Gelir Operasyonları Liderleri için 7 Satış Tahmini Örneği

Gelir operasyonları, şirketinizin finansal geleceğini öngörme ve planlama sürecidir ve satış tahmini her ikisinin de ayrılmaz bir parçasıdır. Ancak hiçbir tahmin modeli her işletme için işe yaramaz.

Bu satış tahmini örnekleri, farklı metrikler ve formüllerle gelirin nasıl tahmin edileceğini gösterecek.

Bu makalenin sonunda, çeşitli satış tahmini yöntemlerini anlayacak ve sahip olduğunuz verileri geleceği öngörmek ve planlamak için kullanabileceksiniz.

Satış Tahmini Gelir Operasyonları İçin Neden Bu Kadar Önemlidir?

Satış ekiplerinin gerçekleştirmesi gereken tüm işler düşünüldüğünde, bazı çalışma arkadaşları tahmin yapmayı yapılacaklar listesindeki başka bir madde olarak görebilir. Ancak tahminler, satış ekibini ve işletmeyi birçok açıdan etkiler. Bu satış öngörüleri, bir çeyrek veya yıl için beklentilerin belirlenmesine yardımcı olur. Satış yöneticilerinin ve ekiplerinin makul hedefler ve kotalar belirlemesini sağlar. Veriler ve tahminler olmadan, satış temsilcilerine yeterince meydan okumayan ya da ulaşılması imkânsız hedeflerle kolayca karşı karşıya kalabilirsiniz.

Gelir Operasyonları ekipleri için satış tahminleri yalnızca geliri değil, maliyetleri de tahmin etmeye yardımcı olur. Satışlarınızın ne düzeyde olacağına dair bir fikriniz olduğunda, bu bilgi satış, pazarlama ve müşteri başarısı işe alım planlarınızı yönlendirir. Doğru satış tahminleri, çalışan sayısını, satış araçlarını ve bütçeleri ayarlayarak pazardaki fırsatlardan yararlanmanızı sağlar.

Doğru satış tahmini, işletmelerin önemli bir büyümeye hazırlanmalarına yardımcı olan hayati bir araçtır; bu nedenle en iyi satış tahmini uygulamalarına sahip olmak çok önemlidir. Ölçeklenen SaaS şirketleri veya diğer girişimler için hızlı büyüme, geçen yılın rakamlarının gelecek yılı planlamada artık o kadar yararlı olmayabileceği anlamına gelebilir. Yeni verileri ve pazar araştırmalarını içeren doğru öngörüler, büyüyen şirketlerin ne beklemesi gerektiğini bilmelerine yardımcı olur.

Satış tahminleri, yatırımcıları ve iş ortaklarını çekmek için de değerli olabilir. Şirketiniz şu anda çok küçük olsa bile anlamlı verilere dayanan tahminler, kuruluşunuzun potansiyelini ifade etmenize yardımcı olabilir.

Son olarak tahmin yapmak, satış sürecinizi değerlendirmek ve yeniden değerlendirmek açısından önemlidir. Kazanma olasılığı ve diğer metriklerle ilgili varsayımlarınızı test etmek için tahminlerinizin doğru olup olmadığını görebilirsiniz.

Satış tahmini yanlış sonuçlansa bile süreç iyileştirmelerine yol açabilir. Örneğin, gerçek satış gelirlerinizin öngörülerinizin altında kaldığını varsayalım. Daha sonra nedenini öğrenmek için sürecin her adımını karşılaştırabilirsiniz. Beklenen sayıda potansiyel müşteri toplamış olabilirsiniz, ancak kazanma oranınız beklenenden düşük olabilir. Artık tahmin hesaplamalarınızı ayarlamanız veya kazanma oranınızı artırmanın yollarını bulmanız gerektiğini biliyorsunuz.

Müşterilerinizin ihtiyaçları ve beklentileri sürekli olarak değişiyor; bu nedenle satış operasyonlarınızın da gelişmesi gerektiğini görebilirsiniz. Tahminleriniz sonuçlarınızla örtüşmediğinde, bunun nedenini değerlendirme zamanı gelmiştir.

7 Satış Tahmini Örneği

En iyi satış tahmini yöntemlerinden bu örnekleri seçtim. Tahminin hangi bilgileri kullandığını ve her yaklaşımın yararlarıyla sakıncalarını ele alacağım.

1. Sezgisel satış tahmini

Adından da anlaşılacağı gibi sezgisel satış tahmini, satış ekibinizin görüşlerine ve öznel tahminlerine dayanır.

Nasıl çalışır?

Sezgisel tahminde bir Gelir Operasyonları lideri, satış ekiplerinden üzerinde çalıştıkları fırsatları kazanma olasılığını nicel olarak ifade etmelerini ister. En basit şekliyle, her satış temsilcisine bir satış çeyreği veya yılı içinde ne kadar satış gerçekleştireceğine inandığını sorarak sezgisel bir tahmin oluşturabilirsiniz. Daha sonra genel bir satış tahmini oluşturmak için bu sezgisel tahminleri toplamanız yeterlidir.

Biraz daha ayrıntılı bir tahmin için her satış temsilcisinden iki tahmini birleştirmesini de isteyebilirsiniz:

• Anlaşmanın ne kadar gelir sağlayacağı (dolar cinsinden)
• Belirli bir zaman diliminde anlaşmayı kapatma olasılığı (yüzde olarak)

Daha sonra kazanma olasılığını anlaşmanın büyüklüğüyle çarpabilirsiniz. Her anlaşma için bu hesaplamayı yapar ve ilgili kişinin beklenen satışlarını tahmin etmek üzere rakamları toplarsınız.

Her satış temsilcisi, sorumlu olduğu her fırsat için bu değerlendirmeleri yapar. Daha sonra bireysel temsilcilerin ve satış ekibinin tamamının satışlarını tahmin etmek için her anlaşmanın değerini ve olasılığını bir araya getirebilirsiniz.

Sezgisel satış tahmini örneği

Beş satış temsilciniz olduğunu ve her birine çeyrek dönem sonuna kadar ne kadar satış yapacağını sorduğunuzu varsayalım. Her ekip üyesi size en iyi tahminini gönderiyor ve aşağıdaki rakamları elde ediyorsunuz:

Daha sonra bu sayıları toplayarak ilgili çeyrek için satış tahminini oluşturursunuz: $460,000.

Her anlaşmaya daha yakından bakmak isteseydiniz, her satış temsilcisinden bireysel anlaşma büyüklüklerini ve bunları bu çeyrekte sonuçlandırma olasılığını tahmin etmesini isterdiniz. Örnek olarak bir ekip üyesinin anlaşmalarına bakalım.

Aynı hesaplamaları her satış temsilcisinin fırsatları için yapar ve ardından genel bir satış tahmini oluşturmak üzere toplam öngörülen satışlarını toplarsınız.

Avantajları

• Geçmiş verileri sınırlı olan yeni şirketlerin satışları tahmin etmesini sağlar
• Anlaşmalar üzerinde doğrudan çalışan satış temsilcilerinden görüş alır

Dezavantajları

• Verilere değil, görüşlere dayanır
• Bilgili ve deneyimli satış ekipleri gerektirir

2. Geçmiş verilere dayalı tahmin

Geçmiş verilere dayalı satış tahmini, geçmiş performansın gelecekteki performansın en iyi göstergesi olduğu ilkesine dayanır. Gelecekteki geliri tahmin etmek için önceki çeyreklerden veya yıllardan elde edilen gerçek satış verilerini kullanır.

Nasıl çalışır?

Geçmiş verileri her zaman tahmin yapmak için kullanırız. Bir şey satın almamız gerektiğinde, maliyet beklentilerimizi genellikle onu en son satın aldığımız zamanki maliyete dayandırırız. Geçmiş verilere dayalı satış tahmininde, geçmiş verilerle başlar ve ardından fiyat değişiklikleri, sektörün veya pazarın durumu ve satış ekibinizin büyüklüğü gibi çeşitli faktörlere göre ayarlamalar yaparsınız.

Geçmiş verilere dayalı satış tahmini örneği

Bir şirketin geçmiş verilere dayalı tahmini nasıl kullanabileceğini anlamak için şirketinizin geçen yıl $2 milyon satış geliri elde ettiğini varsayalım. Gerçekten de hiçbir şeyin değişmesini beklemiyorsanız, bu yıl da $2 milyon satış yapacağınızı tahmin edebilirsiniz. Ancak çoğu durumda geçmiş verilere dayalı tahmin biraz daha karmaşıktır.

Belki son birkaç yılın verilerine bakar ve satışların her yıl ortalama %10 arttığını görürüz. Ardından geçmiş satış verilerini ayarlamak için geçmişteki büyüme verilerini kullanabilirsiniz.

• Önceki yılın satışları = $2,000,000
• Yıllık ortalama büyüme = %10
• Satış tahmini = $2,200,000

%10 beklenen büyümeyle $2 milyon satış, size $2.2 milyon tutarında bir tahmin bırakır. Geçmiş verilere dayalı tahminin daha doğru bir tahmin için farklı ölçümleri bu şekilde birleştirebilirsiniz.

Sorun, satış söz konusu olduğunda birçok değişkenin bulunmasıdır. Belki rakibiniz kısa süre önce çok popüler olan yeni bir ürün çıkarmıştır. Ya da en iyi satış temsilciniz şirketten ayrılmış olabilir. Satışları geçmiş verilerle tahmin ederken, hangi faktörlerin hesaplamalarınıza dahil edilecek kadar önemli olduğuna karar vermeniz gerekir.

Avantajları

• Hesaplaması hızlı ve kolaydır
• Doğrulanmış geçmiş verilere dayanır

Dezavantajları

• İç veya dış değişiklikleri hesaba katmaz
• Hızlı büyüyen şirketler için yararlı değildir

3. Satış döngüsünün uzunluğuna dayalı tahmin

Satış döngüsünün uzunluğuna dayalı tahmin de bir bakıma geçmiş verilere, özellikle de şirketin ortalama satış döngüsü uzunluğuna dayanır.

Nasıl çalışır?

Satış döngüsünün uzunluğu, yeni bir potansiyel müşterinin kazanılmış olarak sonuçlandırılma durumuna ulaşmasının ortalama ne kadar sürdüğünü ifade eder. Bugün yeni bir potansiyel müşteri elde ettiyseniz, bu anlaşmanın ne zaman sonuçlanmasını beklerdiniz?

Bu süreler; sattığınız ürünün türüne, potansiyel müşterinin büyüklüğüne, fiyat seviyesine ve daha birçok faktöre bağlı olarak büyük ölçüde değişebilir. Bu nedenle kendi satış döngüsü verilerinizi kullanmanız çok önemlidir.

Müşteri ilişkileri yönetimi platformunuzdaki verilerle satış döngünüzün ortalama uzunluğunu hesaplarsınız. Ardından bu ortalama satış döngüsü uzunluğunu, fırsatlarınızın her birinin satış döngüsünde ne kadar süredir bulunduğuyla karşılaştırırsınız.

Satış döngüsünün uzunluğuna dayalı tahmin örneği

Bu tahmindeki ilk adım, satış döngünüzün ortalama uzunluğunu hesaplamaktır. İşlemi gerçekten basit tutmak istiyorsanız, sonuçlandırılarak kazanılmış her anlaşmanın satış döngüsü uzunluğunu toplayıp anlaşma sayısına bölebilirsiniz.

Bu yöntemin dezavantajı, kaybettiğiniz anlaşmaları hesaba katmamasıdır. Neyse ki bunu düzeltmek için basit bir denklem vardır. Belirli bir zaman dilimindeki, kazanılmış veya kaybedilmiş tüm anlaşmalarınızın satış döngüsü uzunluklarını toplayarak işe başlarsınız. Daha sonra bu toplamı, o dönemde kazandığınız anlaşmaların sayısına bölersiniz. Bu işlem, aşırı iyimser tahminlerden kaçınmak için satış döngünüzün uzunluğunu düzenler. Aşağıdaki örnek, kaybedilen anlaşmalarınızı da hesaba katarak ortalama satış döngüsünü hesaplamanın sonuçları nasıl değiştirdiğini gösterir.

Bu denklemi kullanarak 45 günlük bir satış döngüsüne ulaşırız. Daha sonra her potansiyel anlaşmayı inceleyerek tahmin yaptığınız zaman dilimi içinde 45 güne ulaşıp ulaşmayacağını sorarsınız.

Avantajlar

• Kapsamlı verilere dayanır
• Tahminleriniz satış döngünüze dayanır

Dezavantajlar

• Satış döngünüzün derinlemesine anlaşılmasını gerektirir
• Döngü uzunluğu, farklı potansiyel müşteri profilleri arasında değişiklik gösterebilir

4. Fırsat aşamasına göre tahmin

Fırsat aşamasına göre tahmin, belirli bir zaman diliminde bir anlaşmayı kazanma olasılığınızı tahmin etmek için satış sürecinizin yapısını kullanır. Diğer yöntemlerden farklı olarak, satış sürecinizde çok ilerlemiş potansiyel müşterilerin müşteriye dönüşme olasılığının daha yüksek olduğu gerçeğini hesaba katar.

Nasıl çalışır?

Fırsat aşaması yöntemini kullanırken, satış sürecinin hangi aşamasında olduğuna bağlı olarak bir anlaşmanın kapanma olasılığını tahmin edersiniz. Örneğin, son aşamaya ulaşan herhangi bir potansiyel müşterinin anlaşmayı kapatma olasılığının %90 olduğunu, ürün demonstrasyonu aşamasındakilerin ise %40 olasılığa sahip olduğunu belirleyebilirsiniz.

Belirli bir zaman dilimi (bir ay, bir çeyrek vb.) için satış tahmininizi hesaplamak amacıyla bu olasılığı her potansiyel anlaşmaya uygularsınız. Gelecekteki satış gelirlerini tahmin etmek için bu olasılığı tahmini anlaşma büyüklüğüyle çarparsınız.

Fırsat aşamasına göre tahmin örneği

Şirketinizin satın alma yolculuğunu beş anlaşma aşamasına böldüğünü ve her birine kazanma olasılığı atadığını varsayalım.

• Potansiyel müşteri aşaması = %5 kazanma olasılığı
• Nitelikli aşama = %15 kazanma olasılığı
• Demonstrasyon aşaması = %40 kazanma olasılığı
• Deneme aşaması = %60 kazanma olasılığı
• Teklif aşaması = %90 kazanma olasılığı

Daha sonra her anlaşmayı inceleyerek tahmini değerini, bulunduğu fırsat aşamasının kazanma olasılığıyla çarparsınız.

Örneğin, Potansiyel Müşteri A'nın 20.000 $ değerinde bir anlaşma olabileceğini tahmin ediyorsunuz. Bu müşteri şu anda satın alma döngüsünün deneme aşamasında olduğundan, imzalanmış bir sözleşmeyle sonuçlanma olasılığı %60'tır.

20.000 $ anlaşma büyüklüğü x .6 kazanma olasılığı = 12.000 $ tahmini satış

Bu işlemi her fırsat için tekrarlayıp, genel bir satış tahmini hesaplamak üzere öngörülen satışları toplarsınız.

Avantajlar

• Potansiyel müşteri aşamasını hesaba katar
• Satış hattındaki tüm anlaşmaları dikkate alır

Dezavantajlar

• Potansiyel müşteri aşamasında geçirilen süreye göre düzenleme yapmaz

5. Potansiyel müşteri değerine göre tahmin

Her satış profesyoneli, tüm potansiyel müşterilerin aynı olmadığını bilir. Potansiyel müşteri değerine göre tahmin, farklı potansiyel müşteri türleri arasındaki farkları satış öngörülerinin merkezine koyar.

Nasıl çalışır?

Diğer yöntemlerin çoğu gibi bu yöntem de belirli potansiyel müşteri türlerinin nasıl sonuçlanacağına ilişkin tahminler yapmak için geçmiş verilerinizden yararlanır. Örneğin, belirli bir sektördeki potansiyel müşterilerin genellikle en büyük anlaşmalara sahip olduğunu biliyor olabilirsiniz. Ya da potansiyel müşterilerin web siteniz üzerinden ilk teması kurduklarında müşteriye dönüşme olasılıkları daha yüksek olabilir.

Potansiyel müşteri değerine göre tahmin, genellikle belirli bir potansiyel müşteri türünün ortalama anlaşma büyüklüğünü, o türün ortalama dönüşüm oranıyla birleştirir. Bu, benzer potansiyel müşteriler için ortalama bir potansiyel müşteri değeri sağlar.

Potansiyel müşteri değerine göre tahmin örneği

Örneğin, müşterilerinizin genellikle aşağıdaki üç sektörden birine dahil olduğunu varsayalım:

• Restoranlar
• Oteller
• Eğlence

Geçmiş verileri kullanarak her biri için ortalama anlaşma büyüklüğünü ve kazanma olasılığını belirlersiniz. Her potansiyel müşteri türü için potansiyel müşteri değerine ulaşmak üzere anlaşma büyüklüğünü kazanma olasılığıyla çarparsınız.

Bir satış tahmini oluşturmak için her potansiyel müşteri türünün sayısını, o türün potansiyel müşteri değeriyle çarparsınız.

Avantajları

• Aşırı karmaşıklık olmadan veriye dayalıdır
• Geçmiş satış eğilimlerinizden yararlanır

Dezavantajları

• Fırsat aşaması gibi diğer önemli faktörleri kapsamaz
• Aykırı değerleri hesaba katmaz

6. Satış hattı tahmini

Satış hattı tahmini, doğru verilere ve teknolojiye sahipseniz çok isabetli olabilir. Her anlaşmayı çeşitli faktörlere göre analiz ettiğinden genellikle bir satış tahmini aracı gerektirir.

Nasıl çalışır?

Satış hattı tahmini, satış hattınız ve satış süreciniz hakkında bildiğiniz her şeyden yararlanmak üzere tasarlanmıştır. Her satış temsilcisine atanmış her anlaşma, şirketin seçtiği çeşitli faktörlere göre analiz edilir.

Örneğin akıllı satış tahmini yazılımı, CRM'nizdeki verileri kullanarak potansiyel anlaşma büyüklüğünü yalnızca fırsat aşamasıyla değil, anlaşma türü, aşamalarda geçirilen süre ve hatta anlaşma üzerinde çalışan temsilcinin kazanma oranı gibi faktörlerle birleştirebilir.

Büyük miktarda veriye erişim sayesinde doğru tahmin yazılımı özellikle isabetli öngörüler sunabilir. Ancak yeni veriler sağlamıyor ve verilerinizi temiz tutmuyorsanız hesaplamalar daha az güvenilir hâle gelir.

Satış hattı tahmini örneği

Satış hattı tahmini yazılımınızı aşağıdaki faktörleri hesaba katacak şekilde yapılandırdığınızı varsayalım:

• Potansiyel anlaşma büyüklüğü
• Fırsat aşaması
• Potansiyel müşteri kaynağı
• Potansiyel müşterinin sektörü

Araç, her faktörle ilgili verileri CRM'nizden alır ve her anlaşma ile satış ekibinin tamamı için tahmini satışları üretmek üzere sayıları işler. Hesaplamaların kendisi son derece karmaşık olabilir.

Örneğin potansiyel anlaşma büyüklüğü olarak $100,000 ile başlarsanız mevcut fırsat aşamasının müşteriye dönüşme olasılığının %50 olduğunu belirleyebilirsiniz. Ancak potansiyel müşteri kaynağı bir müşteri yönlendirmesiyse bu, kazanma olasılığını muhtemelen artırır. Ayrıca potansiyel müşterinin sektöründeki müşterilerin ürününüzü tercih etme olasılığı daha düşük olabilir.

RevOps ekibinizin, bu faktörlerin hesaplamalarda nasıl ağırlıklandırılacağına karar vermek için tahmin yazılımıyla birlikte çalışması gerekir.

Avantajları

• Son derece veriye dayalıdır
• Fırsat aşamasının ötesindeki faktörleri hesaba katar

Dezavantajları

• Genellikle satış tahmini yazılımı gerektirir
• Temiz ve düzenli olarak güncellenen veriler gerektirir

7. Çok değişkenli tahmin

Satış hattı tahminine benzer şekilde çok değişkenli tahmin, potansiyel anlaşmaları değerlendirmek ve gelecekteki satış gelirlerini öngörmek için çeşitli veri noktalarını bir araya getirir. Satış hattı tahmini özellikle satış hattına odaklanırken çok değişkenli tahmin, daha geniş bir iç ve dış faktör yelpazesini içerebilir.

Nasıl çalışır?

Çok değişkenli satış tahmininde yalnızca anlaşma büyüklüğünü, fırsat aşamasını ve potansiyel müşteri türünü dikkate almazsınız. Bu yöntem, ürününüze yönelik talebi öngörmek için genellikle ekonomi, mevsimsellik ve rakiplerin eylemleri gibi piyasa koşullarını da içerir. Çok değişkenli tahmin, hem iç hem de dış verileri inceleyerek satış olanaklarınıza bütünsel bir bakış sunar.

Çok değişkenli tahmin örneği

Bu, çok hızlı bir şekilde son derece karmaşık hâle gelebilen başka bir yöntemdir. Bu nedenle genellikle tüm birbiriyle rekabet eden faktörleri dengelemek için analiz yazılımına dayanır. Bir satış tahmini analisti, CRM'lerinden güncel potansiyel müşteri verilerini, geçmiş gelir rakamlarını, genel ekonomik göstergeleri ve diğer ölçümleri girebilir.

Örneğin şirketiniz lüks otomobiller satıyorsa, tahmin yaparken sahip olduğunuz potansiyel müşteri sayısını doğal olarak dikkate alırsınız. Ancak anlaşmayı sonuçlandırma olasılığınızı ayarlamak için demografik verileri, ekonomik koşulların ürününüze olan talebi azaltıp azaltmayacağını öngörmek için de ekonomik içgörüleri kullanabilirsiniz. Ayrıca otomotiv sektörünün mevsimsel olduğu gerçeği de vardır.

Gelişmiş analiz araçları (ve deneyimli analistler), işletmenin, sektörün ve ekonominin durumunu yansıtan bir satış geliri tahmini oluşturmak için tüm bu ayrıntıları birbirleriyle karşılaştırır.

Artıları

• Son derece doğru ve veriye dayalıdır
• Mevsimsellik gibi dış faktörleri içerir

Eksileri

• Genellikle gelişmiş analiz araçları gerektirir
• Birden fazla kaynaktan alınan temiz ve güncel verileri gerektirir

Satış Tahmini Yöntemi Nasıl Seçilir

Tıpkı tüm satış ekiplerinin anlaşmaları sonuçlandırmak için tamamen aynı yöntemleri kullanmaması gibi, tahmin yöntemleri de herkes için aynı değildir. Aksi durumda bu liste çok daha kısa olurdu. Doğru tahmin yöntemi; işletmenizin türüne, işletmenin olgunluk düzeyine, erişebildiğiniz verilere ve araçlara ve diğer faktörlere bağlıdır.

Bir satış tahmini süreci seçerken kendinize sormanız gereken bazı önemli sorular şunlardır:

• Aşağıdan yukarıya mı yoksa yukarıdan aşağıya mı tahmin yöntemi kullanmak istiyorum?
• Veriye dayalı bir yaklaşım kullanmak için ihtiyacım olan bilgilere sahip miyim, yoksa daha öznel yöntemlerle mi başlamam gerekiyor?
• Sektörüm ve işletmem ne kadar olgun ve istikrarlı? Satışları etkileyen yıllık veya diğer uzun vadeli pazar döngüleri var mı?
• Satış tahmini yazılımım veya bunu edinmek için kaynaklarım var mı?

Bir zamanlar işletmeniz için işe yarayan bir tahmin yönteminin artık en iyi seçenek olmadığını görebilirsiniz. Geçmişte işe yarayan şeyi tekrarlamak ne kadar cazip olsa da işletmenizin, sektörünüzün ve verilerinizin durumunun değişip değişmediğini ve bunun satış tahmini yöntemlerinizi nasıl etkilediğini her zaman kendinize sormalısınız.

Son Düşünceler

Hiçbir satış tahmini geleceği kusursuz bir şekilde öngöremez; ancak ekibinizin satış hedefleri belirlemesine, bütçe ayırmasına ve kaynakları yönetmesine yardımcı olabilir. Ayrıca çok sayıda farklı tahmin tekniği sayesinde, yeni işletmeler veya karmaşık satış döngüsüne sahip işletmeler bile anlamlı öngörüler oluşturabilir.

Tahmininizi modellemek için yukarıdaki örneklerden birini seçebilir veya özel bir formül oluşturmak üzere farklı unsurları birleştirebilirsiniz.

Gelir operasyonları alanındaki uzmanlardan haftalık makaleler ve içgörüler almak için CRO Club bültenine abone olun.