1.使用历史数据。

大多数大公司都有历史数据，可以用来确定实际的销售预测。如果您的公司尚未实施与目标和转化率相关的分析和其他形式的跟踪方法，请尽快实施。您需要知道自己去过哪里，这样才能准确预测要去哪里。

确实，过去的销售额并不总是能够准确预测未来的业绩。今年，您可能会发布新产品、拓展新市场、面临竞争加剧等等。

但是，历史数据是您在权衡可能增加或减少来年销售额的其他不可预测因素时可以立足的坚实基础。您可以将这些场景融入到最终预测的确定数据演示中。

2. 保持记录干净。

如果没有向团队传达明确的标准，销售代表可能会提出自己的定义和用例，从而导致数据输入不一致。或者，如果他们不知道某个属性有多重要，销售代表可能无法完全使用它。

您无法根据脏数据做出正确的决策，因此对于任何不像销售额和收入那么具体的数字（例如当前正在进行的交易或每个客户群的交易数量），请确保您的团队随时了解同一页面。

您可以通过以下方式执行此操作：

为团队提供有关 CRM 使用的持续培训 在团队会议中不断参考预测 在一对一会议期间检查交易 对记录和交易进行抽查以发现不一致之处 3. 从一个简单的模型开始。

我知道尝试合并我们之前讨论过的每种模型类型很诱人，但重新抑制住这样做的冲动。

如果这是您第一次使用定量预测模型来预测明年的销售额，请不要害怕从小事做起，并随着时间的推移改进您的模型。

对您的团队执行的五种最常见的销售活动使用回归预测模型等简单模型，比将季节性、时间序列和需求预测结合在一起的模型更好。为什么？因为您需要跟踪的变量越少，就越简单：

实现您的销售目标。 向您的销售代表解释为什么这样设定目标。 获得领导层对你的预测的批准。

确定预测模型第一年的运行情况后，您可以在第二年使用其他类型模型的变量对其进行更新。

4. 实施销售渠道行动计划。

对于销售线索，质量比数量更重要。虽然潜在客户的质量肯定会影响其转化潜力，潜在客户数量的增加通常会增加达成的交易数量。

这就是为什么您应该制定一个行动计划来生成所需的最少数量的潜在客户。例如，如果您知道您的销售代表有 25% 的交易来自合格的潜在客户，那么您的目标可能是下季度产生两倍的合格潜在客户。理想情况下，您的销售代表将多完成 30-50% 的交易。

无论您的最终数字需要如何，都应同等程度地关注预测和产生潜在客户。了解销售渠道每个阶段的转化率，然后进行相应的规划。

例如，向您的销售团队询问以下问题：

“如何才能让潜在客户完成从第一次询价到最终交易达成的销售流程？” “您的销售流程有多少个步骤，以及在流程的每个步骤中（大约）转化的潜在客户百分比是多少？” “‘合格’潜在客户的定义是什么？是吗参加过在线演示的人、填写过入学调查问卷的人……？” “根据销售流程每个阶段的转化率，您需要产生多少潜在客户才能实现预期的销售量？”

专业提示：通过回顾销售流程来进行数学计算。例如，如果您想今年完成 100 笔交易，并且您的销售人员与已经观看过解决方案在线演示的潜在客户完成了 10% 的交易，并且 10% 的新入站销售线索同意注册在线演示，您需要生成 10,000 个新的入站销售线索才能实现 100 笔销售：10,000 x 10% x 10% = 100 笔销售。

渠道的转化率和正确数字将根据您的业务和平均交易速度而有所不同。此信息可让您根据阶段性转化率构建准确的销售预测。

5. 使用预测工具。

您可以节省大量时间（并提高您的准确性）预测）通过使用专门为预测而开发的工具。

如果您正在寻找集成且用户友好的产品，那么这可能就是您所寻找的。它根据季度结果、月度结果甚至团队来分离数据和管道。此外，您还可以对所看到的数据进行尽可能多的控制，这非常有用，特别是对于协作工作的销售人员而言。

6. 纳入“假设”和定性数据。

许多公司未能规划新的数据集来跟踪并忽视定性数据。公司不应该不断地查看相同的数字并做出大胆的预测，而应该提出“假设”问题，一旦收集到更多数据就可以回答这些问题。

从不同角度审视您的业务会给您带来新的见解。例如，如果您想提高电子商务网站上多种产品的销量，为什么不跟踪有多少客户购买了两个不同类别的最畅销产品呢？

你了解客户对某些商品的偏好以及哪些商品可以完美搭配，可以为您提供新产品促销和特别优惠的灵感。

定性问题与定量跟踪相结合可以帮助您更好地了解您的业务并做出更明智的决策。通过这种方式，您可以将预测集成到其他业务目标中，例如改造商店或测试广告活动。

7. 考虑季节性因素。

一种定性信息是这个问题的答案：“当……时我们会卖得更多”

如果您的预测是线性的，对每个月和季度进行类似的处理，则可能会因季节性或相关因素而失去准确性。

来源：hubspot