판매 예측은 판매 확률 또는 판매 예상 크기를 결정할 때 부정확 할 수 있습니다. 미래 예측에 확률 추정치를 통합하여 판매 예측 정확도를 높일 수 있지만 추후 계산을 세분화하기 위해 과거 판매량을 측정하여 사용 된 확률을 수정해야합니다.
잠재 고객이 구매를 할 수있는 가능성을 결정하십시오. 사용 가능한 과거 데이터를 사용하십시오. 예를 들어 영업 사원이 20 명의 자격있는 구매자를 찾고 영업 프로세스를 시작하여 잠재 고객을 파이프 라인의 시작에 배치했다고 가정합니다. 판매 관리자는 10 명의 잠재 고객 중 한 명이 결국 구매를 진행한다고 추정합니다. 확률은 10 % 또는 0.1입니다.
구매할 잠재 고객에 대한 판매 가능성을 계산합니다. 예를 들어, 전문 회사가 $ 1,000, $ 5,000 및 $ 20,000의 가격으로 세 가지 서비스를 제공한다고 가정합니다. 과거 결과 나 영업 관리자의 추정에 따르면 처음 구매자의 70 %가 가장 저렴한 옵션을 선택하고 20 %는 중간 옵션을 선택하고 10 %는 가장 비싼 옵션을 선택하게됩니다. 결과적으로 (0.7 배 $ 1,000) 플러스 (0.2 배 $ 5,000) 플러스 (0.1 배 $ 20,000), 또는 $ 700 플러스 $ 1,000 플러스 $ 2,000 - 가능성있는 판매가 $ 3,700의 가치가 있음을 의미합니다.
판매 가치의 각 잠재 고객 가치와 특정 판매 목표에 필요한 잠재 고객 수를 계산합니다. 이 예에서 판매액은 3,700 달러가 될 것으로 추정됩니다. 잠재 고객이 구매할 가능성이 10 %라고 가정합니다. 각 잠재 고객은 가치가 있습니다 (0.1 배 $ 3,700), 즉 매출액은 370 달러입니다. 이 시나리오에서 특정 기간에 50,000 달러의 매출을 올리려는 경우 필요한 잠재 고객 수는 $ 50,000를 $ 370, 즉 약 136 개의 잠재 고객으로 나눈 것입니다. 처음 세 명의 잠재 고객이 각각 20,000 달러의 패키지를 구매할 수 있으므로 영업 팀이 할당량을 만들 수 있지만 확률 추정치는 목표를 달성하기 위해 136 개의 잠재 고객이 필요하다는 것을 나타냅니다.
과거 매출의 실제 데이터로 시간 경과에 따른 확률 추정치를 수정하십시오. 잠재 고객에 대한 매출 수 또는 각 구매자에 대한 판매 가치를 높이면 각 잠재 고객의 가치가 높아집니다. 예를 들어, 6 개월 후에 숙련 된 판매 팀이 잠재 고객 턴어라운드를 18 %로 늘리고 가장 저렴한 옵션에서 중간 가격 패키지로 10 % 더 많은 구매자를 이동한다고 가정합니다. 이 시나리오에서는 판매 예측에 대한 계산이 변경됩니다. 개정 된 판매 가능성은 (0.6 배 $ 1,000) 플러스 (0.3 배 $ 5,000) 플러스 (0.1 배 $ 20,000) 또는 $ 600 플러스 $ 1,500 플러스 $ 2,000 - $ 4,100이됩니다. 수정 된 구입 가능성은 0.18 배로 4,100 달러로 판매액은 738 달러입니다. 확률이 수정 된이 예제에서 각 잠재 고객의 가치는 거의 두 배가되어 회사는 필요한 잠재 고객 수를 줄일 수 있습니다. 그렇지 않으면 판매 계획을 두 배로 늘릴 수 있습니다.
