La guida completa per padroneggiare l'arte delle previsioni di vendita

La previsione delle vendite, in parole povere, è il processo di stima dei ricavi attraverso la previsione di quanto un'unità di vendita può vendere un prodotto o un servizio nella settimana, nel mese, nel trimestre o nell'anno successivo. Quando si tratta di uno dei numeri più importanti per un'azienda, le previsioni di vendita sono al primo posto e dettano le altre variabili relative al marketing, alle assunzioni, alla prospezione e persino allo sviluppo del prodotto.

La previsione accurata delle vendite è sia un'arte che una scienza, ed è un compito difficile anche per i venditori più esperti: Gartner riporta che solo il 45% dei responsabili delle vendite ha un'elevata fiducia nell'accuratezza delle previsioni della propria organizzazione. Cosa c'è dietro le previsioni di vendita e perché sono difficili? Questo articolo analizza.

Che cos'è la previsione delle vendite?

Quando le aziende producono una previsione di vendita, stimano la cifra che si aspettano di ricavare dalle vendite. Si stima la quantità di prodotto o servizio che si può vendere in un periodo di tempo, come un mese, un trimestre o un anno. Alcune delle migliori previsioni di vendita sono in grado di prevedere le entrate con un buon grado di accuratezza, a seconda degli input e dell'arco temporale della previsione.

Così come il monitoraggio dei prezzi minimi pubblicizzati consente alle aziende di tenere il polso della situazione e di adeguarsi ai cambiamenti del mercato, una previsione di vendita accurata fornisce informazioni preziose perché si basa su dati storici.

Le previsioni di vendita vengono generalmente effettuate utilizzando i dati delle performance precedenti e le tecniche di previsione delle vendite variano in base agli input. Ad esempio, la previsione può essere fatta sulla base dell'intuizione del rappresentante o utilizzando dati e tendenze alimentati dall'intelligenza artificiale. Le previsioni di vendita fatte dai rappresentanti vengono utilizzate dai manager per stimare l'attività del team. I dati di previsione dei team vengono utilizzati dai direttori per anticipare le vendite del reparto e il vicepresidente delle vendite utilizza i dati collettivi dei reparti per proiettare le vendite dell'organizzazione.

Le previsioni di vendita rispondono a due importanti domande aziendali.

• Quanto pensate di vendere?
• E in quale arco di tempo?

Ogni opportunità di vendita ha un importo previsto come attività potenziale per l'azienda e i team di vendita devono elaborare un numero realistico che rappresenti la nuova attività e il suo arco di tempo.

Rispondere alle due domande aiuta l'organizzazione a stabilire gli obiettivi e a creare piani strategici di vendita.

La necessità di previsioni di vendita

Le previsioni creano un punto di riferimento per il futuro su cui le aziende possono fare affidamento per prendere importanti decisioni commerciali. Le previsioni accurate, inoltre, fanno sì che le aziende diventino leader di mercato e conferiscano credibilità al settore. Ecco alcuni dei modi in cui le previsioni di vendita influenzano il funzionamento di un'azienda:

1. Processo decisionale strategico

Le previsioni di vendita possono rivelare le tendenze emergenti e indurre i responsabili delle decisioni a correggere un problema o a sfruttare un'opportunità prevedibile. Ad esempio, uno scostamento negativo del 30% rispetto all'obiettivo di vendita potrebbe rivelare una gestione inadeguata o unità di vendita poco performanti, o addirittura indicare che i concorrenti stanno alzando il tiro. D'altro canto, uno scostamento positivo indicherebbe la necessità di assumere più risorse per capitalizzare l'opportunità. Le previsioni stabiliscono la linea di base, che aiuta ad agire tempestivamente e a correggere la rotta.

2. Tracciare un percorso di avanzamento

La previsione diventa particolarmente utile nei periodi di scarsa performance. Consente ai responsabili delle decisioni di tracciare linee più chiare e di fissare obiettivi migliori per ridurre i danni e persino di motivare i team attraverso pietre miliari e piani d'azione.

3. Processo decisionale finanziario

Un'accurata previsione delle vendite svolge un ruolo cruciale in diversi esercizi di modellazione finanziaria. Esse determinano:

• Inventario: Le previsioni di vendita accurate vengono fatte attraverso ipotesi informate sulle abitudini di acquisto dei consumatori o sugli aumenti o le diminuzioni stagionali della domanda. Queste previsioni aiutano la pianificazione e la gestione delle scorte, contribuendo a un utilizzo efficiente del capitale circolante. Questa efficienza si estende poi a una migliore pianificazione e assunzione delle materie prime.
• Flussi di cassa: I flussi di cassa sono direttamente influenzati dai ricavi delle vendite. Un'accurata previsione delle vendite può aiutare a modellare i movimenti di cassa che consentono alle aziende di pianificare eventuali mancanze o guadagni in futuro.

Come si presenta una buona previsione di vendita?

Una buona previsione di vendita è altamente accurata e facilmente comprensibile dai diversi stakeholder. È anche ben bilanciata rispetto al tempo, allo sforzo e ai costi associati alla tecnica di previsione. Idealmente, un modello di previsione accurato dovrebbe essere costruito con metodi economici affidabili. Il modello di previsione dovrebbe utilizzare un algoritmo finemente sintonizzato sull'azienda e prelevare i dati rilevanti con pochi interventi manuali per fare previsioni accurate.

Tuttavia, previsioni realistiche sono più soggettive e richiedono molto tempo. Oltre ai numeri esistenti, è importante tenere conto della valutazione del rappresentante di vendita sulle prestazioni future. Queste percezioni possono variare significativamente da un rappresentante all'altro, a seconda del suo approccio e della sua esperienza. Ad esempio, la stima del 50% delle vendite di un rappresentante esperto potrebbe essere una sottostima rispetto alla stima del 60% di un altro rappresentante, che potrebbe essere eccessivamente ottimistica.

Chi è responsabile delle previsioni di vendita?

Ogni organizzazione ha una propria serie di responsabili delle previsioni, a seconda del tipo di azienda e delle gerarchie. In genere le persone che fanno le previsioni di vendita sono:

1. Rappresentanti di vendita: Le persone che si occupano della vendita vera e propria conoscono i loro clienti e il mercato di riferimento. Sono in grado di stabilire stime affidabili su quanto possono vendere in una settimana, in un mese o in un trimestre, in base alle condizioni del mercato.
2. Leader delle vendite: I responsabili delle vendite raccolgono i numeri delle loro singole unità e fanno una stima per i loro superiori. Le previsioni possono variare in base alla loro anzianità: i manager di terza linea, ad esempio, di solito considerano una serie più ampia di numeri e le tendenze precedenti dei tassi di chiusura per elaborare una previsione, mentre i manager di prima linea considerano le opportunità per fare le loro previsioni.
3. Leader di prodotto: I leader di prodotto basano le stime di vendita sui prodotti disponibili per la vendita e sui tempi di rilascio.

Approcci alle previsioni di vendita

Esistono due approcci principali alla previsione delle vendite:

1. Approccio top-down

Nell'approccio top-down, le previsioni di vendita partono dal quadro generale e scendono verso il basso per definire le tappe fondamentali necessarie per raggiungere l'obiettivo. Ad esempio, se il mercato ha 100 milioni di unità di un prodotto e l'obiettivo dell'organizzazione è di penetrare il 5% del mercato, il numero di clienti target sarà di 5.000.000 di unità. Con una stima così ampia, c'è molto spazio per giudizi affrettati e poco definiti che possono portare ad aspettative irrealistiche. Tuttavia, questo approccio è utile per stabilire rapidamente parametri ottimistici a livello di organizzazione in aziende consolidate.

2. Approccio dal basso verso l'alto

L'approccio dal basso verso l'alto è un approccio conservativo e granulare che tiene conto delle risorse dell'azienda. Ad esempio, quanti venditori ci sono in un'unità e qual è una stima realistica delle vendite per ogni rappresentante e per ogni unità, oppure quanti annunci visualizzati sul motore di ricerca porteranno a un click e a una vendita? L'approccio dal basso verso l'alto esamina concretamente l'efficienza dell'azienda e individua le variabili che possono essere modificate per aumentare le vendite. Questo approccio si basa molto sui dati esistenti per creare una prospettiva più strutturata e realistica per le previsioni di vendita.

Metodi di previsione delle vendite

I metodi di previsione delle vendite possono essere ampiamente suddivisi in qualitativi e quantitativi. I metodi qualitativi si basano sul giudizio soggettivo dei rappresentanti e dei responsabili delle vendite, mentre i metodi quantitativi si basano su dati, numeri e modelli statistici.

Previsione qualitativa delle vendite

Le previsioni di vendita qualitative utilizzano spesso 5 metodi principali. Questi metodi si basano su opinioni informate sui mercati, sulle tendenze e sulle prospettive. Le indagini necessarie sono spesso lunghe e costose. I 5 metodi principali includono:

• Il metodo del panel o della giuria di esperti: Come suggerisce il nome, questo approccio prevede che i gruppi di dirigenti discutano le previsioni di vendita per raggiungere un consenso. Uno dei principali vantaggi del metodo è che i membri esperti della giuria possono apportare molta saggezza alle previsioni. Lo stesso può essere anche uno svantaggio, in quanto le previsioni sbagliate possono essere fatte da membri dominanti della giuria con opinioni distorte.
• Metodo Delphi: Il metodo Delphi è di natura iterativa e prevede un'indagine indipendente per ciascun esperto. Il risultato viene poi mostrato agli esperti in modo che le loro risposte possano essere riconsiderate alla luce del consenso più ampio. Questo approccio è un antidoto al pensiero di gruppo che può dominare l'approccio della giuria.
• Indagini sui clienti: In questo metodo, i clienti potenziali o un campione di clienti vengono intervistati sui loro piani di acquisto a breve e lungo termine. Per i mercati più ampi, si possono utilizzare diversi metodi di indagine per determinare una tendenza generica.
• Metodo composito della forza vendita: Questo metodo prevede le vendite mettendo insieme i numeri collettivi delle previsioni dei singoli rappresentanti. Questi numeri vengono poi rivisti dai responsabili e dai direttori delle vendite, insieme ai proprietari dei prodotti, per elaborare previsioni più precise. Sebbene questo approccio abbia i suoi meriti, non tiene conto di fattori quali le nuove tendenze, i cambiamenti normativi e l'innovazione dei prodotti.
• Pianificazione di scenario: La pianificazione degli scenari è un approccio onnicomprensivo che non arriva a un'unica previsione accettata. Al contrario, modella diversi scenari per consentire alle aziende di prepararsi a risultati di vendita incerti. Questo metodo viene utilizzato per le stime di vendita su un lungo periodo di tempo, ad esempio tre anni o più. Nell'ambito della pianificazione degli scenari, vengono prese in considerazione variabili come recessioni, tecnologie dirompenti, variazioni dei prezzi e altri fattori che influiscono sulle vendite.

Previsione quantitativa delle vendite

La previsione quantitativa delle vendite utilizza dati e modelli statistici per prevedere le vendite su diverse scale temporali. Ecco due dei metodi più utilizzati:

• Metodo delle serie temporali: Questo approccio parte dal presupposto che le tendenze di vendita si ripetono storicamente nel corso delle stagioni e dei cicli di vendita. Utilizza quindi dati storici, ordinati cronologicamente, per fare previsioni di vendita. Le vendite future vengono calcolate in base alle vendite storiche moltiplicate per il tasso di crescita. Alcune delle tecniche più diffuse sono lo smoothening esponenziale, le medie mobili, l'ARIMA e l'X11.
• ‍Metodo casuale: In questo metodo, per le previsioni si tiene conto del rapporto storico di causa-effetto tra le vendite e le variabili di mercato. Con il metodo casuale si modellano tutte le possibili variabili che possono influenzare le vendite per fare previsioni accurate per il futuro. Le variabili includono fattori come il sentimento dei clienti, le indagini di terzi, le tendenze macroeconomiche e i risultati di vendita interni. Le tecniche casuali più diffuse includono la regressione lineare o multipla, gli indicatori anticipatori e gli approcci econometrici.

Esempi di previsioni di vendita

Ecco due esempi di previsioni di vendita sia qualitative che quantitative:

1. Metodo intuitivo (qualitativo)

Il metodo intuitivo è il più semplice dei metodi qualitativi per le previsioni di vendita. L'approccio si basa fortemente sulle prestazioni e sull'esperienza dei rappresentanti di vendita nella chiusura degli affari e sui loro precedenti rispetto alle aspettative. Questo metodo è molto utile se non ci sono dati storici per fare una previsione per il mese o il trimestre. Invece, per determinare la quantità di vendite possibili si ricorre all'"intuito" o alla "sensazione viscerale" dei rappresentanti di vendita in base al loro contatto iniziale con il potenziale cliente. Ecco un esempio di come funziona:

Il direttore vendite chiede una stima a quattro rappresentanti per le vendite trimestrali. Il rappresentante 1, che è il migliore, stima 200.000 dollari. Il rappresentante 2, che ha un rendimento simile al primo, stima 180.000 dollari. Il rappresentante 3, che ha due anni di esperienza, stima che le sue vendite si aggirino intorno ai 120.000 dollari, mentre il rappresentante 4, che si è laureato da poco, fornisce una stima di 110.000 dollari. Sommando le previsioni si ottiene una previsione intuitiva di 610.000 dollari di vendite per il trimestre. Tuttavia, a un attento esame, si scopre che il rappresentante di vendita 4 ha una previsione ottimisticamente esagerata a causa della sua inesperienza. Il suo numero realistico è più vicino a 60.000 dollari di vendite. Pertanto, il fatturato trimestrale rivisto sarebbe di circa 560.000 dollari.

2. Metodo storico (quantitativo)

Come discusso in precedenza, il metodo storico è un esempio di tecnica di previsione a serie temporali, che utilizza i dati storici per fare previsioni future. Per tenere conto di variabili come la crescita, l'inflazione, le fluttuazioni della domanda e altre variabili, si moltiplica un tasso di crescita stimato per le vendite storiche per arrivare alla previsione futura. Ecco un esempio di come funziona il metodo: La crescita stimata ogni anno è del 6,5% e le vendite dello scorso gennaio sono state di 55.500 dollari. La previsione per questo gennaio sarebbe (55.500 X .065) +55.500, ovvero 59.107,5 dollari.

Progettazione di un piano di previsione delle vendite

Le previsioni di vendita richiedono una solida base di tecniche matematiche e una conoscenza dettagliata del ciclo di vendita tipico. Insieme ai dati pertinenti, è possibile utilizzare le seguenti fasi per progettare un piano di previsione delle vendite:

1. Scelta del metodo di previsione

I dati delle vendite passate e i modelli di previsione sono essenziali per costruire nuovi modelli per il futuro. Per fare previsioni affidabili si possono usare diverse tecniche di previsione delle vendite più semplici, come la previsione della fase di opportunità, la previsione storica, la previsione della lunghezza del ciclo, ecc. Previsioni più precise possono essere realizzate con modelli ad alta intensità di dati, come la regressione multipla e lo smoothening esponenziale.

2. Determinazione dei tempi di previsione

Il tipo di piano dipende dal fatto che la previsione venga fatta per un periodo di tempo definito, come ad esempio mensile o trimestrale, o che le vendite vengano monitorate solo per una produzione specifica. Anche i fattori di stagionalità, come l'uscita di un prodotto in un determinato trimestre, possono influenzare le previsioni. Di conseguenza, il trimestre in questione potrebbe dover essere considerato in modo diverso.

3. Ripartizione del ciclo di vendita

La tempistica di ogni vendita influisce sulle previsioni di vendita. Scomponendo il ciclo di vendita in base al tempo medio trascorso in ogni fase, è possibile determinare la lunghezza media del ciclo di vendita.

4. Utilizzare le tendenze delle metriche di vendita

Utilizzando i dati storici più recenti, è possibile definire variabili come il prezzo medio di vendita e la percentuale di rinnovo per la nuova previsione. Nella previsione devono essere incorporate anche altre variabili come i tassi di conversione, i tassi di rotazione, la traiettoria di crescita media e i ricavi ricorrenti annuali (ARR).

5. Creare un modello di previsione

Generate un modello in base al ciclo di vendita, agli obiettivi, alle metriche e alle specifiche dei team di vendita. Le piccole aziende con risorse limitate possono utilizzare uno strumento come Microsoft Excel quando i prodotti da monitorare sono meno numerosi. Le organizzazioni più grandi che dispongono di strumenti automatizzati che si collegano al CRM possono utilizzare le caratteristiche dell'automazione per fare stime. Per esempio, il software di arricchimento dei lead può prevedere quando un prospect è sul punto di convertirsi. Questi dati possono essere utilizzati per fare previsioni molto accurate per i diversi cicli di vendita.

6. Condividere i documenti formalizzati con i team

Una documentazione formalizzata è necessaria per condividere il piano con i team in piena trasparenza. È essenziale che i rappresentanti di vendita capiscano come vengono fatte le previsioni, in modo da avere una solida comprensione dei loro obiettivi e delle loro quote.

Come prevedere accuratamente le vendite

Una previsione di vendita accurata è un delicato equilibrio tra l'incorporazione delle tendenze storiche, i cambiamenti interni, le fluttuazioni del mercato e la pressione dei concorrenti. Ecco 5 fasi che portano all'accuratezza delle previsioni:

1. Valutazione del trend storico

Per creare una base per una previsione di vendita, è essenziale costruire un "tasso di esecuzione delle vendite", ovvero le vendite previste per il periodo di vendita. I dati storici dell'anno precedente possono essere suddivisi in base al prezzo, al prodotto, al rappresentante, al periodo di vendita e ad altre variabili per creare un tasso di esecuzione delle vendite per la previsione.

2. Incorporare le modifiche

Il tasso di esecuzione delle vendite deve essere modificato in base a diverse variabili, come prezzi, promozioni, canali, clienti e cambiamenti di prodotto. Queste variabili forniscono un tasso di esecuzione delle vendite più realistico per il periodo di vendita.

3. Anticipazione delle tendenze di mercato

Le tendenze del mercato, come i cambiamenti nel comportamento dei concorrenti, i cambiamenti legislativi, le fusioni aziendali e così via, possono dare una svolta nei momenti più inaspettati. È essenziale tenere conto di questi cambiamenti per creare modelli di previsione in caso di cambiamento di tendenza del mercato.

4. Monitoraggio della concorrenza

È indispensabile monitorare la concorrenza per conoscere il suo impatto sul mercato di riferimento con azioni quali la variazione dei prezzi, il lancio di nuove funzionalità o nuove campagne. Anche la nuova concorrenza deve essere monitorata per verificarne l'impatto sulla quota di mercato.

5. Compresi i piani aziendali

I piani strategici aziendali che hanno un effetto sulla crescita, le assunzioni, la ricerca di nuovi mercati o l'avvio di nuove campagne possono avere un impatto sulle vendite future. È quindi importante fare previsioni tenendo conto dei piani aziendali.

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Le principali sfide per la previsione delle vendite

Produrre previsioni sempre accurate può essere una sfida per le organizzazioni. Ecco alcuni dei principali ostacoli incontrati dalla maggior parte di esse:

1. Precisione: Le aziende, soprattutto le startup in fase di avviamento, tendono ad affidarsi a fogli di calcolo per le previsioni, il che può introdurre enormi problemi di accuratezza nelle previsioni. Anche le aziende che dispongono di un CRM devono fare i conti con una scarsa adozione in tutta l'azienda, con dipendenti che non inseriscono i dati in tempo, silos di dati, dati incompleti e imprecisioni.
2. Soggettività delle previsioni: Sebbene la qualità delle previsioni dipenda da decisioni e giudizi validi, quando l'analisi predittiva passa in secondo piano rispetto all'analisi soggettiva, può mancare il vero fattore di accuratezza.
3. Universalità: Le previsioni di vendita che non sono utili per gli stakeholder dell'azienda sono inefficaci per produrre risultati. Le buone previsioni contengono sempre dati pertinenti e comprensibili per i diversi team dell'azienda.
4. Inefficienza: L'inefficienza può spesso manifestarsi nelle previsioni quando ci sono più proprietari, input vari che non vengono riconciliati e troppe revisioni e versioni diverse.

Previsioni di vendita in tempi imprevedibili

I tempi imprevedibili sono rappresentati da eventi come gravi disastri, crisi come la pandemia COVID o improvvise turbolenze economiche. Questi eventi possono improvvisamente ribaltare le previsioni di vendita. Non appena si verifica uno di questi eventi, è importante che i dirigenti aziendali sappiano quanto segue:

• Lo stato attuale della pipeline di vendita
• I migliori e i peggiori scenari modellati
• Quanto sono cambiate le previsioni nel corso della settimana o del mese?

Una visione in tempo reale della pipeline di vendita è fondamentale in queste situazioni per prendere una decisione aziendale immediata che possa minimizzare i danni di un evento dirompente. La soluzione CRM e l'automazione sono gli elementi che attutirebbero un colpo inevitabile alle previsioni. Dati istantanei e affidabili sono ciò che aiuterebbe i leader aziendali a orientare i territori e l'impiego delle risorse che possono avere un forte impatto sulla continuità o sullo scioglimento dell'azienda.

Riflessioni conclusive

Fare previsioni di vendita accurate è un'arte e una scienza che combina l'intuizione ben sviluppata di un venditore esperto e dati affidabili inseriti in algoritmi di previsione. Se da un lato è essenziale che i team di vendita abbiano le competenze necessarie per fare buone previsioni basandosi su semplici fogli di calcolo e metodi di calcolo a ritroso, dall'altro le previsioni affidabili necessitano di soluzioni software in grado di fornire approfondimenti e proiezioni in tempo reale basate sui dati.