I denne artikel kigger vi på salgsprognoser, og på hvordan du helt konkret kan bruge dem i dit arbejde som salgsleder. Vi gennemgår følgende:
- Hvad er en salgsprognose?
- Hvorfor skal du lave salgsprognoser?
- 5 metoder til at lave salgsprognoser
- Hvilket værktøj kan du bruge?
Hvad er en salgsprognose?
En salgsprognose er en estimering af, hvor meget en virksomhed forventer at sælge inden for en bestemt periode. Man laver ofte salgsprognoser baseret på historiske data, markedstendenser, økonomiske forhold og andre relevante faktorer. De bruges til at planlægge fremtidige forretningsaktiviteter, budgettere og sætte realistiske mål.
Salgsprognoser er afgørende for at forudsige virksomhedens fremtidige indtægter og sikre, at der er tilstrækkelige ressourcer til at opfylde efterspørgslen.
Hvorfor skal du lave salgsprognoser?
At lave salgsprognoser er vigtigt af flere grunde. Nedenfor finder du nogle af de mest almindelige grunde til at lave en salgsprognose:
- Budgettering og planlægning: Salgsprognoser hjælper virksomheder med at budgettere og planlægge deres økonomi mere præcist. Dette inkluderer at bestemme, hvor mange ressourcer der skal tildeles til produktion, lager, markedsføring og personalebehov.
- Målfastsættelse: Ved at forudsige fremtidige salg kan virksomheder sætte realistiske og opnåelige mål for deres salgsteam. Dette skaber klar retning og motivation for at nå disse mål.
- Ressourceallokering: Salgsprognoser hjælper med at identificere, hvor og hvornår ressourcer skal anvendes, hvilket minimerer spild og optimerer effektiviteten.
- Risikostyring: Ved at forudsige fremtidige salg kan virksomheder identificere potentielle risici og udfordringer tidligt og tage proaktive skridt for at håndtere dem.
- Investorforhold: Præcise salgsprognoser er afgørende for at opbygge tillid blandt investorer og interessenter, da de viser virksomhedens evne til at planlægge og forudsige fremtidig vækst.
5 metoder til at lave salgsprognoser
Nedenfor finder du 5 metoder til at lave salgsprognoser.
Historisk salgsdataanalyse:
- Beskrivelse: Denne metode bruger tidligere salgsdata til at forudsige fremtidige salg. Analysen kan omfatte sæsonbestemte trends, årlige vækstrater og gentagelsesmønstre.
- Fordele: Simpel og pålidelig, især for virksomheder med stabile salgsdata over flere år.
- Ulemper: Kan være mindre nøjagtig for nye virksomheder eller markeder med stor variation.
Markedspotentialeanalyse:
- Beskrivelse: Denne metode vurderer det samlede markedspotentiale og estimerer virksomhedens andel af markedet. Dette kan omfatte analyser af markedstendenser, konkurrenters præstationer og makroøkonomiske faktorer.
- Fordele: Giver et bredt perspektiv på virksomhedens muligheder i markedet.
- Ulemper: Kan være svært at få nøjagtige data og kræver omfattende markedsundersøgelser.
Salgspipeline-analyse:
- Beskrivelse: Ved at analysere de potentielle salg i virksomhedens pipeline kan man forudsige fremtidige salg baseret på sandsynligheden for, at hvert lead konverteres til et salg.
- Fordele: Meget dynamisk og tilpasset den aktuelle salgsindsats.
- Ulemper: Kan være usikker, hvis leads ændrer sig hurtigt, eller hvis salgscyklussen er lang.
Regression-analyse:
- Beskrivelse: En statistisk metode, hvor forskellige uafhængige variable (f.eks. markedsforhold, reklameudgifter) bruges til at forudsige fremtidige salg.
- Fordele: Kan identificere sammenhænge mellem forskellige faktorer og salgsresultater.
- Ulemper: Kræver statistisk ekspertise og pålidelige data.
Ekspertvurderinger:
- Beskrivelse: Inddragelse af salgsledelse, marketingteams og brancheeksperter til at vurdere og forudsige fremtidige salg.
- Fordele: Giver kvalitative indsigter og tager højde for faktorer, som ikke altid er synlige i kvantitative data.
- Ulemper: Kan være subjektive og afhænger af eksperternes erfaring og viden.
Mixed method
- Beskrivelse: Indragelse af flere af ovenstående metoder, hvor du både kombinerer salgledelsens mavefornemmelse og prognoser baseret på salgspipeline.
- Fordele: Kombination af dataoverblik med menneskelig vurdering
- Ulemper: Opstår der mismatch mellem, hvad ledelsen og prognosen viser, kan det være svært at finde enighed, og ledelsen kan være partisk.
Hvilket værktøj kan du bruge?
Der findes flere værktøjer og softwareløsninger, der kan hjælpe med at lave salgsprognoser:
- CRM-systemer (Customer Relationship Management):
- Eksempler: Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics.
- Funktioner: Disse systemer kan tracke salgsaktiviteter, opbevare historiske salgsdata og generere prognoser baseret på pipeline-analyse og kundeadfærd.
- Regnearkssoftware:
- Eksempler: Microsoft Excel, Google Sheets.
- Funktioner: Tilbyder fleksibilitet til at oprette brugerdefinerede salgsmodeller og udføre statistiske analyser. Mange virksomheder bruger Excel til deres første prognoser på grund af dets tilgængelighed og tilpasningsmuligheder.
- Business Intelligence (BI) værktøjer:
- Eksempler: Tableau, Power BI, QlikView.
- Funktioner: BI-værktøjer kan analysere store datamængder, visualisere trends og mønstre samt lave avancerede prognoser baseret på forskellige datasæt.
- Regressionsanalysesoftware:
- Eksempler: IBM SPSS, SAS, R.
- Funktioner: Avancerede statistiske værktøjer, der kan udføre komplekse analyser for at identificere sammenhænge og forudsige fremtidige salg.
- Prognosespecifik software:
- Eksempler: Anaplan, Oracle Crystal Ball, Xactly.
- Funktioner: Designet specifikt til at lave prognoser, tilbyder disse værktøjer avancerede funktioner som scenarieplanlægning, simuleringsmodeller og prædiktiv analyse.
Vækst effektivt med Radiant
Hos Radiant rådgiver og hjælper vi dagligt virksomheder med at skabe effektiv vækst. Metoden til at opnå dette varierer afhængigt af den indidviduelle virksomheds behov, og derfor tilbyder vi 5 forskellige metoder til at skabe effektiv vækst for vores kunder:
- HubSpot-implementering: Her opsætter vi det bedste HubSpot baseret på jeres virksomhed og marked, så salg, marketing og kundeservice har de bedste forudsætninger for succes.
- HubSpot as a Service: Denne metode minder om HubSpot-implementering, men med HubSpot as a Service optimerer vi løbende. Metoden er sæligt velegnet til virksomheder, der oplever stor vækst og voksende behov, og hvor de interne ressourcer har fokus på kerneopgaver frem for systemer.
- Sales Go-to-Market: Her udfører, tester og validerer vi salg til nye markeder, segmenter, lande og nye ydelser. Formålet er at afklare de mest effektive og skalerbare salgsindsatser.
- Sales Excellence: Få indsigt og anbefalinger i jeres aktuelle salgssituation med Sales Assessment. Optimer jeres salg med Sales Enablement og opkvalificer jeres salg med Sales Training.
- Sales as a Service: Her genererer vi salgsmøder og deltager i salgsprocessen for vores kunder inden for SaaS, Tech, Finans og Professionelle tjenester.
Alle virksomheders behov er forskellige, og nogle gange kan det være svært at identificere, hvilken løsning er den bedste for jer. Det hjælper vi også gerne med. Kontakt os for en uforpligtende snak om jeres behov.
Mød nogle af vores salgseksperter
Kasper Bjerggaard
Kasper er Co-founder i Radiant og har stor erfaring med salg indenfor B2B salg på tværs af vertikalerne; Finance, Professional Services, Tech og SaaS. Kasper har og er med i de strategiske og taktiske aspekter inden for salgsprocesser og med en praktisk erfaring bygger han broen mellem strategi og eksekvering i salgsprocesser.
Christoffer Tofte
Christoffer er Rartner i Radiant og har en meget bred of faglig berøringsoverflade inden for B2B salg. Christoffer har været med til at skræddersy salgsprocesser for nogle af landets største virksomheder samt startups. Her er et udpluk af opgaver han løser inden for salgsprocesser:
- Forståelse af salgsprocessen fra lead til deal
- Optimering af salgsprocessen ud fra data
- Opbygning, eksekvering og kontinuerlig optimering af salgsprocesser