銷售預(yù)測(cè)模型

銷售預(yù)測(cè)模型有：競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手比對(duì)法、MOFV銷售預(yù)測(cè)法。

一、競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手比對(duì)法

Figure 1贏單率計(jì)算-競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手對(duì)比法

上圖是筆者建議的通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手對(duì)比法來(lái)計(jì)算贏單率。而且我們完全可以根據(jù)贏單率的變化作為觸發(fā)事件，去制定新的打單戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)，制定商務(wù)公關(guān)和技術(shù)攻關(guān)計(jì)劃，以及下一步行動(dòng)計(jì)劃。

1. 如果沒有必要事件，表示不能確認(rèn)客戶一定要做這個(gè)項(xiàng)目，那沒必要計(jì)算贏單率。
2. 如果沒有內(nèi)部消息來(lái)源，那往往贏單率估算都太樂(lè)觀，所以結(jié)果出來(lái)后至少打七折。
3. 如果我們沒有在競(jìng)爭(zhēng)中進(jìn)前三，那計(jì)算贏單率沒意義，就按0計(jì)算。

1、預(yù)測(cè)輸入的客觀性（Objectivity）

我們要盡量避免讓銷售主觀去估算贏單率，而是要通過(guò)一系列的問(wèn)題，而且每個(gè)問(wèn)題都可以比較容易判斷和明確答是否，然后通過(guò)問(wèn)題的答案自動(dòng)計(jì)算贏率。

另外，在回答商機(jī)金額，關(guān)單日期，競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手贏率等問(wèn)題時(shí)，要給出區(qū)間，而不是僅僅給一個(gè)數(shù)值。未來(lái)可以通過(guò)該銷售的歷史數(shù)據(jù)去分析該銷售自我評(píng)估的行為模式，比如該銷售一般給出的預(yù)測(cè)結(jié)果是其評(píng)估區(qū)間的幾分位。

Figure 2贏單率問(wèn)卷

如果要求銷售人員預(yù)測(cè)的頻率越頻繁，那銷售預(yù)測(cè)值一般就會(huì)越精準(zhǔn)，但花費(fèi)了銷售大量的時(shí)間，預(yù)測(cè)成本也就越高。所以筆者建議預(yù)測(cè)的頻率是一季、一月、還是一周應(yīng)該公司根據(jù)自己的管理精度、管理能力和對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的要求按需調(diào)整。

但另一方筆者建議提供事件觸發(fā)的預(yù)測(cè)功能，即當(dāng)市場(chǎng)發(fā)生重大事件，或某一客戶或項(xiàng)目發(fā)生重大事件時(shí)，自動(dòng)通知銷售，重新回答問(wèn)卷，調(diào)整預(yù)測(cè)。

3、預(yù)測(cè)的校驗(yàn)（Verification）

銷售的預(yù)測(cè)需要有人校驗(yàn)，以形成參照物。最合適的驗(yàn)證人就是銷售的一線主管。一線主管和銷售交流后，基于銷售回答的問(wèn)卷，確認(rèn)或修改問(wèn)卷，形成一個(gè)校驗(yàn)的預(yù)測(cè)值。但一線主管的預(yù)測(cè)值不應(yīng)讓一線銷售知道，以避免銷售人員預(yù)測(cè)值和一線主管值預(yù)測(cè)值趨同的現(xiàn)象。

和一線銷售的預(yù)測(cè)頻率一樣，一線主管校驗(yàn)的頻率越高，可能校驗(yàn)的銷售預(yù)測(cè)值越準(zhǔn)，但成本越高。所以公司需要根據(jù)自己的管理精度、管理能力和對(duì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的要求按需調(diào)整校驗(yàn)的頻率。

二、MOFV銷售預(yù)測(cè)法

Figure 3 MOFV銷售預(yù)測(cè)法

如上圖所示，筆者建議通過(guò)MOFV銷售預(yù)測(cè)法來(lái)不斷優(yōu)化迭代，形成適合自己公司的精準(zhǔn)銷售預(yù)測(cè)模型

1. 預(yù)測(cè)的模型（Model）：基于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的預(yù)測(cè)模型；
2. 預(yù)測(cè)輸入的客觀性（Objectivity）：通過(guò)問(wèn)卷和區(qū)間選擇使預(yù)測(cè)盡可能客觀;
3. 預(yù)測(cè)的頻率（Frequency）：選擇最合適預(yù)測(cè)頻率在成本和準(zhǔn)確性上達(dá)到平衡，同時(shí)支持事件觸發(fā)的預(yù)測(cè)；
4. 預(yù)測(cè)的校驗(yàn)（Verification）：支持主管的校驗(yàn)的預(yù)測(cè)曲線；
5. 迭代優(yōu)化：一旦三條預(yù)測(cè)曲線發(fā)生大的偏差，去深挖背后原因。如果三條曲線一致，但與實(shí)際結(jié)果發(fā)生大的偏差，也去深挖背后原因；
6. 形成最佳預(yù)測(cè)模型：不停迭代完善最佳預(yù)測(cè)模型。

（本文來(lái)源于：楊峻 - CRM咨詢，《營(yíng)銷和服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型 CRM3.0時(shí)代的來(lái)臨》一書作者。微軟資深數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家，曾任海爾全球服務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和信息化建設(shè)總負(fù)責(zé)人，IBM GBS 客戶關(guān)系管理數(shù)字化創(chuàng)新解決方案中國(guó)區(qū)總負(fù)責(zé)人，世界上第一個(gè)BS CRM平臺(tái)產(chǎn)品-Siebel 7.0核心開發(fā)工程師之一，北大講師。）