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B2B 판매 예측에 대한 필수 가이드

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기업 간(B2B) 판매는 제품이나 서비스를 다른 기업에 판매하는 것입니다. 이 판매 카테고리는 큰 시장 잠재력과 실질적인 판매 기회로 인해 점점 인기를 얻고 있습니다. 

연구에 따르면 기업은 B2B 전자 상거래에 보다 적극적으로 참여했으며 2022년 현재 거래 가치에 도달했습니다. $ 130 십억. 효율성을 개선하기 위해 B2B 조직은 판매 예측과 같은 판매 전략을 활용합니다. 제품이나 서비스에 대한 미래의 수요를 예측하는 과정입니다. 비즈니스 소유자는 더 나은 정보에 입각한 공급 결정을 내리고 향후 판매 및 수익을 예측하여 고객 기대치를 충족할 수 있습니다. 

다른 회사에 상품과 서비스를 제공하는 경우 판매 예측은 효과적인 조달 전략을 고안하고 고객 만족을 보장하며 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다. B2B 판매 예측에 대한 포괄적인 가이드를 읽으십시오. 

판매 예측 방법

다음은 판매 예측에 유용한 팁입니다.

목표 설정

목표 설정은 귀하와 귀하의 팀에 방향과 목적을 제공하므로 판매 예측에 필수적입니다. 수요를 올바르게 예측하려면 측정 가능하고 구체적이며 시간 제한이 있는 목표를 설정해야 합니다. 목표는 최종 목표가 달성될 때까지 영업 팀이 매일 특정 배송 작업에 집중하도록 동기를 부여합니다. 

판매 예측 도구 사용

판매 파이프라인을 추적하고 모니터링하는 예측 소프트웨어에 투자하십시오. ㅏ 영업 파이프 라인 그에 따라 구현될 경우 리드 생성 및 전환을 크게 높일 수 있는 모든 잠재 고객 발굴, 판매 및 마케팅 노력이 포함됩니다. 

오늘날 B2B 조직은 소프트웨어 솔루션을 활용하여 판매 예측의 효율성을 개선합니다. 에 따르면 가트너, IT 지출은 2023년에 전 세계적으로 증가하여 미화 4.6조 11.3천억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 특히 소프트웨어 솔루션에 대한 지출은 2023년에 XNUMX% 증가할 것으로 예상됩니다. 

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따라서 다음을 사용하는 것이 좋습니다. 최고의 예측 소프트웨어 Gong이 개발한 것과 같습니다. 이메일, 전화 등 고객과의 다양한 고객 접점에서 얻은 데이터를 분석하여 향후 고객 행동을 예측합니다. 

다음은 판매 예측 소프트웨어를 사용할 때 얻을 수 있는 몇 가지 이점입니다.

  • 원하는 결과를 얻기 위해 정확한 예측을 생성합니다. 예측 소프트웨어는 수동 프로세스와 관련된 오류를 제거합니다.
  • 미래에 대한 귀중한 통찰력을 위해 AI 알고리즘을 통해 심층적인 예측 데이터 분석을 용이하게 합니다.
  • 영업 파이프라인에 대한 향상된 가시성을 제공합니다. 따라서 판매 결정을 내리는 데 필요한 모든 정보를 실시간으로 쉽게 사용할 수 있으므로 비즈니스 계획을 자동화합니다. 
  • 효과적인 위험 관리를 가능하게 하는 판매 파이프라인의 잠재적인 문제를 진단할 수 있습니다.

효율성을 보장하는 소프트웨어 솔루션을 선택하십시오. 판매 예측 수익을 늘릴 수 있습니다. 

B2B 판매 예측 방법론 선택

선택하는 예측 방법은 판매 데이터의 크기 및 품질과 같은 요인에 따라 달라집니다. 예를 들어, 사업을 처음 시작하는 경우 미래 ​​고객 행동을 예측하기에 충분한 과거 데이터가 없을 수 있습니다. 이 경우 영업 담당자에게 현재 시장 상황에 따라 잠재적으로 성사될 수 있는 거래를 예측하도록 요청할 수 있습니다. 그러나 이러한 평가를 확인하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 

고려해야 할 다른 예측 방법은 다음과 같습니다. 

  • 과거 예측: 이전 판매 기록을 활용하여 향후 추세를 예측합니다. 예를 들어 2023년 2022월 매출을 사용하여 XNUMX년 XNUMX월에 판매할 금액을 예측할 수 있습니다. 
  • 다변수 분석 예측: 그것은 사용 예측 분석 미래의 판매 결과를 예측하기 위해. 또한 영업 주기 길이 또는 각 영업 담당자의 거래 진행률과 같은 기타 요인을 통합합니다. 
  • 파이프라인 예측: 현재 판매 파이프라인에 있는 다양한 기회를 분석하고 성사 가능성을 예측합니다. 
  • 판매 주기 예측 기간: 리드가 판매 퍼널에 들어간 시점을 기준으로 리드가 닫힐 가능성이 있는 시기를 추정합니다.

그런 점에서 상세하고 객관적인 매출 예측이 가능한 방법을 선택하는 것이 최선이다.

다른 부서의 데이터 포함

마케팅, 재무 또는 HR과 같은 다른 부서의 데이터를 통합하는 것은 예측 프로세스에서 매우 중요합니다. 이러한 정보는 향후 판매 패턴에 대한 중요한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 예를 들어 강력한 소셜 미디어 마케팅 캠페인이 향후 고객 행동에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 고려하십시오. 

영업 팀에 정보를 제공하고 책임을 지도록 유지

조사 결과를 바탕으로 모든 변경 사항 및 영업 결정을 영업 팀에 전달하여 일상 업무에서 구현할 수 있도록 해야 합니다. 잠재 고객과 가장 가깝기 때문에 이것은 필수적입니다. 

또한 내부 및 외부 요인이 B2B 판매 예측에 영향을 미칠 수 있습니다. 여기에는 제품 변경, 경제 상황, 계절성, 경쟁 및 입법 변경이 포함됩니다. 예를 들어, 소비자는 성수기 동안 구매를 늘릴 가능성이 더 큽니다. 따라서 정확한 예측과 적절한 의사 결정을 위해서는 판매 예측에서 이러한 요소를 고려해야 합니다. 

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EU Reporter는 다양한 관점을 표현하는 다양한 외부 소스의 기사를 게시합니다. 이 기사에서 취한 입장이 반드시 EU Reporter의 입장은 아닙니다.
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