7 Ejemplos de Pronóstico de Ventas para Líderes de Operaciones de Ingresos
Las operaciones de ingresos son un proceso continuo de anticipar y planificar el futuro financiero de tu empresa, y la proyección de ventas es fundamental para ambos. Pero ningún modelo de pronóstico funciona para todas las empresas.
Estos ejemplos de proyección de ventas te mostrarán cómo pronosticar los ingresos con diferentes métricas y fórmulas.
Al final de este artículo, comprenderás una variedad de métodos para proyectar ventas y podrás usar los datos que tienes para proyectar y planificar el futuro.
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¿Por qué es tan importante la proyección de ventas para las operaciones de ingresos?
Con todo lo que los equipos de ventas deben lograr, algunos colegas pueden sentir que pronosticar es solo otra tarea en la lista. Pero las proyecciones afectan al equipo de ventas, y al negocio, en muchos niveles. Esas previsiones ayudan a establecer expectativas para un trimestre o un año. Permiten a los gerentes comerciales y sus equipos establecer metas y cuotas razonables. Sin datos y pronósticos, fácilmente puedes terminar con objetivos que no desafían a los representantes de ventas o que exigen lo inalcanzable.
Para los equipos de RevOps, los pronósticos de ventas ayudan a estimar no solo los ingresos sino también los costos. Cuando tienes una idea de cuáles serán tus ventas, puedes planificar contrataciones en ventas, marketing y éxitos del cliente. Los pronósticos precisos te permiten aprovechar oportunidades en el mercado ajustando la cantidad de personal, las herramientas de ventas y los presupuestos.
La proyección de ventas precisa es también una herramienta vital para ayudar a las empresas a planificar un crecimiento importante, por lo que tener mejores prácticas de proyección de ventas es fundamental. Para empresas SaaS en expansión u otras startups, el crecimiento rápido puede significar que los números del año pasado no sean tan útiles para planificar el año próximo. Las proyecciones precisas que incorporan datos nuevos e investigación de mercado ayudan a las empresas en crecimiento a saber qué esperar.
Las proyecciones de ventas también pueden ser valiosas para atraer inversores y socios. Incluso si tu empresa es actualmente muy pequeña, los pronósticos basados en datos relevantes pueden ayudar a comunicar el potencial de tu organización.
Finalmente, la proyección es importante para evaluar y reevaluar tu proceso de ventas. Puedes ver si tus pronósticos son precisos para comprobar tus suposiciones sobre la probabilidad de ganar y otras métricas.
Incluso cuando sale mal, la proyección de ventas puede conducir a mejoras en el proceso. Por ejemplo, supongamos que tus ingresos de ventas reales quedan por debajo de lo proyectado. Entonces puedes comparar cada etapa del proceso para descubrir por qué. Quizás obtuviste el número esperado de prospectos, pero tu tasa de cierre fue menor de lo esperado. Entonces sabes que necesitas ajustar tus cálculos de pronóstico o buscar maneras de mejorar tu tasa de éxito.
Las necesidades y expectativas de tus clientes cambian constantemente, por lo que podrías descubrir que tus operaciones de ventas también necesitan evolucionar. Cuando tus pronósticos no se alinean con tus resultados, es momento de evaluar el porqué.
7 Ejemplos de proyección de ventas
He elegido estos ejemplos de los mejores métodos de proyección de ventas. Cubriré qué información utiliza el pronóstico y los beneficios e inconvenientes de cada enfoque.
1. Proyección de ventas intuitiva
Como su nombre indica, la proyección de ventas intuitiva depende de las opiniones y estimaciones subjetivas de tu equipo de ventas.
Cómo funciona
En la proyección intuitiva, un líder de RevOps pedirá a sus equipos comerciales que cuantifiquen la probabilidad de ganar las oportunidades en las que están trabajando actualmente. En su forma más sencilla, podrías crear una estimación intuitiva preguntando a cada representante de ventas cuánto creen que van a entregar en un trimestre o año de ventas. Luego, simplemente sumas estas estimaciones para crear un pronóstico de ventas general.
Para una estimación un poco más detallada, también podrías pedir a cada representante de ventas que combine dos valoraciones:
- Cuánto ingreso generará el acuerdo (en dólares)
- Qué probabilidad hay de que cierren el acuerdo en un periodo de tiempo determinado (como un porcentaje)
Luego puedes multiplicar la probabilidad de ganar por el tamaño del acuerdo. Realizas este cálculo para cada trato y sumas los resultados para estimar las ventas previstas de esa persona.
Cada representante de ventas hará estos juicios para cada oportunidad de la que es responsable. Puedes agregar el valor y la probabilidad de cada trato para pronosticar ventas por representante y por el equipo comercial en su conjunto.
Ejemplo de proyección de ventas intuitiva
Supongamos que tienes cinco representantes de ventas y les preguntas a cada uno cuánto venderán al final del trimestre. Cada miembro del equipo te envía su mejor estimación y recibes las siguientes cifras:
A continuación, sumas estos números para generar la previsión de ventas para ese trimestre: $460,000.
Si quisieras examinar más de cerca cada acuerdo, pedirías a cada representante que estime el tamaño individual de los acuerdos y la probabilidad de cerrarlos durante este trimestre. Veamos los acuerdos de un miembro del equipo como ejemplo.
Harías los mismos cálculos para las oportunidades de cada representante de ventas y luego sumarías su total proyectado de ventas para crear una previsión general.
Ventajas
- Permite a empresas nuevas con pocos datos históricos prever ventas
- Solicita la opinión de los representantes de ventas que trabajan directamente con los acuerdos
Desventajas
- Se basa en opiniones, no en datos
- Requiere equipos de ventas expertos y con experiencia
2. Previsión histórica
La previsión de ventas histórica se basa en el principio de que el desempeño pasado es el mejor predictor del rendimiento futuro. Utiliza datos reales de ventas de trimestres o años anteriores para prever los ingresos futuros.
Cómo funciona
Usamos datos históricos para hacer previsiones todo el tiempo. Cuando necesitamos comprar algo, solemos basar nuestras expectativas de coste en la última vez que lo compramos. Con la previsión de ventas histórica, empiezas con los datos pasados y luego haces ajustes en función de varios factores, como cambios en el precio, el estado del sector o mercado y el tamaño del equipo de ventas.
Ejemplo de previsión de ventas histórica
Para entender cómo una empresa podría utilizar la previsión histórica, supongamos que tu empresa generó $2 millones en ingresos por ventas el año pasado. Si realmente esperaras que nada cambiara, podrías prever que venderás también por $2 millones este año. Pero, en la mayoría de los casos, la previsión histórica es un poco más compleja.
Quizá observemos los datos de los últimos años y notemos que, en promedio, las ventas han crecido un 10% cada año. Entonces podrías usar esos datos históricos de crecimiento para ajustar las ventas históricas.
- Ventas del año anterior = $2,000,000
- Crecimiento anual promedio = 10%
- Previsión de ventas = $2,200,000
$2 millones en ventas con un crecimiento esperado del 10% te deja con una previsión de $2,2 millones. Así es como la previsión histórica puede combinar distintas métricas para una previsión más precisa.
El problema es que existen muchas variables cuando se trata de ventas. Tal vez tu competencia acaba de lanzar un nuevo producto que es muy popular. O quizás tu mejor representante de ventas ha dejado la empresa. Al hacer una previsión de ventas con datos históricos, debes decidir qué factores son lo suficientemente importantes como para incluir en tus cálculos.
Ventajas
- Rápida y fácil de calcular
- Basada en datos confirmados del pasado
Desventajas
- No tiene en cuenta cambios internos o externos
- No es útil para empresas de alto crecimiento
3. Previsión según la duración del ciclo de ventas
De alguna manera, la previsión según la duración del ciclo de ventas también se basa en datos históricos, concretamente la duración media del ciclo de ventas de una empresa.
Cómo funciona
La duración del ciclo de ventas es cuánto tiempo tarda, en promedio, un nuevo cliente potencial en llegar al estado de “cerrado-ganado”. Si hoy consiguieras un nuevo lead, ¿cuándo esperarías que ese acuerdo se cierre?
Estos plazos pueden variar mucho dependiendo del tipo de producto que vendas, el tamaño del cliente potencial, el precio y más. Por eso es tan importante usar los datos de tu propio ciclo de ventas.
Con los datos de tu plataforma de gestión de relaciones con los clientes, calculas la duración media de tu ciclo de ventas. Luego comparas esa duración promedio del ciclo de ventas con el tiempo que cada una de tus oportunidades lleva en el ciclo.
Ejemplo de previsión según la duración del ciclo de ventas
El primer paso en esta previsión es calcular la duración media de tu ciclo de ventas. Si quieres mantenerlo simple, podrías sumar la duración de cada ciclo de ventas de los acuerdos ganados y dividirlo por el número de acuerdos.
La desventaja de este método es que no tiene en cuenta los acuerdos que pierdes. Afortunadamente, existe una ecuación sencilla para solucionarlo. Comienzas sumando la duración de los ciclos de ventas de todos tus acuerdos en un periodo determinado, tanto ganados como perdidos. Luego divides esa suma por el número de acuerdos ganados en ese periodo. Esto ajusta la duración de tu ciclo de ventas para evitar previsiones demasiado optimistas. El siguiente ejemplo muestra cómo calcular el ciclo de ventas promedio incluyendo los acuerdos perdidos cambia los resultados.
Utilizando esta ecuación, obtenemos un ciclo de ventas de 45 días. A continuación, deberías observar cada trato potencial y preguntarte si alcanzará los 45 días dentro del período para el que estás haciendo la previsión.
Ventajas
- Basado en una gran cantidad de datos
- Previsiones basadas en tu ciclo de ventas
Desventajas
- Requiere un conocimiento profundo de tu ciclo de ventas
- La duración del ciclo puede variar según el perfil del cliente potencial
4. Previsión por etapa de oportunidad
La previsión por etapa de oportunidad utiliza la estructura de tu proceso de ventas para estimar la probabilidad de ganar un trato en un periodo de tiempo determinado. A diferencia de otros métodos, tiene en cuenta el hecho de que los prospectos que avanzan mucho en tu proceso de ventas tienen más probabilidades de convertirse en clientes.
Cómo funciona
Al utilizar el método por etapa de oportunidad, estimas la probabilidad de cerrar un trato según en qué etapa del proceso de ventas se encuentra. Por ejemplo, puedes determinar que cualquier prospecto que haya llegado a la etapa final tiene un 90% de probabilidad de cierre, mientras los que están en la etapa de demostración del producto tienen un 40% de probabilidad.
Para calcular tu previsión de ventas en un periodo concreto (un mes, un trimestre, etc.), aplicas esa probabilidad a cada trato potencial. Multiplicas esa probabilidad por el tamaño estimado del trato para proyectar los ingresos futuros por ventas.
Ejemplo de previsión por etapa de oportunidad
Imagina que tu empresa divide el recorrido de compra en cinco etapas de negociación y asigna a cada una una probabilidad de éxito.
- Etapa de lead = 5% de probabilidad de éxito
- Etapa calificada = 15% de probabilidad de éxito
- Etapa de demostración = 40% de probabilidad de éxito
- Etapa de prueba = 60% de probabilidad de éxito
- Etapa de propuesta = 90% de probabilidad de éxito
A continuación, mirarías cada trato y multiplicarías su valor estimado por la probabilidad de éxito de su etapa de oportunidad.
Por ejemplo, estimas que el Prospecto A podría ser un acuerdo de $20,000. Actualmente se encuentra en la etapa de prueba del ciclo de compra, por lo que hay un 60% de probabilidad de que resulte en un contrato firmado.
$20,000 tamaño del trato x .6 probabilidad de éxito = $12,000 en ventas previstas
Repetirías este proceso con cada oportunidad y sumarías las ventas proyectadas para calcular una previsión de ventas global.
Ventajas
- Tiene en cuenta la etapa del lead
- Considera todos los tratos del embudo
Desventajas
- No ajusta por el tiempo pasado en la etapa de lead
5. Previsión por valor de lead
Cualquier profesional de ventas sabe que no todos los leads son iguales. La previsión por valor de lead pone las diferencias entre tipos de leads en primer plano para las proyecciones de ventas.
Cómo funciona
Como muchos otros métodos, este utiliza tus datos históricos para hacer predicciones sobre cómo resultarán ciertos tipos de leads. Por ejemplo, es posible que sepas que los prospectos de cierto sector suelen generar los acuerdos más grandes. O bien, quizás los leads tienen más probabilidades de convertirse en clientes cuando hacen el primer contacto a través de tu sitio web.
La previsión por valor de lead normalmente combina el tamaño promedio del trato de un cierto tipo de lead con la tasa de conversión promedio de ese tipo. Esto te da un valor promedio de lead para prospectos similares.
Ejemplo de previsión por valor de lead
Por ejemplo, supongamos que tus clientes suelen pertenecer a uno de los tres verticales siguientes:
- Restaurantes
- Hoteles
- Entretenimiento
Utilizando datos pasados, determinas el tamaño promedio de los acuerdos para cada uno, así como la probabilidad de cierre. Multiplicas el tamaño del acuerdo por la probabilidad de cierre para obtener un valor de oportunidad para cada tipo de cliente potencial.
Para crear un pronóstico de ventas, multiplicarías el número de cada tipo de cliente potencial por su valor de oportunidad.
Ventajas
- Basado en datos sin una complejidad extrema
- Se basa en las tendencias históricas de ventas
Desventajas
- Excluye otros factores importantes, como la etapa de la oportunidad
- No toma en cuenta casos atípicos
6. Pronóstico por pipeline
El pronóstico por pipeline puede ser muy preciso… si cuentas con los datos y la tecnología adecuados. Como analiza cada acuerdo en función de varios factores, normalmente requiere una herramienta de pronóstico de ventas.
Cómo funciona
El pronóstico por pipeline está diseñado para aprovechar todo lo que sabes sobre tu pipeline de ventas y el proceso comercial. Cada acuerdo asignado a cada representante de ventas se analiza según varios factores elegidos por la empresa.
Por ejemplo, utilizando los datos de tu CRM, un software inteligente de pronóstico de ventas puede combinar el tamaño potencial del acuerdo no solo con la etapa de la oportunidad, sino también con factores como el tipo de acuerdo, el tiempo en cada etapa e incluso el porcentaje de éxito del representante que gestiona la oportunidad.
Con acceso a una gran cantidad de datos, el software adecuado de pronóstico puede ofrecer proyecciones especialmente precisas. Pero, si no agregas nueva información y mantienes tus datos depurados, los cálculos se vuelven menos fiables.
Ejemplo de pronóstico por pipeline
Supongamos que configuras tu software de pronóstico por pipeline para tener en cuenta los siguientes factores:
- Tamaño potencial del acuerdo
- Etapa de la oportunidad
- Fuente del cliente potencial
- Industria del prospecto
La herramienta extraería datos relacionados con cada factor desde tu CRM y analizaría los números para producir la previsión de ventas tanto para cada acuerdo como para todo el equipo comercial. Los cálculos en sí pueden ser extremadamente complejos.
Por ejemplo, si partes de un tamaño potencial de acuerdo de $100,000, podrías determinar que la etapa actual de la oportunidad indica una probabilidad del 50% de convertirlo en cliente. Sin embargo, si la fuente del cliente potencial es una referencia de otro cliente, eso probablemente aumentaría la probabilidad de éxito. Y tal vez los clientes potenciales de la industria del prospecto sean menos propensos a elegir tu producto.
Tu equipo de RevOps tendría que trabajar junto con el software de pronóstico para decidir cómo ponderar estos factores en los cálculos.
Ventajas
- Altamente basado en datos
- Tiene en cuenta factores más allá de la etapa de oportunidad
Desventajas
- Usualmente requiere software de pronóstico de ventas
- Requiere datos depurados y actualizados regularmente
7. Pronóstico multivariable
Muy parecido al pronóstico por pipeline, el pronóstico multivariable incorpora varios puntos de datos para evaluar oportunidades potenciales y predecir los ingresos futuros por ventas. Si bien el pronóstico por pipeline se focaliza específicamente en el pipeline de ventas, el pronóstico multivariable puede abarcar una gama más amplia de factores internos y externos.
Cómo funciona
Con el pronóstico de ventas multivariable, no solo consideras el tamaño del acuerdo, la etapa de la oportunidad y el tipo de cliente potencial. Este método suele incorporar condiciones de mercado como la economía, estacionalidad y acciones de la competencia para predecir la demanda de tu producto. Al analizar tanto datos internos como externos, el pronóstico multivariable ofrece una visión integral de tus posibilidades de ventas.
Ejemplo de pronóstico multivariable
Este es otro método que puede volverse muy complejo muy rápido. Por eso normalmente se apoya en software de análisis para equilibrar todos los factores en competencia. Un analista de pronóstico de ventas podría ingresar datos actuales de clientes potenciales desde su CRM, cifras históricas de ingresos, indicadores económicos generales y otras métricas.
Si tu empresa vende autos de lujo, por ejemplo, naturalmente considerarías cuántos leads tienes al realizar una previsión. Pero luego podrías utilizar datos demográficos para ajustar la probabilidad de cerrar el trato, así como información económica para predecir si una recesión reducirá la demanda de tu producto. También hay que tener en cuenta que la industria automotriz es estacional.
Las herramientas de análisis avanzado (y los analistas experimentados) sopesan todos estos detalles entre sí para producir una previsión de ingresos por ventas que refleje el estado del negocio, la industria y la economía.
Ventajas
- Altamente precisa y basada en datos
- Incluye factores externos como la estacionalidad
Desventajas
- Suele requerir herramientas de análisis sofisticadas
- Requiere datos limpios y actualizados de varias fuentes
Cómo elegir un método de previsión de ventas
Así como no todos los equipos de ventas utilizan exactamente los mismos métodos para cerrar acuerdos, tampoco todos usan los mismos métodos de previsión. Si ese fuera el caso, esta lista habría sido mucho más corta. El método correcto depende del tipo de negocio, el grado de madurez de la empresa, los datos y herramientas a los que tienes acceso y otros factores.
Cuando estés eligiendo un proceso de previsión de ventas, algunas preguntas importantes que deberías hacerte son:
- ¿Quiero utilizar un método de previsión ascendente o descendente?
- ¿Tengo la información necesaria para emplear un enfoque basado en datos, o debo comenzar con métodos más subjetivos?
- ¿Qué tan madura y estable es mi industria y mi empresa? ¿Existen ciclos anuales u otros ciclos de mercado a largo plazo que impactan las ventas?
- ¿Cuento con software de previsión de ventas o con recursos para adquirirlo?
Puede que te des cuenta de que el método de previsión que funcionó en tu empresa en otro momento ya no es la mejor opción. Por tentador que sea repetir lo que funcionó antes, siempre debes preguntarte si el estado actual de tu empresa, tu sector y tus datos ha cambiado, y cómo eso afecta tus métodos de previsión de ventas.
Preguntas frecuentes
¿Aún tienes preguntas? Aquí tienes respuestas rápidas a preguntas comunes.
¿Cuál es el método de previsión de ventas más utilizado?
¿Cómo puedo hacer previsiones de ventas más precisas?
¿Cuál es la técnica de previsión de ventas más rápida?
¿Necesito un software de previsión de ventas?
Reflexiones finales
Ninguna previsión de ventas predecirá el futuro a la perfección, pero puede ayudar a tu equipo a establecer objetivos, asignar presupuesto y gestionar recursos. Y con tantos métodos diferentes, incluso las empresas nuevas o aquellas con ciclos de ventas complejos pueden crear proyecciones valiosas.
Puedes elegir uno de los ejemplos anteriores para modelar tu previsión o combinar diferentes elementos para crear una fórmula personalizada.
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