Der ultimative Leitfaden für Verkaufsprognosen und -planung für SaaS

Wie sieht die Prognose für die SaaS-Verkäufe Ihres Unternehmens aus?

Nun, nichts für Meteorologen auf der ganzen Welt, aber hoffentlich können Sie eine genauere Vorhersage erhalten, wenn Sie Ihre Verkäufe vorhersagen, als sie es tun, wenn sie sagen, dass es regnen wird. (Wenn wir NOCHMAL grundlos Regenschirme mitbringen müssen…)

Das Problem ist, dass die Vorhersage Ihrer SaaS-Verkäufe genau wie die Vorhersage des Wetters ein komplexes Verfahren ist und auf Statistiken und historischen Trends basiert.

Die gute Nachricht ist, dass Sie mit diesem Blog beginnen können, Verkaufsprognosemethoden und Planungsstrategien zu verstehen, häufig auftretende Fallstricke zu überwinden und zu erfahren, wie Ihre Verkaufsdemodaten helfen können.

Was sind SaaS-Verkaufsprognosen?

Ein Verkaufsplan oder eine Prognose ist ein Tabellenkalkulationsbericht, der frühere Verkaufsleistungsdaten zusammenstellt, um zukünftige Verkaufsprognosen zu informieren.

Einer der Hauptvorteile von Verkaufsprognosen besteht darin, die Anzahl der Verkäufe zu schätzen, die Sie in einem bestimmten Zeitraum erwarten können. Durch die Verfolgung dieser Daten können Ihre Vertriebsteams verantwortlich bleiben und sicherstellen, dass Verkaufskampagnen die Erwartungen und KPIs erfüllen.

Verkaufsprognosen sind auch eine großartige Möglichkeit, Ihre Strategie, Ihren Verkaufsansatz und Ihr Marketing basierend auf den Erwartungen anzupassen. Dies trägt dazu bei, die Effizienz Ihres SaaS-Unternehmens zu maximieren und alle Bereiche Ihres Unternehmens aufeinander abzustimmen.

Darüber hinaus können Sie, wenn Sie die Nachfrage antizipieren, die breitere Prozesskette betrachten, um zu sehen, wo Sie Einsparungen erzielen können. Die Fähigkeit, höhere Nachfrageniveaus im Vergleich zu niedrigeren Niveaus vorherzusagen, ermöglicht dies.

Was sind die Hauptziele der Verkaufsprognose für SaaS?

Hier sind einige der häufigsten Ziele der Verkaufsprognose:

• Prognostizieren Sie zukünftige Verkäufe basierend auf historischen Daten.
  Als Vertriebsmitarbeiter, Manager oder Vertriebsteam besteht Ihre Aufgabe darin, die Prognosen zu erfüllen oder zu übertreffen. Diese Quoten können nur realistisch sein, wenn sie auf einer genauen Verkaufsprognose basieren.
• Hilfe bei Entscheidungsfindung, Budgetierung und Risikomanagement.
  Indem Sie sich ein klares Bild davon machen, wo Ihr Unternehmen am Ende des Quartals oder am Ende des Jahres stehen wird, können Sie Ihre anderen Abteilungen besser planen, um diese Erwartungen zu erfüllen.
• Umsatz- und Ertragsziele langfristig festlegen.
  Denken Sie nicht nur kurzfristig. Verwenden Sie Ihre Umsatzprognose, um zu verstehen, wie Ihr Unternehmen in den kommenden Jahren wachsen kann.
• Verbessern Sie die Verkaufsleistung Ihres Unternehmens.
  Wenn Sie Ihre historischen Daten im Auge behalten und für die Zukunft planen, hilft dies Ihrem Unternehmen, den Umsatz zu steigern, die Kundenzufriedenheit und -bindung zu verbessern und vieles mehr.

Herausforderungen, denen Sie möglicherweise gegenüberstehen, wenn Sie eine Verkaufsprognose für Ihr SaaS erstellen

Wenn wir Sie wären, würden wir diese Vorteile lesen und als erstes denken: Wo ist der Haken?

Es gibt keinen „Haken“ bei Verkaufsprognosen an sich, aber es gibt ein paar Dinge, die Sie verstehen sollten, bevor Sie loslegen:

Verkaufsprognosen brauchen Zeit.

Sie werden viel Zeit für diese Aufgabe aufwenden müssen, da es darum geht, Daten zu sammeln, zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. Mit der richtigen Technik geht das deutlich einfacher und schneller.

Prognosen sind nie ganz genau.

Genau wie Wettervorhersagen wird keine Vorhersage jemals 100 % genau sein. Schließlich ist es nur eine fundierte Vermutung. Leider müssen Sie akzeptieren, dass es immer eine Fehlerspanne gibt, wenn es darum geht, die Zukunft vorherzusagen.

3 wichtige Schritte zur Vorbereitung Ihrer SaaS-Umsatzprognose

Sie wissen jetzt, warum Sie eine Verkaufsprognose durchführen sollten. Der nächste Schritt besteht darin, eine durchzuführen.

Hier sind die wichtigsten Schritte, um mit einer Verkaufsprognose zu beginnen:

Schritt 1: Organisieren Sie Ihre Verkaufspipeline

Wenn Sie dies noch nicht getan haben, müssen Sie ein System für Ihre Verkaufstrichter-Pipeline erstellen. In den meisten Unternehmen wird dies über ein gemeinsames CRM mit festgelegten Stufen für die Weiterleitung von Leads abgewickelt.

Dies variiert natürlich je nach Unternehmen und Anwendungsfällen. Eine Verkaufspipeline kann jedoch so aussehen:

• Neuer Lead: Dies kann ein kalter Lead sein oder jemand, der weitere Informationen angefordert hat.
• Qualifizierter Lead : Ein Lead, der nach qualifizierten Fragen des Vertriebsteams Interesse an Ihrem SaaS gezeigt hat.
• Demo: Wenn ein Lead eine Demo mit Ihrem Team anfordert, kann er zu dieser Phase wechseln.
• Angebot: Sobald Sie das Angebot gesendet haben, kann der Lead zu dieser Phase übergehen.
• Opportunity gewonnen oder verloren: Der Lead kauft Ihre SaaS oder der Lead scheidet aus dem Prozess aus, indem er kalt wird oder keine Kaufabsicht bestätigt.

Erstellen Sie eine Liste der Phasen für Ihre Pipeline und eine Standardarbeitsanweisung für alle Vertriebsmitarbeiter, die bestimmen, wann und warum ein Lead von Phase zu Phase wechselt. Teilen Sie die Richtlinien mit allen Teammitgliedern.

Schritt 2: Legen Sie KPIs fest, um den Erfolg zu messen

Sie müssen darlegen, was Sie als Ergebnisse erwarten, um die Leistung zu messen. Verkaufsquoten oder KPIs können sich auf Umsätze, Termine, Anrufe oder andere wichtige Verkaufskennzahlen für Ihre SaaS beziehen.

Das Wichtigste in diesem Schritt ist, zu verstehen, welche Metriken Sie messen müssen, um den Erfolg Ihrer Verkaufskampagnen zu bewerten.

Wählen Sie zunächst aus, welche Metriken Sie messen möchten. Entscheiden Sie dann, was Sie erreichen wollen. Erstellen Sie abschließend einen schriftlichen Plan, der umreißt, wie Sie jeden KPI erreichen werden.

Schritt 3: Rollen und Verantwortlichkeiten zuweisen

Um Ihre Umsatzprognose einzugrenzen, benötigen Sie die Hilfe von Marketing, Vertrieb, Personal und Finanzen. Jede Abteilung hat ihre Erkenntnisse, die sie der Prognose hinzufügen kann. Beispielsweise bestätigt die Personalabteilung das Budget, das zusätzlichen Vertriebsressourcen zugewiesen wurde, während das Marketing alle Änderungen an Werbeausgabenbudgets oder anderen Kampagnen bestätigen kann, die sich auf die Verkaufsdaten auswirken.

Weisen Sie also, bevor Sie beginnen, allen relevanten Teammitgliedern Rollen zu. Stellen Sie sicher, dass die Leiter jedes Teams wissen, wofür ihre Teammitglieder verantwortlich sind. Erstellen Sie ein Dokument mit Rollen und Verantwortlichkeiten, das Sie mit den Personen teilen, und erwägen Sie die Verwendung eines Projektmanagementsystems, um Aufgaben und Fristen zuzuweisen. Schließen Sie den Kreis, indem Sie einen Zeitplan für Check-ins in den nächsten Quartalen und Monaten erstellen.

5 Methoden zur Umsatzprognose, um Ihre Zukunft vorherzusagen

Als Nächstes müssen Sie entscheiden, welche der Verkaufsprognosemethoden Sie implementieren möchten. Es gibt keine richtige oder falsche Antwort, und sie hängt von Ihrem Geschäftsmodell, Budget, Teamgröße und anderen Faktoren ab.

Hier sind die gängigsten Verkaufsprognosemethoden, die Sie implementieren können, um Ihre zukünftigen SaaS-Verkäufe vorherzusagen:

Prognosen in der Opportunity-Phase

Jede Verkaufspipeline hat eine Reihe von Phasen, vom kalten Lead bis zum Abschluss. Während die genauen Phasen von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich sind, ist es wahrscheinlich, dass je näher ein potenzieller Kunde der letzten Phase der Pipeline kommt, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass er einen Kauf tätigt.

Daher beinhaltet diese Methode die Verwendung der Daten in Ihrer Verkaufspipeline. Wählen Sie einen Zeitrahmen aus, wählen Sie eine Gewichtung oder Punktzahl aus, die Sie jedem Geschäft in einer bestimmten Phase zuweisen möchten, und multiplizieren Sie dann den Wert des Geschäfts mit der Abschlusswahrscheinlichkeit. Spülen und wiederholen, bis Sie dies für alle Deals in der Pipe getan haben.

Dies ist möglicherweise nicht die genaueste Methode (z. B. behandeln Sie einen Deal, der monatelang in einer Phase wartet, genauso wie einen Lead, der geradewegs durch die Phasen geht), aber es ist einfach und leicht durchzuführen.

Länge des Verkaufszyklus

Bei dieser Technik legen Sie eine Wahrscheinlichkeit fest, die darauf basiert, wie lange der Interessent mit dem Vertriebsmitarbeiter gesprochen hat.

Wenn Ihr durchschnittlicher Verkaufszyklus beispielsweise drei Monate beträgt, sollte ein Lead, der sich seit zwei Monaten in der Pipeline befindet, einen Monat vom Abschluss entfernt sein, während ein neuer Lead möglicherweise noch drei Monate Pflege hat.

Zugegeben, es ist einfach, aber es berücksichtigt nicht die Leads, die zum Kauf bereit sind. Der Lead, der in Ihrem Posteingang landet, hat sich vollständig auf das Produkt verkauft. Es berücksichtigt auch keine Leads, die kalt werden, aber immer noch mit Ihnen interagieren, also gibt es einen Spielraum für Fehler.

Intuitive Prognose

Sie können sich auf die Informationen Ihres Teams verlassen und einfach fragen, wie nah der Vorsprung am Abschluss ist. Anschließend verwenden Sie diese qualitativen Daten, um ein Excel-Modell zu erstellen, das die Wahrscheinlichkeit eines Lead-Abschlusses und die Höhe des Umsatzes anzeigt.

Einerseits ist es klar, dass der Vertriebsmitarbeiter über die aktuellsten Informationen verfügt und möglicherweise den Zeitrahmen und die Größe des Geschäfts genau abschätzen kann. Auf der anderen Seite überlässt es Ihre Prognose jedoch Vermutungen und Bauchgefühlen, die beide nicht die besten für statistische Analysen sind.

Historische Prognosemethode

Eine einfache Möglichkeit, dies zu tun, besteht darin, denselben Zeitraum (z. B. Q4) zu nehmen und die Verkaufszahlen des vergangenen Jahres zu verwenden, um die Prognose für das folgende Q4 zu schätzen. Es ist einfach, aber es lässt viel Raum für Fehler.

Möglicherweise haben Sie zusätzliche Ressourcen oder weitere Produkte hinzugefügt oder es gibt externe Marktkräfte, die die Nachfrage erhöhen oder verringern. Verwenden Sie diese Methode nur als Richtlinie und nicht als tatsächliche Prognose.

Multivariable Analyse

Die multivariable Analysemethode ist komplex, aber wahrscheinlich die genaueste. Dabei werden alle verfügbaren Daten wie Verkaufszyklus, Rampenzeit, Verkaufsressourcen, Saisonalität, historische Daten usw. verwendet. Obwohl es genau ist, benötigen Sie ein Datenanalysetool und jemanden, der in dem Prozess geschult ist, also ist es kein kleines Unterfangen.

Wählen Sie die Methode, die am besten für die KPIs geeignet ist, die Sie messen und erfüllen möchten. Stellen Sie dann sicher, dass Sie die Technik verstehen und über die Werkzeuge verfügen, die Sie benötigen, um sie umzusetzen.

Verwenden Sie Ihre Demodaten, um Ihre Prognosen zu verbessern

Bei Walnut überarbeiten wir die Art und Weise, wie Verkaufsteams ihre Produkte vorführen. Anstatt auf die „Demo-Phase“ zu warten, um Ihren Interessenten Ihre Lösung zu zeigen, können Sie mit Walnut personalisierte Produktdemos erstellen, die interaktiv und auf jeden Interessenten zugeschnitten sind. Dadurch können Vertriebsteams die Kaufreise für jeden Käufer besser gestalten.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Demos können Sie Ihren potenziellen Kunden Ihr Produkt auch frühzeitig vorstellen, indem Sie interaktive Produkttouren in Ihre Website einbetten, sie in Ihren Marketingmaterialien verwenden und nach Verkaufsgesprächen maßgeschneiderte Demos versenden.

Während der gesamten Käuferreise können Sie Ihre Demoanalysen verwenden, um Ihre Verkaufsprognose zu informieren. Mit den integrierten Analysen erfahren Sie, welche Funktionen Ihre Kunden mögen, wo sie abbrechen und welche Demos zu den höchsten Konversionsraten führen. Indem Sie verstehen, wie Ihre interaktiven Demos Verkäufe generieren, können Sie das Angebot optimieren, um die Conversions zu steigern.

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