5 tecniche per fare sales forecasting e migliorare le performance aziendali

20/09/2023

Sales

Il sales forecasting, che in italiano significa “previsione delle vendite”, è un insieme di tecniche a disposizione dei direttori commerciali principalmente, per individuare con maggiore accuratezza il volume di affari di un certo periodo nel futuro, ossia quanto di un determinato prodotto verrà venduto e a quale prezzo. 

Per poter fare un’accurata previsione abbiamo bisogno, innanzitutto, di una serie di informazioni, dati, trend di settore, analisi delle attuali pipeline attive. La buona riuscita del nostro sales forecasting dipende infatti dalla qualità dei dati di cui siamo in possesso. Di quali dati parliamo? Ad esempio, delle metriche di vendita, come il tempo di chiusura di un accordo, il prezzo medio di un accordo e i tassi di conversione ad ogni stadio del processo di vendita. In generale, bisogna conoscere bene i processi di vendita interni, tutti i passaggi che vengono effettuati prima di chiudere un accordo, e lo possiamo fare raccogliendo dati anche tramite i tool che stiamo utilizzando, quali CPQ (Configure, Price, Quote) e CRM (Customer Relationship Management)

Fare sales forecasting ha un impatto molto importante per tutta l’azienda, in quanto ci dà una visione di quelli che saranno i trend di mercato. Inoltre, inciderà sulla produzione, sulle linee di business che verranno sviluppate e sui costi interni, consentirà di pianificare le vendite e anche di dare un indirizzo alla strategia di marketing, tra le varie cose. In generale consente al management di prendere delle decisioni strategiche.

Possiamo distinguere tra previsioni di breve periodo, ossia un mese, un trimestre, un semestre o un anno, che ci consentono di ottimizzare i costi di produzione e individuare i giusti target di vendita, e previsioni di lungo periodo, che saranno sicuramente delle previsioni più complesse visto che parliamo di anni, ad es. 5, 10 o addirittura 20 anni.

Inoltre, distinguiamo tra metodologie quantitative e qualitative, le prime basate su calcoli numerici e statistici a partire dai dati di cui siamo in possesso, le seconde più legate ad informazioni raccolte dai sales stessi e dalle analisi di mercato. Quali sono alcune di queste tecniche?

 

Metodologie quantitative

1. Analisi del tasso di crescita storico
Questo è il metodo quantitativo più utilizzato, che prende in analisi un determinato periodo di tempo pari al periodo su cui si vuol fare la previsione (ad es. il mese precedente per fare previsioni sul mese successivo). Tale metodo prevede che si moltiplichi il totale delle vendite del periodo scelto per 1 + la percentuale di crescita, che c’è stata nel periodo passato. 

Tale formula è sicuramente utile quando si lavora in un mercato piuttosto stabile, proprio perché non tiene conto dei cambiamenti di mercato. Questo è un motivo per cui bisognerebbe considerare questi metodi basati su dati storici al più dei benchmark piuttosto che delle vere e proprie previsioni.

2. Annual Run Rate
Tale metodo prevede che venga calcolato il fatturato medio sullo storico dei dati di un determinato periodo, moltiplicato per il numero di cicli di vendita futuri di cui si vuol fare la previsione. 

Anche in questo caso parliamo di metodi quantitativi, e proprio per questo sono molto accurati. Essi, però, non tengono conto dei possibili cambiamenti, legati a fattori interni o esterni all’azienda, nel periodo di tempo considerato. 

3. Opportunità
Stabilire il livello di opportunità dei vari stadi in cui si trovano le nostre trattative, è un altro metodo che può essere utilizzato. Lo si fa assegnando una percentuale a ciascuno stadio dei nostri accordi, chiaramente più ci avviciniamo allo stato di chiusura più l’opportunità è possibile. Si moltiplica il possibile costo del deal per la probabilità che abbiamo assegnato ad ogni stadio, e li si somma poi tutti per avere una previsione totale. 

 

Metodologie qualitative

1. Raccolta delle opinioni dei commerciali
Una metodologia sicuramente molto utilizzata prevede che si raccolgano informazioni da parte dei commerciali, sulle trattative in corso e la percentuale di successo che queste hanno secondo il loro punto di vista. Si potrebbe dire che è una metodologia più legata all’intuizione dei commerciali stessi, che però potrebbero anche ingigantire i dati sulla base di intuizioni sbagliate. Viene maggiormente utilizzata in ambito B2B, e nelle aziende in cui ci sono pochi clienti, essendo settori di nicchia, ma di cui si conoscono moltissime informazioni qualitative, poiché i commerciali conoscono in maniera più approfondita i loro clienti e prospects. È un metodo utile anche quando si è in una fase iniziale dell’impresa. 

2. Previsione basata sull’analisi di molteplici variabili
Tale metodo di forecasting utilizza il predictive analytics basandosi su alcuni fattori rilevanti quali il tempo medio del ciclo di vendita, la performance dei singoli commerciali, che devono tracciare giornalmente le loro attività e le probabilità di chiusura basate sulla tipologia di opportunità. Chiaramente questo prevede che si utilizzino tool per l’analisi predittiva che possono anche essere costosi.

 

Conclusioni

Esistono diverse metodologie, ciascuna di esse con pro e contro, limiti e aspetti positivi per garantirci una corretta previsione delle vendite future. Alla base di questo lavoro è necessario che siano ben chiari i vari stadi del processo di vendita all’interno della nostra azienda, quali sono i tool da cui possiamo estrapolare una serie di dati e assicurarci che i dati di cui siamo in possesso siano di qualità. Utilizzare più di un metodo ci potrebbe dare la possibilità di confrontare dei possibili scenari, ancora di più se cerchiamo di fare un mix tra metodi quantitativi e qualitativi. 

 

Take away

  • Fare sales forecasting è fondamentale per i direttori commerciali ma anche per le imprese in generale
  • Per poter fare previsioni abbiamo bisogno di raccogliere dati all’interno della nostra azienda, anche attraverso i tool che stiamo utilizzando, come CPQ e CRM
  • Esistono vari metodi che possiamo utilizzare, ciascuno di essi ha dei pro e dei contro, ma con una buona base di dati e un mix di informazioni possiamo ottenere dei risultati ottimali

 

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