SaaS를 위한 판매 예측 및 계획에 대한 궁극적인 가이드

귀사의 SaaS 판매에 대한 예측은 무엇입니까?

글쎄요, 기상학자들은 어디에서나 기분이 상하지 않지만, 비가 올 것으로 예상할 때보다 판매를 예측할 때 더 정확한 예측을 할 수 있기를 바랍니다. (이유 없이 우산을 챙겨야 한다면 한 번만 더…)

문제는 날씨를 예측하는 것과 마찬가지로 SaaS 판매를 예측하는 것이 복잡한 절차이며 통계 및 과거 추세를 기반으로 한다는 것입니다.

좋은 소식은 이 블로그를 통해 판매 예측 방법, 계획 전략, 직면할 수 있는 일반적인 함정 극복 및 판매 데모 데이터가 어떻게 도움이 되는지 이해를 시작할 수 있다는 것입니다.

SaaS 판매 예측이란 무엇입니까?

판매 계획 또는 예측은 미래의 판매 예측을 알리기 위해 과거 판매 실적 데이터를 컴파일하는 스프레드시트 보고서입니다.

판매 예측의 주요 이점 중 하나는 주어진 기간 동안 예상할 수 있는 판매 수를 추정하는 것입니다. 이 데이터를 추적하면 영업 팀이 책임감을 유지할 수 있고 영업 캠페인이 기대치 및 KPI를 충족하는지 확인할 수 있습니다.

판매 예측은 또한 기대에 따라 전략, 판매 접근 방식 및 마케팅을 조정하는 좋은 방법입니다. 이는 SaaS 회사의 효율성을 극대화하고 비즈니스의 모든 영역을 정렬하는 데 도움이 됩니다.

또한 수요를 예상할 때 더 넓은 프로세스 체인을 살펴보고 비용을 절감할 수 있는 부분을 확인할 수 있습니다. 더 높은 수준과 더 낮은 수준의 수요를 예측할 수 있기 때문에 이를 가능하게 합니다.

SaaS에 대한 판매 예측의 주요 목표는 무엇입니까?

다음은 판매 예측의 가장 일반적인 몇 가지 목표입니다.

• 과거 데이터를 기반으로 미래 판매를 예측합니다.
  영업 담당자, 관리자 또는 영업 팀으로서 귀하의 임무는 예측을 충족하거나 초과하는 것입니다. 이러한 할당량은 정확한 판매 예측을 기반으로 하는 경우에만 현실적일 수 있습니다.
• 의사 결정, 예산 책정 및 위험 관리를 지원합니다.
  분기말이나 연말까지 비즈니스가 어디로 갈 것인지 명확하게 이해하면 이러한 기대에 부응하기 위해 다른 부서를 더 잘 계획할 수 있습니다.
• 장기적으로 매출 및 수익 목표를 설정합니다.
  단기적으로만 생각하지 마세요. 판매 예측을 사용하여 향후 몇 년 동안 비즈니스가 어떻게 성장할 수 있는지 이해하십시오.
• 비즈니스의 판매 실적을 개선하십시오.
  과거 데이터를 주시하고 미래에 대한 계획을 세우면 비즈니스가 수익을 늘리고 고객 만족도와 유지율을 높이는 데 도움이 됩니다.

SaaS에 대한 판매 예측을 수행할 때 직면할 수 있는 문제

우리가 귀하라면 이러한 이점을 읽고 가장 먼저 생각할 것은 다음과 같습니다. 캐치가 무엇입니까?

판매 예측 자체에는 "캐치"가 없지만 설정하기 전에 이해해야 할 몇 가지 사항이 있습니다.

판매 예측에는 시간이 걸립니다.

이 작업에는 데이터 수집, 분석 및 예측 형성이 포함되므로 이 작업에 상당한 시간을 할애해야 합니다. 올바른 기술을 사용하면 훨씬 더 간단하고 빠르게 수행할 수 있습니다.

예측은 절대 정확하지 않습니다.

일기예보와 마찬가지로 어떤 예측도 100% 정확하지는 않습니다. 결국, 그것은 단지 교육받은 추측입니다. 불행히도 미래를 예측하는 데에는 항상 오차가 있다는 것을 받아들여야 합니다.

SaaS 판매 예측을 준비하는 3가지 핵심 단계

이제 판매 예측을 수행해야 하는 이유를 알게 되었습니다. 다음 단계는 하나를 수행하는 것입니다.

다음은 판매 예측을 시작하는 주요 단계입니다.

1단계: 판매 파이프라인 구성

아직 생성하지 않았다면 판매 유입 경로 파이프라인을 위한 시스템을 생성해야 합니다. 대부분의 회사에서 이는 리드 통과를 위해 미리 결정된 단계가 있는 공유 CRM을 통해 처리됩니다.

물론 이는 회사 및 사용 사례에 따라 다릅니다. 그러나 판매 파이프라인은 다음과 같을 수 있습니다.

• 새 리드: 이것은 콜드 리드이거나 추가 정보를 얻기 위해 연락한 사람일 수 있습니다.
• 검증된 리드 : 영업 팀의 검증된 질문 후에 SaaS에 관심을 보인 리드입니다.
• 데모: 리드가 팀에 데모를 요청하면 이 단계로 이동할 수 있습니다.
• 제안: 제안 을 보내면 리드가 이 단계로 이동할 수 있습니다.
• 기회 획득 또는 상실: 리드가 SaaS를 구매하거나 리드가 냉담하거나 구매 의도가 없음을 확인하여 프로세스에서 탈락합니다.

리드가 단계에서 단계로 이동하는 시기와 이유를 결정하는 모든 영업 담당자가 사용할 파이프라인의 단계 목록과 표준 운영 절차를 만드십시오. 모든 팀 구성원과 지침을 공유합니다.

2단계: 성공 측정을 위한 KPI 설정

성과를 측정하려면 결과로 무엇을 기대하는지 설정해야 합니다. 판매 할당량 또는 KPI는 SaaS에 대한 수익, 약속, 통화 또는 기타 주요 판매 메트릭과 관련될 수 있습니다.

이 단계에서 중요한 것은 판매 캠페인의 성공을 평가하기 위해 측정해야 하는 메트릭을 이해하는 것입니다.

먼저 측정할 측정항목을 선택합니다. 그런 다음 달성하려는 목표를 결정하십시오. 마지막으로 각 KPI를 달성하는 방법을 간략하게 설명하는 서면 계획을 작성하십시오.

3단계: 역할 및 책임 할당

판매 예측 범위를 좁히려면 마케팅, 판매, HR 및 재무의 도움이 필요합니다. 각 부서에는 예측에 추가할 통찰력이 있습니다. 예를 들어, HR은 추가 판매 리소스에 할당된 예산을 확인하고 마케팅은 판매 데이터에 영향을 미칠 광고 지출 예산 또는 기타 캠페인의 변경 사항을 확인할 수 있습니다.

따라서 시작하기 전에 모든 관련 팀 구성원에게 역할을 할당하십시오. 각 팀의 리더가 팀 구성원이 무엇을 담당하는지 알고 있는지 확인합니다. 개인과 공유할 역할과 책임이 있는 문서를 만들고 프로젝트 관리 시스템을 사용하여 작업과 마감일을 할당하는 것을 고려하십시오. 다음 분기 및 몇 달 동안 체크인 일정을 만들어 루프를 닫습니다.

미래를 예측하는 5가지 판매 예측 방법

다음으로 구현할 판매 예측 방법을 결정해야 합니다. 옳고 그름은 없으며 비즈니스 모델, 예산, 팀 규모 및 기타 요인에 따라 다릅니다.

다음은 미래의 SaaS 판매를 예측하기 위해 구현할 수 있는 가장 일반적인 판매 예측 방법입니다.

기회 단계 예측

모든 판매 파이프라인에는 콜드 리드에서 마감까지 일련의 단계가 있습니다. 정확한 단계는 회사마다 다르지만 잠재 고객이 파이프라인의 최종 단계에 가까울수록 구매 가능성이 높아집니다.

따라서 이 방법에는 판매 파이프라인 내부의 데이터를 사용하는 것이 포함됩니다. 기간을 선택하고 특정 단계의 각 거래에 할당할 가중치 또는 점수를 선택한 다음 거래 가치에 성사 확률을 곱합니다. 파이프의 모든 거래에 대해 이 작업을 수행할 때까지 헹구고 반복합니다.

가장 정확한 방법은 아니지만(예를 들어, 몇 달 동안 한 단계에서 대기 중인 거래를 단계를 빠르게 통과하는 리드와 동일하게 처리) 간단하고 수행하기 쉽습니다.

판매 주기의 길이

이 기술은 잠재 고객이 담당자와 대화를 나눈 시간을 기반으로 확률을 설정하도록 지시합니다.

예를 들어, 평균 판매 주기가 3개월인 경우 2개월 동안 파이프라인에 있었던 리드는 종료까지 한 달이 남았지만 새 리드는 아직 3개월의 육성 기간이 남아 있을 수 있습니다.

물론 간단하지만 구매할 준비가 된 리드는 고려하지 않습니다. 받은 편지함에 도착한 리드는 제품에서 완전히 판매되었습니다. 또한 냉각되었지만 여전히 사용자와 상호 작용하는 리드를 고려하지 않으므로 오류의 여지가 있습니다.

직관적인 예측

팀의 정보에 의존하고 리드가 마감에 얼마나 가까운지 간단히 물어볼 수 있습니다. 그런 다음 이 정성적 데이터를 사용하여 리드 마감 확률과 수익 수준을 보여주는 Excel 모델을 만듭니다.

한편으로는 영업 담당자가 최신 정보를 갖고 있으며 기간과 거래 규모를 정확하게 추정할 수 있을 것입니다. 그러나 다른 한편으로는 예측을 추측과 직감에 맡기고 어느 쪽도 통계 분석에 가장 적합하지 않습니다.

과거 예측 방법

이를 수행하는 한 가지 간단한 방법은 동일한 기간(예: Q4)을 사용하고 작년의 판매 수치를 사용하여 다음 Q4에 대한 예측을 추정하는 것입니다. 쉽지만 오류의 여지가 많이 남습니다.

추가 자원, 더 많은 제품을 추가했거나 수요를 증가 또는 감소시키는 외부 시장 요인이 있을 수 있습니다. 이 방법은 실제 예측이 아닌 지침으로만 사용하십시오.

다변수 분석

다변수 분석 방법은 복잡하지만 가장 정확할 것입니다. 여기에는 판매 주기, 램프 시간, 판매 리소스, 계절성, 과거 데이터 등과 같은 사용 가능한 모든 데이터를 사용하는 것이 포함됩니다. 정확하긴 하지만 데이터 분석 도구와 해당 프로세스에 대해 교육을 받은 사람이 필요하므로 작은 일이 아닙니다.

측정하고 충족하려는 KPI에 가장 적합한 방법을 선택하십시오. 그런 다음 기술을 이해하고 구현하는 데 필요한 도구가 있는지 확인하십시오.

데모 데이터를 사용하여 예측 개선

Walnut에서는 영업 팀이 제품을 시연하는 방식을 수정하고 있습니다. "데모 단계"가 잠재 고객에게 솔루션을 보여줄 때까지 기다리는 대신 Walnut을 사용하면 각 잠재 고객에 대해 대화형으로 맞춤화된 개인화된 제품 데모를 만들 수 있습니다. 이를 통해 영업 팀은 각 구매자의 구매 여정을 더 잘 충족시킬 수 있습니다.

기존 데모와 달리 웹사이트에 대화형 제품 둘러보기를 포함하고 마케팅 자료에 활용하고 영업 전화 후 맞춤형 데모를 전송하여 잠재 고객이 제품을 조기에 경험할 수 있도록 소개할 수도 있습니다.

구매자 여정 전반에 걸쳐 데모 분석을 사용하여 판매 예측을 알릴 수 있습니다. 내장된 분석을 통해 고객이 좋아하는 기능, 고객이 이탈하는 위치, 가장 높은 전환율로 이어지는 데모를 파악할 수 있습니다. 대화형 데모가 어떻게 매출을 창출하는지 이해함으로써 제안을 최적화하여 전환율을 높일 수 있습니다.

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