La guía completa para dominar el arte de la previsión de ventas

La previsión de ventas, en términos sencillos, es el proceso de estimación de ingresos mediante la predicción de cuánto puede vender una unidad de ventas un producto o servicio en la próxima semana, mes, trimestre o año. Cuando se trata de una de las cifras más importantes para una empresa, la previsión de ventas se sitúa en lo más alto, dictando otras variables relacionadas con el marketing, la contratación, la prospección e incluso el desarrollo de productos.

La previsión precisa de las ventas es a la vez un arte y una ciencia, y hacerlo bien es una tarea difícil incluso para los vendedores experimentados, ya que Gartner informa de que sólo el 45% de los líderes de ventas tienen un alto grado de confianza en la precisión de las previsiones de su organización. ¿Qué hay que tener en cuenta en la previsión de ventas y por qué es complicada? Este artículo lo explica.

¿Qué es la previsión de ventas?

Cuando las empresas elaboran una previsión de ventas, estiman la cifra de lo que esperan que sean los ingresos por ventas. Calculan qué cantidad del producto o servicio pueden vender en un periodo de tiempo, como un mes, un trimestre o un año. Algunas de las mejores previsiones de ventas pueden predecir los ingresos con un buen grado de precisión en función de los datos de entrada y el plazo de la predicción.

Del mismo modo que el seguimiento de los precios mínimos anunciados permite a las empresas tomar el pulso y adaptarse a los cambios del mercado, una previsión de ventas precisa proporciona información valiosa porque se basa en datos históricos.

Por lo general, las previsiones de ventas se realizan a partir de datos de resultados anteriores, y las técnicas de previsión de ventas difieren en función de los datos de entrada. Por ejemplo, la previsión puede basarse en la intuición del comercial o en datos y tendencias introducidos en la inteligencia artificial. Las previsiones de ventas realizadas por los comerciales son utilizadas por los directivos para estimar el negocio que aporta el equipo. Los datos de las previsiones de los equipos son utilizados por los directores para anticipar las ventas del departamento y el vicepresidente de ventas utiliza los datos colectivos de los departamentos para proyectar las ventas de la organización.

Las previsiones de ventas responden a dos importantes cuestiones empresariales.

• ¿Cuánto espera vender?
• ¿Y en qué plazo?

Cada oportunidad de venta tiene una cantidad proyectada como negocio potencial para la empresa y los equipos de ventas tienen que llegar a una cifra realista que represente el nuevo negocio y su marco temporal.

Responder a estas dos preguntas ayuda a la organización a fijar objetivos y crear planes de estrategia de ventas.

La necesidad de prever las ventas

Las previsiones crean un punto de referencia para el futuro en el que las empresas pueden confiar para tomar importantes decisiones empresariales. Las previsiones precisas también establecen a las empresas como líderes del mercado y confieren credibilidad en el sector. Estas son algunas de las formas en que la previsión de ventas afecta al funcionamiento de una empresa:

1. Toma de decisiones estratégicas

Las previsiones de ventas pueden revelar tendencias emergentes e incitar a los responsables de la toma de decisiones a rectificar un problema o aprovechar una oportunidad previsible. Por ejemplo, una desviación negativa del 30% con respecto al objetivo de ventas podría revelar una gestión deficiente o unidades de ventas poco productivas, o incluso indicar que los competidores están mejorando su juego. Por otro lado, una desviación positiva indicaría la necesidad de contratar más recursos para aprovechar la oportunidad. La previsión establece la línea de base, lo que ayuda a actuar a tiempo y a corregir el rumbo.

2. Trazar el camino a seguir

La previsión resulta especialmente útil en épocas de bajo rendimiento. Permite a los responsables trazar líneas más claras y fijar mejores objetivos para reducir los daños e incluso motivar a los equipos mediante hitos y planes de acción.

3. Toma de decisiones financieras

Una previsión precisa de las ventas desempeña un papel crucial en diferentes ejercicios de modelización financiera. Determinan:

• Inventario: Las previsiones de ventas precisas se realizan a través de suposiciones fundamentadas sobre los hábitos de compra de los consumidores o los aumentos o disminuciones estacionales de la demanda. Estas previsiones ayudan a planificar y gestionar el inventario, lo que contribuye a la utilización eficiente del capital circulante. Esta eficiencia se extiende luego a una mejor planificación y contratación de materias primas.
• Flujos de tesorería: Los flujos de caja se ven directamente afectados por los ingresos por ventas. Una previsión precisa de las ventas puede ayudar a modelar los movimientos de tesorería que permiten a las empresas planificar cualquier déficit o ganancia inesperada en el futuro.

¿Cómo es una buena previsión de ventas?

Una buena previsión de ventas es muy precisa y fácilmente comprensible para las distintas partes interesadas. También está bien equilibrada con el tiempo, el esfuerzo y los costes asociados a la técnica de previsión. Lo ideal es construir un modelo de previsión preciso con métodos económicos fiables. El modelo de previsión debe utilizar un algoritmo perfectamente adaptado a la empresa y recoger los datos pertinentes con poca intervención manual para hacer predicciones precisas.

Sin embargo, las previsiones realistas son más subjetivas y requieren más tiempo. Aparte de las cifras existentes, es importante tener en cuenta la valoración que hace el comercial de los resultados futuros. Estas percepciones pueden variar significativamente de un comercial a otro, en función de su enfoque y experiencia. Por ejemplo, la estimación de ventas del 50% de un comercial experimentado puede ser una subestimación en comparación con la estimación del 60% de otro comercial, que puede ser demasiado optimista.

¿Quién se encarga de hacer las previsiones de ventas?

Cada organización tiene su propio conjunto de responsables de previsiones en función del tipo de empresa y de las jerarquías. Normalmente, las personas que realizan las previsiones de ventas son:

1. Comerciales: Las personas que realizan las ventas reales conocen a sus clientes y el mercado objetivo. Son capaces de hacer estimaciones fiables de cuánto pueden vender en una semana, un mes o un trimestre en función de las condiciones del mercado.
2. Líderes de ventas: Los líderes de ventas recogen las cifras de sus unidades individuales y elaboran una previsión para sus superiores. Las previsiones pueden variar en función de su antigüedad: los jefes de tercera línea, por ejemplo, suelen tener en cuenta un conjunto más amplio de cifras y tendencias previas en las tasas de cierre para elaborar una previsión, mientras que los jefes de primera línea consideran las oportunidades para hacer sus previsiones.
3. Líderes de producto: Los líderes de producto basan las estimaciones de ventas en el producto que está disponible para la venta y en el plazo previsto para su lanzamiento.

Enfoques de previsión de ventas

Existen dos enfoques principales para la previsión de ventas:

1. Enfoque descendente

En el enfoque descendente, la previsión de ventas parte de una visión global y va descendiendo hasta definir los hitos necesarios para alcanzar el objetivo. Por ejemplo, si el mercado tiene 100 millones de unidades de un producto y el objetivo de la organización es penetrar en el 5% del mercado, entonces el número de clientes objetivo sería de 5.000.000. Con una estimación tan grande, hay mucho margen para juicios precipitados y mal definidos que pueden dar lugar a expectativas poco realistas. Sin embargo, el planteamiento es útil para establecer rápidamente puntos de referencia optimistas para toda la organización en empresas establecidas.

2. Enfoque ascendente

El enfoque ascendente es un enfoque conservador y granular que tiene en cuenta los recursos de que dispone la empresa. Por ejemplo, ¿cuántos vendedores hay en una unidad y cuál es la estimación realista de ventas para cada representante y cada unidad? o, ¿cuántos anuncios mostrados en el motor de búsqueda darán lugar a clics y ventas? El enfoque ascendente examina de forma práctica la eficiencia de la empresa y determina las variables que pueden ajustarse para aumentar las ventas. Este enfoque se basa en gran medida en los datos existentes para crear una perspectiva más estructurada y realista a efectos de previsión de ventas.

Métodos de previsión de ventas

Los métodos de previsión de ventas pueden dividirse a grandes rasgos en cualitativos y cuantitativos. Los métodos cualitativos se basan en el juicio subjetivo de los representantes de ventas y los responsables de la toma de decisiones, mientras que los métodos cuantitativos se basan en datos, cifras y modelos estadísticos.

Previsión cualitativa de ventas

La previsión cualitativa de ventas suele utilizar 5 métodos principales. Estos métodos se basan en opiniones fundadas sobre los mercados, las tendencias y las perspectivas. Las encuestas suelen ser costosas y requieren mucho tiempo. Los 5 métodos principales incluyen:

• El método del Panel o Jurado de Opinión Ejecutiva: Como su nombre indica, este método consiste en que grupos de ejecutivos discutan las predicciones de ventas para llegar a un consenso. Una de las principales ventajas del método es que los miembros experimentados del jurado pueden aportar mucha sabiduría a las predicciones. Lo mismo puede ser también una desventaja, ya que los miembros dominantes del jurado con opiniones sesgadas pueden hacer malas predicciones.
• Método Delphi: El método Delphi es iterativo por naturaleza y consiste en encuestar a cada experto de forma independiente. A continuación, los resultados se muestran a los expertos para que puedan reconsiderar sus respuestas a la luz de un consenso más amplio. Este método es un antídoto contra el pensamiento de grupo que puede dominar el método del jurado.
• Encuestas a clientes: En este método, se encuesta a los clientes potenciales o a una muestra de los clientes sobre sus planes de compra a corto y largo plazo. En mercados más grandes, pueden emplearse varios métodos de encuesta para determinar una tendencia genérica.
• Método compuesto de la fuerza de ventas: Este método prevé las ventas agrupando las cifras colectivas de las previsiones de los representantes de ventas individuales. A continuación, los jefes y directores de ventas, junto con los propietarios de los productos, revisan estas cifras para hacer previsiones destiladas. Aunque este método tiene sus ventajas, no tiene en cuenta factores como las nuevas tendencias, los cambios normativos y la innovación de productos.
• Planificación de escenarios: La planificación de escenarios es un enfoque global que no ofrece una única previsión aceptada. En su lugar, modela diferentes escenarios para permitir a las empresas prepararse para resultados de ventas inciertos. Este método se utiliza para estimar las ventas durante un largo periodo de tiempo, como tres años o más. En la planificación de escenarios, se barajan variables como recesiones, tecnologías disruptivas, cambios en los precios y otras cosas que afectan a las ventas.

Previsión cuantitativa de ventas

La previsión cuantitativa de ventas utiliza datos y modelos estadísticos para predecir las ventas a diferentes escalas temporales. He aquí dos de los métodos más utilizados:

• Método de series temporales: Este método parte del supuesto de que las tendencias de ventas se repiten históricamente a lo largo de las temporadas y los ciclos de ventas. De ahí que utilice datos históricos ordenados cronológicamente para hacer previsiones de ventas. Las ventas futuras se calculan multiplicando las ventas históricas por la tasa de crecimiento. Algunas de las técnicas más populares son el suavizado exponencial, las medias móviles, ARIMA y X11.
• ‍Método Casual: En este método se tienen en cuenta las causas y efectos históricos entre las ventas y las variables del mercado para hacer previsiones. Con el método casual se modelizan todas las posibles variables que pueden afectar a las ventas para hacer previsiones precisas para el futuro. Las variables incluyen factores como el sentimiento de los clientes, encuestas a terceros, tendencias macroeconómicas y resultados de ventas internos. Entre las técnicas casuales más populares figuran la regresión lineal o múltiple, los indicadores adelantados y los enfoques econométricos.

Ejemplos de previsiones de ventas

He aquí dos ejemplos de métodos cualitativos y cuantitativos de previsión de ventas:

1. Método intuitivo (cualitativo)

El método intuitivo es el más sencillo de los métodos cualitativos de previsión de ventas. Se basa en gran medida en el rendimiento y la experiencia de los comerciales a la hora de cerrar acuerdos y en su historial de cumplimiento de las expectativas. El método es bastante útil si no hay datos históricos para hacer una previsión para el mes o el trimestre. En su lugar, se utiliza la "intuición" de los representantes de ventas basada en su contacto inicial con el cliente potencial para determinar cuántas ventas se pueden realizar. He aquí un ejemplo de cómo funciona:

El director de ventas pide una estimación a cuatro representantes de ventas para las ventas trimestrales. El vendedor 1, que es el que más vende, calcula 200.000 dólares. El representante de ventas 2, que tiene un rendimiento cercano al anterior, hace una estimación de 180.000 dólares. El representante de ventas 3, que tiene dos años de experiencia, estima sus ventas en unos 120.000 dólares, mientras que el representante de ventas 4, recién licenciado, da una estimación de 110.000 dólares. La suma de las previsiones da una previsión intuitiva de 610.000 dólares en ventas para el trimestre. Sin embargo, si se analiza detenidamente, se descubre que el representante de ventas 4 tiene una previsión optimista exagerada debido a su inexperiencia. Su cifra realista se acerca más a los 60.000 dólares en ventas. Por lo tanto, las ventas trimestrales revisadas serían de unos 560.000 dólares.

2. Método histórico (cuantitativo)

Como ya se ha dicho, el método histórico es un ejemplo de la técnica de previsión de series temporales, que utiliza datos históricos para hacer predicciones futuras. Para tener en cuenta variables como el crecimiento, la inflación, las fluctuaciones de la demanda y otras variables, se multiplica una tasa de crecimiento estimada por las ventas históricas para llegar a la previsión futura. He aquí un ejemplo de cómo funciona el método: El crecimiento estimado cada año es del 6,5%, y las ventas del pasado mes de enero fueron de 55.500 $. La previsión para este mes de enero sería (55.500 X 0,065) +55.500, lo que equivale a 59.107,5 $.

Diseñar un plan de previsión de ventas

La previsión de ventas requiere una sólida base de técnicas matemáticas y un conocimiento detallado del ciclo de ventas típico. Junto con los datos pertinentes, se pueden utilizar los siguientes pasos para diseñar un plan de previsión de ventas:

1. Elección del método de previsión

Los datos de ventas pasadas y los modelos de previsión son esenciales para construir nuevos modelos para el futuro. Para hacer previsiones fiables, se pueden utilizar varias técnicas de previsión de ventas más sencillas, como la previsión por etapas de oportunidad, la previsión histórica, la previsión por duración del ciclo, etc. Las previsiones de mayor precisión pueden hacerse con modelos que requieren más datos, como la regresión múltiple y la suavización exponencial.

2. Determinación del calendario de previsiones

El tipo de plan depende de si la previsión se realiza para un periodo de tiempo definido, como mensual o trimestral, o si el seguimiento de las ventas se realiza sólo para una producción concreta. Los factores estacionales, como un lanzamiento durante un trimestre concreto, también pueden afectar a la previsión. Por lo tanto, ese trimestre puede tener que considerarse de forma diferente.

3. Desglose del ciclo de ventas

La cronología de cada venta influye en la previsión de ventas. Desglosando el ciclo de ventas en función del tiempo medio dedicado a cada etapa, es posible determinar la duración media del ciclo de ventas.

4. Utilizar las tendencias de las métricas de ventas

Utilizando los datos históricos más recientes, pueden definirse variables como el precio medio de venta y el porcentaje de tasa de renovación para la nueva previsión. También deben incorporarse a la previsión otras variables como las tasas de conversión, los índices de rotación, la trayectoria media de crecimiento y los ingresos recurrentes anuales (ARR).

5. Crear una plantilla de previsión

Genere una plantilla basada en el ciclo de ventas, los objetivos, las métricas y las características específicas de los equipos de ventas. Las empresas más pequeñas con recursos limitados pueden utilizar una herramienta como Microsoft Excel cuando hay menos productos de los que hacer un seguimiento. Las organizaciones más grandes con herramientas automatizadas que se conectan al CRM pueden utilizar las características de la automatización para hacer estimaciones. Por ejemplo, el software de enriquecimiento de clientes potenciales puede predecir cuándo un cliente potencial está al borde de la conversión. Estos datos pueden utilizarse para hacer previsiones muy precisas para diferentes ciclos de ventas.

6. Compartir los documentos formalizados con los equipos

Es necesaria una documentación formalizada para compartir el plan con los equipos con total transparencia. Es esencial que los representantes de ventas entiendan cómo se hace la previsión, para que tengan un conocimiento sólido de sus objetivos y cuotas.

Cómo prever las ventas con precisión

Una previsión de ventas precisa es un delicado equilibrio entre la incorporación de las tendencias históricas, los cambios internos, la fluctuación del mercado y la presión de la competencia. He aquí 5 pasos que conducen a la precisión en la predicción:

1. Evaluación de la tendencia histórica

Para sentar las bases de una previsión de ventas, es esencial crear un "índice de ejecución de ventas", que son las ventas previstas para el periodo de ventas. Los datos históricos del año anterior pueden separarse en función del precio, el producto, el representante de ventas, el periodo de ventas y otras variables para crear un índice de ejecución de ventas para la previsión.

2. Incorporación de cambios

El índice de ejecución de ventas debe modificarse en función de diversas variables, como la fijación de precios, la promoción, los canales, los clientes y los cambios de producto. Estas variables proporcionan un índice de ejecución de ventas más realista para el periodo de ventas.

3. Anticipación de las tendencias del mercado

Las tendencias del mercado, como los cambios en el comportamiento de la competencia, los cambios legislativos, las fusiones de empresas, etc., pueden lanzar una bola curva en los momentos más inesperados. Es esencial tener en cuenta estos cambios para crear modelos de previsión en caso de que se produzca un cambio de tendencia en el mercado.

4. Seguimiento de la competencia

Es imprescindible vigilar a la competencia para conocer su impacto en el mercado objetivo con acciones como la variación de precios, el lanzamiento de nuevas funciones o nuevas campañas. También hay que vigilar a la nueva competencia para conocer su impacto en la cuota de mercado.

5. Incluidos los planes de negocio

Los planes estratégicos empresariales que repercuten en el crecimiento, la contratación, la orientación a nuevos mercados o la puesta en marcha de nuevas campañas pueden repercutir en las ventas futuras. Por eso es importante hacer previsiones sin perder de vista los planes empresariales.

‍

Principales retos de la previsión de ventas

Elaborar previsiones precisas de forma sistemática puede ser todo un reto para las organizaciones. He aquí algunos de los principales obstáculos a los que se enfrenta la mayoría:

1. Precisión: Las empresas, especialmente las de nueva creación, tienden a utilizar hojas de cálculo para hacer previsiones, lo que puede introducir enormes problemas de precisión en las previsiones. Incluso las empresas con CRM se enfrentan a una adopción deficiente en toda la empresa, con empleados que no introducen los datos a tiempo, silos de datos, datos incompletos e imprecisiones.
2. Subjetividad de las previsiones: Aunque la calidad de las previsiones depende de las buenas decisiones y el buen juicio, cuando el análisis predictivo pasa a un segundo plano frente al análisis subjetivo, puede pasar por alto verdaderos factores de precisión.
3. Universalidad: Las previsiones de ventas que no son útiles para las partes interesadas de toda la empresa son ineficaces a la hora de producir resultados. Las buenas previsiones siempre contienen datos relevantes y comprensibles para los distintos equipos de la empresa.
4. Ineficiencia: La ineficacia puede llegar a menudo a las previsiones cuando hay múltiples propietarios, entradas variadas que quedan sin conciliar y demasiadas revisiones y versiones diferentes.

Previsión de ventas en tiempos impredecibles

Tiempos impredecibles son acontecimientos como las grandes catástrofes, una crisis como la pandemia de COVID o una agitación económica repentina. Estos acontecimientos pueden dar la vuelta de repente a las previsiones de ventas. En cuanto se produce uno de estos acontecimientos, es importante que los directivos de las empresas sepan lo siguiente:

• El estado actual de la cartera de ventas
• El mejor y el peor escenario
• ¿Cuánto ha cambiado la previsión durante la semana o el mes?

Una visión en tiempo real del pipeline de ventas es fundamental en estas situaciones para tomar una decisión empresarial instantánea que pueda minimizar los daños de un acontecimiento perturbador. La solución CRM y la automatización son lo que amortiguaría un golpe inevitable a las previsiones. Unos datos instantáneos fiables son los que ayudarían a los líderes empresariales a pivotar los territorios y el despliegue de recursos que pueden tener una gran influencia en la continuidad o disolución de la empresa.

Reflexiones finales

Hacer una previsión de ventas precisa es a la vez un arte y una ciencia que combina la intuición bien desarrollada de un vendedor experimentado y datos fiables introducidos en algoritmos de previsión. Si bien es esencial que los equipos de ventas tengan las habilidades necesarias para hacer buenas previsiones basándose en hojas de cálculo sencillas y métodos de cálculo improvisados, las previsiones fiables necesitan soluciones de software que puedan ofrecer perspectivas y proyecciones en tiempo real basadas en datos.