تعد توقعات المبيعات التنبؤية طريقة أكثر تقدمًا لتوقع المبيعات مقارنة بالتوقعات التقليدية. تابع القراءة لتتعرف على التحليلات التنبؤية وتوقعات المبيعات، وكيفية استخدامها لصالحك.
ما هي توقعات المبيعات التنبؤية؟
تتضمن توقعات المبيعات التنبؤية استخدام البيانات والنماذج الإحصائية للتنبؤ بأداء المبيعات في المستقبل. وتُستخدم هذه الطريقة في مجموعة متنوعة من الصناعات، بما في ذلك المالية، والتجزئة، والتصنيع، وغيرها.
التوقعات التقليدية مقابل التوقعات التنبؤية للمبيعات
تعتمد التوقعات التقليدية للمبيعات على البيانات النوعية (مثل معرفة مندوب المبيعات بالفرص المحددة) أو البيانات الكمية (مثل المبيعات التاريخية، طول دورة المبيعات، إلخ). ومع ذلك، غالبًا لا تأخذ هذه التوقعات في الاعتبار العديد من العوامل الخارجية التي يمكن أن تؤثر على التوقع.
بينما تستخدم توقعات المبيعات التنبؤية خوارزميات تعلم الآلة لتحليل مجموعة متنوعة من المدخلات ومجموعات البيانات عبر مختلف أقسام العمل (مثل تقارير الاستطلاعات، شعور العملاء عبر وسائل التواصل الاجتماعي، المؤشرات الاقتصادية الكلية، وغير ذلك) لإصدار توقعات حول أداء المبيعات.
فوائد توقعات المبيعات التنبؤية
الفائدتان الرئيسيتان لتوقعات المبيعات التنبؤية هما تحسين الدقة وتوفير التوقعات في الوقت الفعلي.
نظرًا لأن توقعات المبيعات التنبؤية تأخذ في الاعتبار المزيد من العوامل مقارنة بالتوقعات التقليدية، فإنها غالبًا ما تؤدي إلى توقعات مبيعات أكثر دقة.
تساعد التوقعات الدقيقة بدورها على تحسين تخصيص الموارد، ووضع الأهداف، وإدارة المخزون، والتخطيط بشكل أفضل.
بالإضافة إلى ذلك، تتيح توقعات المبيعات التنبؤية للشركات الحصول على توقعات مبيعات في الوقت الفعلي، تتكيف فورًا عند اكتشاف أي تغييرات في السوق.
تحديات توقعات المبيعات التنبؤية
على الرغم من فوائدها الكبيرة لمعظم أنواع الأعمال، فإن توقعات المبيعات التنبؤية ليست خالية من التحديات.
أولًا، لا يمكن أن تكون التوقعات دقيقة إذا كانت البيانات ناقصة أو غير دقيقة.
ثانيًا، قد يكون تبني توقعات المبيعات التنبؤية تحديًا، لأنها غالبًا تتطلب تدريبًا ودعمًا مكثفًا لضمان قدرة أعضاء فريق المبيعات على دمجها في منهجية وعمليات التوقع الحالية لديهم.
كيفية البدء في توقعات المبيعات التنبؤية
هل أنت مستعد للبدء في توقعات المبيعات التنبؤية؟ اتبع هذه الخطوات:
1. جمع البيانات
تشمل الخطوة الأولى تحديد البيانات المناسبة لتوقعك ثم جمعها.
ومن المحتمل أن تشمل البيانات الداخلية (مثل البيانات التاريخية للمبيعات وبيانات العملاء الديموغرافية) والبيانات من المصادر الخارجية (مثل شعور العملاء عبر وسائل التواصل الاجتماعي أو الأخبار).
2. استخدام النمذجة الإحصائية والتحليل
بعد جمع البيانات، يجب نمذجتها وتحليلها لاكتشاف الأنماط، والاتجاهات الموسمية، أو الشذوذات التي تساعد في صياغة التوقع.
يمكن استخدام مجموعة متنوعة من التقنيات، بما في ذلك:
- الانحدار الخطي: تحليل العلاقة بين متغير تابع (إيرادات المبيعات) ومتغير أو أكثر من المتغيرات المستقلة (مثل الإنفاق الإعلاني، المؤشرات الاقتصادية، إلخ). يفترض هذا الأسلوب وجود علاقة خطية بين المتغيرات ولا يمكنه التعامل مع العلاقات غير الخطية المعقدة.
- تحليل السلاسل الزمنية: تقنية تعتمد على تحليل البيانات التاريخية والحالية للتنبؤ بالقيم المستقبلية عند نقطة زمنية محددة.
- خوارزميات تعلم الآلة: هناك العديد من خوارزميات تعلم الآلة التي يمكن استخدامها لأغراض توقع المبيعات.
3. إنشاء التوقع
الخطوة النهائية هي إنشاء عرض توقع المبيعات وتقديمه.
يعتمد شكل العرض على البرنامج الذي تستخدمه لإنتاج التوقع.
ويُفضل أن يقدم نظرة عامة سهلة الفهم لأداء المبيعات المستقبلي، بحيث يمكنك مراجعة المؤشرات الرئيسية بنظرة سريعة.
الأسئلة المتكررة حول توقعات المبيعات التنبؤية
ما البيانات المطلوبة لتوقعات المبيعات التنبؤية؟
تعتمد البيانات التي ستحتاجها على طبيعة عملك، ونوع توقع المبيعات الذي ترغب في إنشائه، والطريقة الإحصائية وطريقة التوقع التي تستخدمها.
في معظم الحالات، ستحتاج إلى بيانات مبيعات تاريخية، وبيانات العملاء والسوق، وبيانات حول أي عوامل أخرى يمكن أن تؤثر على المبيعات في عملك.
ما الطرق أو الخوارزميات المستخدمة في توقعات المبيعات التنبؤية؟
تستخدم توقعات المبيعات التنبؤية مجموعة متنوعة من الطرق والخوارزميات، مثل الانحدار الخطي، وتحليل السلاسل الزمنية، وخوارزميات تعلم الآلة مثل الغابات العشوائية (Random Forests) وتعزيز التدرج (Gradient Boosting).
هل يمكن أن تكون توقعات المبيعات التنبؤية دقيقة؟
تميل توقعات المبيعات التنبؤية لأن تكون أكثر دقة مقارنة بالتوقعات التقليدية.
ومع ذلك، من المهم أن تتذكر أن أي توقع للمبيعات، بما في ذلك التوقعات التنبؤية، هو تنبؤ وليس ضمانًا.