hơn cho doanh nghiệp của họ.
Cách cải thiện dự báo bán hàng của bạn
- Sử dụng dữ liệu lịch sử.
- Dữ liệu rõ ràng
- Bắt đầu vói một mô hình đơn giản
- Thực hiện kế hoạch hành động về quy trình bán hàng
1. Sử dụng dữ liệu lịch sử.
Trên thực tế, hầu hết các công ty lớn đều có dữ liệu lịch sử để dùng xác định dự báo bán hàng thực tế. Nếu công ty của bạn chưa triển khai phân tích và các hình thức theo dõi khác có thể gắn với mục tiêu và tỷ lệ chuyển đổi, hãy thực hiện ngay bây giờ. Bạn cần biết mình đã ở đâu để có thể dự báo chính xác nơi mình sẽ đến.
Doanh số bán hàng trong quá khứ không phải là yếu tố dự đoán chính xác về hiệu suất trong tương lai. Năm nay mọi thứ có thể sẽ khác, phát hành sản phẩm mới, thị trường mới, gia tăng cạnh tranh, v.v.
Nhưng dữ liệu lịch sử là nền tảng vững chắc khi cân nhắc các yếu tố bổ sung, không thể đoán trước việc tăng hoặc giảm doanh số bán hàng trong năm tới. Nhưng bạn có thể đưa vào bản thuyết trình của mình các cơn số so sánh này cho dự báo cuối cùng của mình.
2. Dữ liệu rõ ràng.
Nếu không có tiêu chuẩn rõ ràng nào được truyền đạt cho nhóm, các nhân viên bán hàng có thể đưa ra các trường hợp sử dụng của riêng họ, dẫn đến việc nhập dữ liệu không nhất quán. Thêm nữa, nếu họ không biết tầm quan trọng của một thuộc tính, các nhân viên có thể sử dụng sai hoàn toàn.
Không thể ra quyết định chính xác với dữ liệu không rõ ràng đối với bất kỳ con số nào không cụ thể bằng doanh số và doanh thu. Hãy đảm bảo rằng team của bạn ở trên cùng một con đường đi.
Bạn có thể làm điều này bằng cách:
- Cung cấp đào tạo liên tục cho team về sử dụng CRM
- Liên tục tham khảo dự báo trong các cuộc họp nhóm
- Kiểm tra các cơ hội trong các cuộc họp trực tiếp
- Thực hiện kiểm tra tại chỗ đối với hồ sơ và cơ hộiđể lưu ý sự mâu thuẫn
3. Bắt đầu với một mô hình đơn giản.
Thật hấp dẫn khi kết hợp nhiều loại mô hình với nhau. Nhưng nếu đây là lần đầu tiên bạn sử dụng mô hình dự báo định lượng để dự đoán doanh số bán hàng cho năm tiếp theo, bạn nên bắt đầu từ quy mô nhỏ và cải thiện mô hình của bạn theo thời gian.
Sử dụng một mô hình đơn giản như mô hình dự báo hồi quy cho năm trong số các hoạt động bán hàng phổ biến nhất mà nhóm của bạn thực hiện là một mô hình tốt hơn một mô hình kết hợp tính thời vụ, chuỗi thời gian và dự báo nhu cầu thành một. Tại sao? Bởi vì bạn phải theo dõi càng ít biến, thì việc:
- Đạt được mục tiêu bán hàng của bạn,
- giải thích cho các nhân viên bán hàng của bạn về lý do tại sao các mục tiêu được thiết lập theo cách này và
- nhận được sự chấp thuận của lãnh đạo về dự báo của bạn.
Khi bạn xác định được mô hình dự báo của mình hoạt động tốt như thế nào trong năm đầu tiên, bạn có thể cập nhật nó vào năm sau với các biến từ loại mô hình khác.
4. Thực hiện một kế hoạch hành động về quy trình bán hàng.
Đối với các đầu mối bán hàng, chất lượng quan trọng hơn số lượng. Mặc dù chất lượng của khách hàng tiềm năng chắc chắn có thể ảnh hưởng đến tiềm năng chuyển đổi của nó, nhưng việc tăng số lượng khách hàng tiềm năng thường làm tăng số lượng cơ hội đã chốt.
Đó là lý do tại sao bạn nên xây dựng kế hoạch hành động để tạo ra số lượng khách hàng tiềm năng tối thiểu cần thiết. Ví dụ: nếu bạn biết nhân viên của mình chốt 25% cơ hội của họ từ những khách hàng tiềm năng đủ tiêu chuẩn, bạn có thể đặt mục tiêu tạo ra gấp đôi số lượng khách hàng tiềm năng đủ tiêu chuẩn trong quý tới. Lý tưởng nhất là đại diện của bạn sẽ chốt nhiều hơn 30-50%.
Hãy tập trung vào cùng một mức độ tập trung vào dự báo và tạo khách hàng tiềm năng. Hiểu tỷ lệ chuyển đổi của bạn ở từng giai đoạn trong sales funnel, sau đó lập kế hoạch cho phù hợp.
Ví dụ: hãy hỏi nhóm bán hàng của bạn:
“Cần làm gì để chuyển một khách hàng tiềm năng qua Pipeline của bạn từ cuộc những lần đầu tiên cho đến khi chốt deal cuối cùng?”
“Có bao nhiêu bước trong quy trình bán hàng của bạn và bao nhiêu phần trăm khách hàng tiềm năng (ước tính) của bạn chuyển đổi ở mỗi bước của quy trình?”
“Định nghĩa của một khách hàng tiềm năng ‘đủ tiêu chuẩn’ là gì? Đó có phải là người đã trải qua demo trực tuyến, người đã điền vào bảng câu hỏi …?”
“Dựa trên tỷ lệ chuyển đổi ở mỗi giai đoạn trong quy trình bán hàng của bạn, bạn cần tạo bao nhiêu khách hàng tiềm năng để đạt được số lượng bán hàng dự kiến?”
Pro Tip: Thực hiện phép toán bằng cách làm ngược lại quy trình bán hàng của bạn. Ví dụ: nếu bạn muốn chốt 100 deal trong năm nay và nhân viên bán hàng của bạn chốt 10% với khách hàng tiềm năng đã demo trực tuyến về giải pháp của bạn và 10% khách hàng tiềm năng mới đăng ký bản demo trực tuyến , bạn cần tạo ra 10.000 khách hàng tiềm năng mới để tạo ra 100 doanh số: 10.000 x 10% x 10% = 100 doanh số.
Tỷ lệ chuyển đổi và con số chính xác cho pipeline của bạn sẽ khác nhau tùy thuộc vào hoạt động kinh doanh và tốc độ giao dịch trung bình của bạn. Thông tin này cho phép bạn xây dựng dự báo bán hàng chính xác dựa trên tỷ lệ chuyển đổi theo từng giai đoạn.
Hết P1.
Xem: 12 Chiến thuật để Dự báo Bán hàng Tốt hơn (P2)
Dịch từ Hubspot
