如何更好地进行销售预测

前言

随着市场经济的发展，市场竞争愈演愈烈，企业要想赢得竞争，赢得客户，就必须在最短时间内以最低成本将产品提供给客户，这就需要企业进行正确及时的产品销售预测，从而产生决策，以便更好更快地完成目标。换句话说，销售预测已成为各企业成功的关键要素。销售预测可以帮助整个企业规划运输资源、支付营销费用和雇用员工，实现使用价值到价值的转变。准确的预测，企业将做出更好的投资和更好的决策，因此销售预测对于企业起到非常重要的作用。

一、什么是销售预测

销售预测，就是指根据以往的销售情况以及使用系统内部内置或用户自定义的销售预测模型获得的对未来销售情况的预测。销售预测可以直接生成同类型的销售计划。

无论企业的规模有多大，员工有多少，销售任务之一就是销售预测，销售预测可以直接影响到后续的各方面的销售管理工作，比如：计划、预算、销售额确定等。

企业要进行高质量的预测并非易事，了解影响销售预测的因素十分必要。销售预测主要受两大因素影响：一是外部因素，包括需求动向、经济变动、同行业竞争动向、政府及消费者团体的动向；二是内部因素，包括营销策略、销售政策、销售人员、生产状况。

二、销售预测的基本步骤

1.确定预测目标

确定预测目标是销售预测的主要问题。首先，销售预测是以产品为中心的，据此再考虑一些相关的系统变量，比如市场需求、市场占有率、产品售价等。其次，在做销售预测时，通常有一个时间预期，是长期预测还是短期预测。不同的预测对象，对应不同的预测场景和不同的预测方法。比如：淘宝店主在预测冬装时，不仅要对款式、质量、定价进行预测，还要考虑同行的竞争和市场原材料的成本等因素。

2.收集数据

在确定预测目标后，必须收集相关资料数据，来满足预测工作的需求。而且收集到的数据的充足与可靠度直接影响到预测结果的准确度。因此，收集的资料数据必须具备针对性、真实性、完整性和可比性，并对此进行分析。

同时，在做销售预测时，要明白数据背后的故事与含义，这样可以更好得发现数据的规律。另外，由于收集到的原始数据可能质量非常差，需要对数据进行预处理，比如缺失值处理和数据转换。

3.应用建模

在收集数据、数据探索、数据预处理工作结束后，需要进行应用建模。

4.评价指标

评价指标就是指预测结果的好与坏，直接可以判定模型的效果。如果评估指标值越小，说明预测值与真实值之间的差距越小，模型效果越好。

三、为什么总是做不好销售预测

很多企业的销售经理或高管都很困惑，即使公司已经形成一套销售流程，具有自己的一套销售漏斗和销售阶段，但为什么在沟通管理过程中还是会出现频繁的事故，目标总是难以完成？在销售预测过程中究竟是受哪些因素影响？

一方面，有可能销售团队缺乏统一的标准和共同的战斗语言。销售经理下达销售订单时，往往会出现对项目完成进度有不同意见的情况。比如：销售人员认为和客户关系非常好，成交率达到80%，可销售经理在仔细研究后发现销售人员对客户把握不到位，根据他的经验，成交率在30%以内。这就造成通用操作语言的不统一，因此销售预测的准确性很难保证。另一方面，可能是销售人员私心作祟，对项目的完成进度瞒报，这也加剧了预测困难。

四、如何做好销售预测

目前，国内的销售预测市场还有些空白。一方面，由于企业服务领域发展缓慢，企业为服务付费的意识较低，即便意识到，意愿也比较低；另一方面，技术手段不够成熟，不足以支持智能销售预测，人工预测准确性又难以保证。

企业要想做好精准的销售预测，就必须搭建精细化的的销售流程。精细化的销售流程不是简单的销售漏斗的几个阶段，而每个流程阶段都要确定需要完成的具体步骤，同时明确销售完成这些步骤所需要的销售技巧和销售工具，包括确定每个阶段的产出物以保证每个流程阶段的完成。这保证团队有共同的销售作战语言。同时销售人员要明确客户的目标与痛点，才能够赢得客户的信任与认可。

随着大数据和人工智能技术的发展，为企业服务领域带来了新的机遇。准确定位目标客户是许多企业的难题，而如何利用机器学习技术以帮助企业进行销售预测和定位准确的客户群体，正是企搜客目前正在做的事。

企搜客利用机器学习大数据技术，不断分析和挖掘全网在线企业信息，结合每家企业内部的客户关系管理系统，自动建立量化客户模型，为To B企业提供一站式销售预测解决方案。对于To B企业来说，通过企搜客智能线索挖掘平台，可以方便快捷地获取准确的潜在客户线索，无需进行客户调研、信息收集等繁琐的前端销售工作，为销售人员在精准寻找客户上节省大量时间和精力，也使实现精准销售预测变得更容易。

首页

首页