12 mô hình dự báo cần tận dụng để dự báo doanh số tốt hơn

Bạn thấy đấy, nếu bạn làm trong lĩnh vực bán hàng, bạn đã biết rằng bạn không thể dùng quả cầu pha lê để dự đoán tương lai (ngay cả khi người ta mong đợi bạn làm vậy), vì vậy bạn chỉ còn cách phân tích dữ liệu định lượng (và đôi khi cả định tính) để dự đoán khách hàng tiềm năng, doanh thu và lợi nhuận trong tương lai.

Tóm lại, ngay cả khi có các mô hình dự báo hỗ trợ, dự báo doanh số vẫn là một trò chơi đoán mò có thể gây đau đầu thực sự, đặc biệt nếu bạn làm việc với ít dữ liệu. Và tôi hiểu điều đó.

Trong bài viết này, tôi sẽ phân tích một vài chiến lược và chiến thuật đã được kiểm chứng mà bạn có thể sử dụng trong dự báo doanh số tiếp theo để không chỉ dự đoán tốt hơn về thành công trong năm tới mà còn giúp đội ngũ bán hàng của bạn đưa ra những quyết định sáng suốt.

Dự báo chiến lược là gì?

Trong lĩnh vực tiếp thị và bán hàng, dự báo chiến lược là việc sử dụng các tiêu chuẩn, dữ liệu lịch sử và các thông tin, yếu tố khác để đưa ra dự đoán về nhu cầu và tăng trưởng doanh số trong tương lai.

Trước khi đi sâu vào cách sử dụng mô hình dự báo trong bán hàng, điều quan trọng là phải làm rõ một vấn đề: Dự báo doanh số rất hữu ích, nhưng nó sẽ vô dụng nếu thiếu một chiến lược dựa trên dữ liệu. Đôi khi, sự hiểu sai về ý nghĩa thực sự của dự báo doanh số (và do đó, những gì nó thực sự tiết lộ) sẽ gây ra sự thất vọng cho các đội ngũ bán hàng về sau.

Thay vào đó, nên suy nghĩ về dự báo doanh số theo cách này: Dự báo doanh số nên được sử dụng để xác định và vượt qua các mục tiêu thực tế dựa trên dữ liệu đáng tin cậy. Nếu không, bạn sẽ vô cùng thất vọng khi không thể đo lường chính xác các mục tiêu doanh thu, tiến độ hoặc các chỉ số KPI quan trọng khác.

Giờ thì tôi đã trình bày xong những kiến ​​thức cơ bản, hãy cùng bàn về cách bạn – và hầu hết các chuyên gia bán hàng – có thể thực hiện tất cả những điều tôi vừa đề cập, bằng cách sử dụng các 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 bán hàng, doanh thu, khách hàng tiềm năng, khách hàng mới, cung cầu và các chức năng cốt lõi khác dựa trên dữ liệu lịch sử về doanh nghiệp. Các mục tiêu hàng năm được thiết lập dựa trên thông tin do mô hình dự báo tạo ra. Nếu không có mô hình dự báo, những dự đoán này sẽ mang tính tùy tiện và có thể dẫn đến việc nhóm không đạt được các mục tiêu đã đề ra.

Đừng hiểu sai ý tôi: Các mô hình dự báo thực sự rất hữu ích. Tuy nhiên, không có mô hình dự báo nào phù hợp với tất cả mọi trường hợp. Đối với các đội ngũ bán hàng hiệu suất cao, bạn cần chọn mô hình phù hợp (hoặc sự kết hợp của các mô hình) để tạo ra mục tiêu hàng năm công bằng và chính xác.

Hãy xem qua một số mô hình dự báo phổ biến dưới đây. Mặc dù không phải tất cả đều có thể được sử dụng riêng lẻ để dự báo doanh số, nhưng bạn có thể sử dụng thông tin thu thập được từ chúng để hỗ trợ cho việc dự báo doanh số của mình:

Các loại mô hình dự báo

Mô hình dự báo độ dài chu kỳ bán hàng

Một yếu tố quan trọng đối với mọi nhân viên bán hàng (bất kể ngành nghề nào) là độ dài của chu kỳ bán hàng. Về cơ bản, mô hình dự báo này thể hiện thời gian cần thiết để một khách hàng tiềm năng trải qua mọi giai đoạn trong chu kỳ bán hàng , từ khách hàng tiềm năng ban đầu cho đến khách hàng mua lại.

Hiểu rõ độ dài chu kỳ bán hàng của bạn, sau đó đưa yếu tố này vào dự báo doanh số, sẽ giúp đội ngũ bán hàng tập trung vào việc chốt giao dịch thay vì vội vàng đẩy nhanh quá trình bán hàng cho khách hàng tiềm năng để kịp thời hạn mỗi tháng.

Hãy coi độ dài chu kỳ bán hàng là một chỉ số cố định. Trừ khi đội ngũ lãnh đạo bán hàng của bạn có kế hoạch đẩy nhanh chu kỳ này, hãy cứ giả định rằng độ dài chu kỳ bán hàng sẽ không thay đổi.

Mô hình dự báo chuỗi thời gian

Nếu bạn chưa nhận ra, việc sử dụng dữ liệu lịch sử để dự báo tương lai là một chủ đề xuyên suốt trong nhiều mô hình dự báo này, nhưng dự báo chuỗi thời gian chủ yếu tập trung vào dữ liệu lịch sử mà không sử dụng các biến số khác.

Với mô hình dự báo này, doanh số bán hàng của bạn sẽ được biểu diễn trên đồ thị 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 dựa trên thời điểm bán hàng đã diễn ra trong quá khứ.

Mô hình dự báo nhu cầu

Có một vài loại mô hình dự báo nhu cầu khác nhau tập trung vào các yếu tố nội bộ và bên ngoài ảnh hưởng đến nhu cầu. Để đơn giản, tôi 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 quá khứ để dự đoán doanh số bán hàng trong tương lai. Loại mô hình này giữ mọi thứ đơn giản bằng cách chỉ tính đến các yếu tố nội bộ mà doanh nghiệp của bạn có thể kiểm soát. Tuy nhiên, các xu hướng theo mùa mà doanh nghiệp của bạn thường gặp cũng được tính đến.

Dự báo nhu cầu chủ động sử dụng dữ liệu theo thời gian thực (hoặc càng gần thời gian thực 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 tình trạng thị trường, các chiến lược tiếp thị hiện đang được áp dụng và thông tin về đối thủ cạnh tranh (nếu có).

Mô hình dự báo hồi quy

[văn bản thay thế] hình ảnh liệt kê các lý do khi nào nên sử dụng mô hình dự báo hồi quy

Đã đến lúc xắn tay áo lên và bắt tay vào làm việc với mô hình này trong Excel. Mô hình hồi quy là một quy trình thống kê để hiểu các biến độc lập nào liên quan đến biến phụ thuộc của bạn. Trong lĩnh vực bán hàng, mô hình hồi quy giúp bạn hiểu mối liên hệ giữa các hoạt động bán hàng và các giao dịch đã hoàn tất.

Công thức của mô hình hồi quy là Y = bX + a, trong đó Y là biến phụ thuộc và X là biến độc lập. Các giá trị a và b lần lượt là hệ số chặn trục y và hệ số góc của đường hồi quy; đừng lo lắng, Excel sẽ tự động tính toán a và b trong công thức khi bạn cung cấp dữ liệu lịch sử về doanh số bán hàng của mình.

[alt text] Hình ảnh ví dụ về phân tích hồi quy kiểm tra mối quan hệ giữa các cuộc gọi bán hàng và các giao dịch đã chốt

Mẹo hay: Thống kê không xác định nguyên nhân – kết quả, mà chỉ xác định mối tương quan. Điều đó có nghĩa là bạn nên bổ sung thông tin thu thập được từ mô hình dự báo hồi quy bằng dữ liệu định tính từ các nhân viên bán hàng về những hoạt động nào là cách sử dụng thời gian hiệu quả nhất.

Bây giờ, nếu bạn thấy rằng các biến số – ví dụ như biến “cuộc gọi bán hàng” và “giao dịch thành công” trong ví dụ trên – có tương quan thuận (như trong hình phân tích). Mặc dù có vẻ như việc thực hiện nhiều cuộc gọi bán hàng hơn có thể dẫn đến tăng số lượng giao dịch thành công, nhưng mối quan hệ này cũng có thể bị ảnh hưởng bởi một biến số thứ ba hoàn toàn khác, chẳng hạn như nhu cầu sản phẩm.

Trong thời kỳ nhu cầu cao điểm, nhân viên bán hàng có thể tăng số lượng cuộc gọi do số lượng khách hàng tiềm năng nhiều hơn. Đồng thời, sự quan tâm cao độ của khách hàng có thể dẫn đến sự gia tăng số lượng giao dịch thành công. Trong những trường hợp như vậy, yếu tố cơ bản – nhu cầu sản phẩm tăng cao – ảnh hưởng đến cả số lượng cuộc gọi và số lượng giao dịch thành công, dẫn đến mối tương quan giữa hai yếu tố này mà không có yếu tố nào trực tiếp gây ra yếu tố kia.

Mấu chốt để xây dựng mô hình dự báo hồi quy hiệu quả là sử dụng dữ liệu lịch sử và chạy hồi quy cho từng hoạt động. Sau khi chạy mô hình hồi quy, bạn sẽ thấy mối tương quan (hoặc không có mối tương quan) giữa một hoạt động cụ thể, ví dụ như số lượng giao dịch thành công và số cuộc gọi bán hàng.

Một số hoạt động khác có thể ảnh hưởng đến doanh số bán hàng của bạn bao gồm số cuộc gọi đi, số cuộc gọi đến và số buổi giới thiệu sản phẩm đã hoàn thành. Bạn có thể chạy phân tích hồi quy cho từng biến độc lập này để xác định những hoạt động nào cần tập trung và những hoạt động nào không quan trọng lắm trong tổng thể.

Hầu hết các doanh nghiệp đều trải qua sự biến động theo mùa trong doanh thu, vì vậy việc tính đến yếu tố này trong dự báo doanh thu là một thực hành tuyệt vời . Mô hình dự báo theo mùa có thể cho thấy chính xác mức độ chênh lệch của mỗi tháng so với mức trung bình hàng năm.

Để sử dụng dữ liệu từ mô hình dự báo theo mùa, bạn cần so sánh chỉ số theo mùa, một phép so sánh giữa một khoảng thời gian theo mùa cụ thể với khoảng thời gian theo mùa trung bình, với chu kỳ bán hàng trung bình hàng năm.

Làm thế nào để cải thiện dự báo doanh số bán hàng của bạn

Giờ, chúng ta hãy cùng xem xét một vài chiến thuật đơn giản mà các đội ngũ bán hàng và các nhà quản lý có thể sử dụng để tạo ra các mô hình dự báo tốt hơn cho doanh nghiệp của họ:

Sử dụng dữ liệu lịch sử.

Hầu hết các công ty lớn đều có dữ liệu lịch sử mà họ có thể sử dụng để xác định dự báo doanh số thực tế. Nếu công ty của bạn chưa triển khai phân tích và các phương pháp theo dõi khác có thể liên kết với mục tiêu và tỷ lệ chuyển đổi, hãy thực hiện càng sớm càng tốt. Bạn cần biết mình đã ở đâu để có thể dự báo chính xác hướng đi trong tương lai.

Đúng là doanh số bán hàng trong quá khứ không phải lúc nào cũng phản ánh chính xác hiệu quả hoạt động trong tương lai. Năm nay, bạn có thể tung ra sản phẩm mới, mở rộng sang thị trường mới, đối mặt với sự cạnh tranh ngày càng tăng, v.v...

Tuy nhiên, dữ liệu lịch sử là nền tảng vững chắc để bạn cân nhắc thêm các yếu tố khó lường khác có thể làm tăng hoặc giảm doanh số trong năm tới. Đây là những kịch bản bạn có thể đưa vào bài thuyết trình về các con số cụ thể cho dự báo cuối cùng của mình.

Giữ gìn hồ sơ sạch sẽ.

Nếu không có tiêu chuẩn rõ ràng nào được truyền đạt cho nhóm, các nhân viên bán hàng có thể tự đưa ra định nghĩa và trường hợp sử dụng riêng, dẫn đến việc nhập dữ liệu không nhất quán. Hoặc, nếu họ không biết mức độ quan trọng của một thuộc tính nào đó, các nhân viên có thể hoàn toàn bỏ qua nó.

Bạn không thể đưa ra quyết định đúng đắn dựa trên dữ liệu không chính xác, vì vậy đối với bất kỳ con số nào không cụ thể như doanh số và doanh thu — chẳng hạn như các giao dịch hiện tại đang trong quá trình thực hiện hoặc số lượng giao dịch trên mỗi phân khúc khách hàng — hãy đảm bảo rằng toàn bộ nhóm của bạn đều thống nhất về vấn đề này.

Bạn có thể làm điều này bằng cách:

• Cung cấp chương trình đào tạo thường xuyên cho nhóm về việc sử dụng CRM.
• Thường xuyên đề cập đến dự báo trong các cuộc họp nhóm.
• Kiểm tra tiến độ các thỏa thuận trong các cuộc họp riêng.
• Tiến hành kiểm tra ngẫu nhiên các hồ sơ và giao dịch để phát hiện những điểm không nhất quán.

Bắt đầu với một mô hình đơn giản.

Tôi biết rằng việc kết hợp tất cả các loại mô hình mà chúng ta đã thảo luận trước đó có vẻ hấp dẫn, nhưng hãy cố gắng kiềm chế sự thôi thúc đó.

Nếu đây là lần đầu tiên bạn sử dụng mô hình dự báo định lượng để dự đoán doanh số bán hàng cho năm tới, đừng ngại bắt đầu với quy mô nhỏ và cải thiện mô hình của bạn theo thời gian.

Sử dụng một mô hình dự báo hồi quy đơn giản cho năm hoạt động bán hàng phổ biến nhất mà nhóm của bạn thực hiện sẽ tốt hơn so với mô hình kết hợp yếu tố mùa vụ, chuỗi thời gian và dự báo nhu cầu. Tại sao? Bởi vì càng ít biến số cần theo dõi, việc dự báo càng đơn giản hơn:

• Đạt được mục tiêu doanh số của bạn.
• Hãy giải thích cho các nhân viên bán hàng của bạn lý do tại sao các mục tiêu lại được đặt ra như vậy.
• Hãy xin phê duyệt dự báo từ ban lãnh đạo.

Khi bạn đã xác định được mức độ hiệu quả của mô hình dự báo trong năm đầu tiên, bạn có thể cập nhật nó vào năm tiếp theo bằng các biến số từ một loại mô hình khác.

Triển khai kế hoạch hành động cho quy trình bán hàng.

Đối với khách hàng tiềm năng, chất lượng quan trọng hơn số lượng. Mặc dù chất lượng khách hàng tiềm năng chắc chắn có thể ảnh hưởng đến khả năng chuyển đổi, nhưng số lượng khách hàng tiềm năng càng nhiều thì số lượng giao dịch thành công càng tăng.

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 rằng nhân viên bán hàng của mình chốt được 25% giao dịch từ khách hàng tiềm năng đủ điều kiện, bạn có thể đặt mục tiêu tạo ra số lượng khách hàng tiềm năng đủ điều kiện gấp đôi trong quý tới. Lý tưởng nhất là nhân viên của bạn sẽ chốt được nhiều hơn 30-50% giao dịch.

Bất kể mục tiêu doanh số cuối kỳ của bạn cần đạt được là gì, hãy tập trung như nhau vào việc dự báo và tạo ra khách hàng tiềm năng. Hiểu rõ tỷ lệ chuyển đổi ở mỗi giai đoạn trong quy trình bán hàng của bạn, sau đó lập kế hoạch phù hợp.

Ví dụ, hãy hỏi đội ngũ bán hàng của bạn những câu hỏi sau:

• “Cần những gì để dẫn dắt một khách hàng tiềm năng qua quy trình bán hàng của bạn, từ lần liên hệ đầu tiên đến khi hoàn tất giao dịch?”
• “Quy trình bán hàng của bạn có bao nhiêu bước và tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng (xấp xỉ) ở mỗi bước trong quy trình là bao nhiêu?”
• “Định nghĩa của một khách hàng tiềm năng ‘đủ điều kiện’ là gì? Có phải là người đã tham gia buổi giới thiệu trực tuyến, người đã điền vào bảng câu hỏi ban đầu…?”
• “Dựa trên tỷ lệ chuyển đổi ở mỗi giai đoạn trong quy trình bán hàng của bạn, bạn cần tạo ra bao nhiêu khách hàng tiềm năng để đạt được số lượng đơn hàng mong muốn?”

Mẹo hay: Hãy tính toán bằng cách làm việc ngược lại qua quy trình bán hàng của bạn. Ví dụ, nếu bạn muốn chốt 100 giao dịch trong năm nay, và nhân viên bán hàng của bạn chốt được 10% giao dịch với những khách hàng tiềm năng đã xem bản demo trực tuyến về giải pháp của bạn, và 10% khách hàng tiềm năng mới đến từ các kênh bán hàng khác đồng ý đăng ký demo trực tuyến, thì bạn cần tạo ra 10.000 khách hàng tiềm năng mới để đạt được 100 giao dịch: 10.000 x 10% x 10% = 100 giao dịch.

Tỷ lệ chuyển đổi và con số chính xác cho quy trình bán hàng của bạn sẽ khác nhau tùy thuộc vào loại hình kinh doanh và tốc độ xử lý giao dịch trung bình. Thông tin này cho phép bạn xây dựng dự báo doanh số chính xác dựa trên tỷ lệ chuyển đổi từng giai đoạn.

Sử dụng các công cụ dự báo.

Bạn có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian (và cải thiện độ chính xác của dự báo) bằng cách sử dụng công cụ được phát triển chuyên dụng cho mục đích dự báo.

Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ tích hợp và thân thiện với người dùng, công cụ dự báo có thể là lựa chọn phù hợp. Nó phân tách dữ liệu và quy trình bán hàng dựa trên kết quả hàng quý, hàng tháng và thậm chí cả theo nhóm. Thêm vào đó, bạn có thể kiểm soát dữ liệu mình muốn xem ở mức độ nào tùy thích, điều này rất tuyệt vời, đặc biệt là đối với những người bán hàng làm việc cộng tác.

Kết hợp các tình huống giả định ("nếu như") và dữ liệu định tính.

Nhiều công ty không lập kế hoạch theo dõi các bộ dữ liệu mới và bỏ qua dữ liệu định tính. Thay vì liên tục xem xét những con số cũ và đưa ra những dự đoán táo bạo, các công ty nên đặt ra những câu hỏi "nếu như" mà có thể được trả lời khi thu thập thêm dữ liệu.

Nhìn nhận doanh nghiệp của bạn từ nhiều góc độ khác nhau sẽ mang lại cho bạn những hiểu biết mới. Ví dụ, nếu bạn đang cố gắng thúc đẩy doanh số bán hàng cho nhiều sản phẩm trên trang thương mại điện tử của mình, tại sao không theo dõi xem có bao nhiêu khách hàng mua một sản phẩm bán chạy nhất từ ​​hai danh mục khác nhau?

Hiểu được khách hàng thường có xu hướng mua những mặt hàng nào và những mặt hàng nào kết hợp tốt với nhau có thể mang lại cho bạn nguồn cảm hứng cho các chương trình khuyến mãi sản phẩm mới và các ưu đãi đặc biệt.

Việc kết hợp các câu hỏi định tính với theo dõi định lượng có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về hoạt động kinh doanh và đưa ra những quyết định thông minh hơn. Đây là cách bạn có thể tích hợp dự báo vào các mục tiêu kinh doanh khác, chẳng hạn như cải tạo cửa hàng hoặc thử nghiệm các chiến dịch quảng cáo.

Hãy xem xét yếu tố mùa vụ.

Một loại thông tin định tính là câu trả lời cho câu hỏi này: “Chúng ta bán được nhiều hơn khi…”

Nếu dự báo của bạn là tuyến tính, coi mỗi tháng và mỗi quý đều như nhau, bạn có thể mất độ chính xác do tính mùa vụ hoặc các yếu tố liên quan khác.

Dưới đây là một vài ví dụ để minh họa ý tưởng này:

“Chúng tôi là một công ty đồ chơi, và doanh số bán hàng của chúng tôi tăng vọt vào dịp Giáng sinh.”

Công ty này sẽ xem xét việc tăng dự báo trong quý 4, đặc biệt là sau Lễ Tạ ơn cho đến dịp Giáng sinh.

“ Chúng tôi bán thiết bị văn phòng cho các nhà quản lý văn phòng. Điều đó có nghĩa là chúng tôi bán được nhiều hơn trong tuần làm việc, khi họ đang trong giờ làm việc.”

Nếu công ty có tháng nào nhiều ngày lễ (ví dụ: tháng 12), họ nên tính đến điều này như một tháng có doanh thu thấp hơn trong dự báo vì các quản lý văn phòng sẽ không có mặt tại văn phòng để thực hiện việc mua hàng. Ngoài ra, họ cũng nên xem xét sự phân bố các tháng và điều chỉnh cho những tháng có ít ngày làm việc hơn các tháng khác (ví dụ: tháng 2).

“ Chúng tôi là một công ty lợp mái, và chúng tôi bán hàng tốt nhất khi khách hàng gặp sự cố dột mái nhà.”

Mặc dù hiện tượng dột mái nhà không có tính mùa vụ, nhưng khách hàng của công ty này có thể không nhận ra vấn đề về mái nhà cho đến khi họ thấy bằng chứng cụ thể (vết dột). Điều đó có nghĩa là mùa mưa có thể mang lại nhiều khách hàng hơn, và họ nên cân nhắc yếu tố này trong dự báo của mình.

Khuyến khích sự hợp tác giữa tất cả các phòng ban.

Một bản dự báo được xây dựng tốt thường không phải là sản phẩm của sự đóng góp từ một bộ phận riêng lẻ. Nó có xu hướng kết hợp ý kiến ​​đóng góp từ khắp công ty. Sự hợp tác mang lại một góc nhìn mới cho quy trình dự báo của công ty.

Dự báo hiệu quả nhất khi được thực hiện theo nhóm. Hãy tích hợp ý kiến ​​đóng góp từ nhiều – nếu không phải tất cả – các phòng ban trong công ty bạn. Mỗi phòng ban đều có chuyên môn riêng, giúp bạn có được quy trình dự báo toàn diện hơn.

Những đóng góp đó cũng sẽ bổ sung thêm một mức độ trách nhiệm mới cho các nỗ lực dự báo của bạn. Nếu quy trình của bạn dựa trên tinh thần làm việc nhóm và chịu sự giám sát chặt chẽ hơn, thì không một bộ phận nào có đủ không gian để điều chỉnh dữ liệu cho phù hợp với lợi ích và định kiến ​​của riêng mình.

Ngoài ra, sự hợp tác giữa các phòng ban sẽ tăng thêm yếu tố tin cậy cho quy trình dự báo của bạn bằng cách bao gồm các quan điểm đa dạng và giúp các phòng ban cảm thấy được lắng nghe.

Kết hợp dữ liệu bên ngoài khi thích hợp.

Theo mặc định, khi dự báo doanh số bán hàng, người ta thường dựa vào dữ liệu nội bộ, dữ liệu lịch sử dễ tiếp cận. Mặc dù đây là một phần quan trọng của bức tranh tổng thể, bạn sẽ có thể tạo ra các dự báo thực tế hơn nếu kết hợp các yếu tố bên ngoài vào mô hình của mình.

Đội ngũ marketing của bạn có kế hoạch triển khai chiến dịch lớn nào vào năm tới không? Gần đây đối thủ cạnh tranh có thay đổi sản phẩm hoặc dịch vụ của họ không? Thị trường mà bạn phục vụ đã mở rộng hay thu hẹp? Mỗi yếu tố bên ngoài này đều sẽ ảnh hưởng đến doanh nghiệp của bạn và do đó, ảnh hưởng đến doanh số bán hàng.

Bạn cần phải cẩn thận khi đưa những tình huống này vào mô hình của mình. Hãy sử dụng các nguồn dữ liệu như Statista và Trung tâm Nghiên cứu PEW để đảm bảo tính chính xác của phần này trong mô hình.

Cân nhắc xu hướng thị trường và cạnh tranh.

Sẽ thật tuyệt vời nếu tất cả các yếu tố ảnh hưởng đến doanh số đều là yếu tố nội bộ, chẳng hạn như số lượng và hiệu quả của đội ngũ bán hàng? Tuy nhiên, thực tế có rất nhiều yếu tố liên quan đến xu hướng thị trường ảnh hưởng đến doanh số.

Giả sử bạn có một sản phẩm ổn định, là mặt hàng thiết yếu và một sản phẩm khác mới, đang thịnh hành và thu hút nhiều sự chú ý nhưng chưa phổ biến rộng rãi. Hai sản phẩm này sẽ không có cùng quỹ đạo tăng trưởng, vì vậy điều quan trọng là phải xem xét chúng như những phân khúc riêng biệt.

Một yếu tố khác cần xem xét là sự cạnh tranh. Có thể bạn có một đối thủ cạnh tranh có cùng uy tín và mức độ nhận diện trên thị trường như tổ chức của bạn. Sản phẩm của họ cũng cạnh tranh, và họ là một công ty tuyệt vời. Sau đó, họ giảm giá.

Một điều đơn giản như vậy có thể thay đổi cách các nhân viên bán hàng trò chuyện với khách hàng tiềm năng... và cả cách khách hàng tiềm năng tự trò chuyện với chính mình.

Việc liên tục theo dõi sát sao diễn biến thị trường sẽ giúp bạn đưa ra những dự đoán chính xác hơn.

Hãy hy vọng điều tốt đẹp nhất, và chuẩn bị cho điều tồi tệ nhất.

Ít ai thích nghĩ về những tình huống xấu nhất, cho dù đó là dự báo doanh số hay dự đoán thể thao.

Đó là lý do tại sao dự báo doanh số của chúng ta luôn cần xem xét những tình huống xấu nhất có thể xảy ra: Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn mất ba nhân viên bán hàng giỏi nhất vào tay đối thủ cạnh tranh, sản phẩm bạn đang bán phải đối mặt với một đợt thu hồi đáng xấu hổ, hoặc có điều gì đó không ổn buộc bạn phải đánh giá lại quy trình bán hàng của mình? Bạn không cần phải dành quá nhiều thời gian để tưởng tượng ra những sự kiện kinh hoàng nhất mà công ty bạn có thể gặp phải, nhưng bạn cần để lại một khoản dự phòng trong dự báo để tính đến những rủi ro tiềm tàng.

Hãy xem xét kỹ các số liệu năm ngoái — điều gì đã diễn ra “thuận lợi” một cách đặc biệt trong năm ngoái mà có thể sẽ không lặp lại? Bạn đã gặp may mắn như thế nào khiến các số liệu của bạn trông tốt hơn so với thực tế?

Đừng cho rằng mọi điều may mắn sẽ đến với bạn mỗi năm. Thực tế về doanh số bán hàng thường nằm ở đâu đó giữa "không có giới hạn" và "trời sắp sập".

Hãy thường xuyên tham khảo dự báo của bạn.

Có lẽ điều này không cần phải nói, nhưng các dự báo của bạn về cơ bản là vô dụng nếu bạn không sử dụng chúng làm điểm tham chiếu, vì vậy hãy chắc chắn rằng bạn thường xuyên tham khảo chúng. Chúng là nguồn tài liệu quan trọng để định hướng nhiều quyết định kinh doanh khác nhau, bao gồm lập ngân sách và định hướng các nỗ lực tiếp thị.

Sự thật là: Dự báo của bạn sẽ không bao giờ hoàn toàn trùng khớp với kế hoạch. Chắc chắn sẽ có sự chênh lệch giữa dự đoán và số liệu thực tế.

Tuy nhiên, bạn vẫn cần có một hình dung nhất định về tương lai có thể sẽ như thế nào, một cái nhìn tổng quan về việc liệu hiệu quả công việc của bạn có phù hợp với mục tiêu và kỳ vọng hay không, và liệu bạn có đang phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả hay không. Thường xuyên theo dõi các dự báo là một cách để đảm bảo bạn đang bao quát tất cả các khía cạnh đó.

Mô hình dự báo và số phận không giống nhau.

Hãy nhớ rằng việc thử nghiệm mô hình dự báo không phải là hoạt động chỉ diễn ra một lần vào đầu năm mới. Đó là một quá trình liên tục ảnh hưởng đến mọi khía cạnh của quy trình bán hàng. Và dự báo doanh số không phải là bất biến. Chúng là những "tài liệu sống" giúp đội ngũ bán hàng luôn bám sát mục tiêu trong suốt mỗi quý. Với quy trình dựa trên dữ liệu, cùng với sự giao tiếp và hợp tác cởi mở, bạn có thể tạo ra các dự báo doanh số chính xác hơn và tối đa hóa tiềm năng của đội ngũ bán hàng.