Khả năng dự đoán chính xác hành vi của khách hàng tiềm năng và khả năng bán hàng có thể là yếu tố thay đổi cuộc chơi cho tổ chức của bạn. Theo một nghiên cứu điển hình của McKinsey, một nhà sản xuất có thể giảm tới 40% hàng tồn kho và sản phẩm lỗi thời trong khi tăng doanh số bán hàng lên 5% bằng cách dựa trên thông tin chi tiết về dự báo bán hàng. Trong trung hạn, các công ty có thể thu thập thêm kiến thức về nhu cầu sản phẩm và đa dạng hóa thành các danh mục / khu vực mục tiêu trong dài hạn bằng cách theo dõi các dự báo bán hàng thường xuyên. Điều này đạt được bằng cách dự đoán các sự kiện trong tương lai một cách chính xác và chuẩn bị trước.
Để hiểu cách dự báo bán hàng hoạt động và các trường hợp sử dụng để áp dụng nó trong tổ chức của bạn, trước tiên, chúng ta hãy hiểu ý nghĩa của thuật ngữ này chi tiết hơn.
Dự báo bán hàng là gì?
Bạn có thể định nghĩa dự báo bán hàng là quá trình dự đoán các sự kiện bán hàng trong tương lai - chẳng hạn như khả năng chuyển đổi, tạo doanh thu ước tính và hiệu suất của nhân viên bán hàng - bằng cách nghiên cứu các mẫu sự kiện lịch sử và bao gồm dữ liệu có điều kiện. Dự báo bán hàng khác với lập kế hoạch bán hàng bởi vì dự báo trước được định lượng và có thể hành động trong khi dự báo sau đề cập đến các hành động được thực hiện là kết quả của các phát hiện dự báo.
Thông thường, dự báo bán hàng nhằm thu thập dữ liệu dự đoán cho một khách hàng tiềm năng cụ thể (một cá nhân, một công ty, một khách hàng hiện tại hoặc toàn bộ khu vực), được chuyển đổi hoặc giành được bởi một đại diện bán hàng (một lần nữa, một cá nhân, một đơn vị kinh doanh , một kênh bán hàng hoặc toàn bộ công ty).
Nói cách khác, mục đích của dự báo bán hàng là cung cấp cho bạn số liệu bán hàng ngày mai của ngày hôm nay với độ chính xác ấn tượng.
Dự báo bán hàng có chính xác không?
Mặc dù dự báo bán hàng rất hiếm khi chính xác 100%, nhưng những phát hiện của nó cung cấp cho bạn hướng dẫn đáng tin cậy về các hành động trong tương lai. Để lấy một ví dụ đơn giản, dự báo bán hàng có thể cho biết nhu cầu bán hàng tiềm năng đối với sản phẩm X ở khu vực thị trường Y dựa trên lịch sử mua hàng trước đó, các yếu tố kinh tế vĩ mô và dữ liệu nhân khẩu học mới. Nếu bạn tăng cường khả năng sản xuất ở Y tương ứng, bạn có khả năng bán được một số lượng đáng kể sản phẩm X ngay cả khi bạn không thể giải phóng 100% hàng tồn kho.
Các công nghệ dự báo bán hàng sử dụng AI, Big Data, thuật toán Data Science và hình ảnh trực quan thông minh có thể làm tăng thêm những lợi ích này.
6 trường hợp sử dụng dự báo bán hàng
- Phân bổ kho và hàng tồn kho dựa trên nhu cầu dự đoán
- Xác định ngân sách dài hạn dựa trên doanh số của đơn vị kinh doanh cụ thể
- Đặt lịch trình tối ưu cho lực lượng lao động để điều chỉnh sản xuất phù hợp với nhu cầu
- Cân bằng cung với cầu về dài hạn và trung hạn, để giảm lãng phí
- Đào tạo và chỉ định đại diện phát triển bán hàng dựa trên hiệu suất dự đoán
- Ưu tiên khách hàng tiềm năng và khách hàng tiềm năng dựa trên khả năng chuyển đổi
Phương pháp luận cho dự báo bán hàng
Điểm mấu chốt của dự báo bán hàng - cho dù có hỗ trợ AI hay dùng thống kê cổ điển - là thuật toán và phương pháp thống kê mà bạn sử dụng. Có một số cách để giải quyết vấn đề này: ví dụ: bạn có thể muốn phân tích các khách hàng tiềm năng cụ thể và trung bình để thu được tiềm năng bán hàng. Dự báo độ dài của chu kỳ bán hàng, khả năng chuyển đổi ở các giai đoạn khác nhau (cuộc gọi ban đầu, giới thiệu sản phẩm, dùng thử, v.v.) và nhu cầu / mô hình mua hàng cho một khu vực thị trường mới là một số cách tiếp cận khác.