Prognozowanie sprzedaży b2b: Jak budować przewidywalne wyniki dzięki systematycznemu prospectingowi?

Skuteczne prognozowanie sprzedaży B2B to nie wróżenie z fusów, lecz matematyczna pochodna ułożonego procesu generowania szans sprzedaży. Dowiedz się, jak zamienić chaos w przewidywalny pipeline sprzedażowy. W tym artykule przedstawię Ci metody i narzędzia, które ułatwiają przygotowanie prognozy sprzedaży oraz analizę jej skuteczności dzięki prospectingowi.

Spis treści:

Dlaczego warto prognozować sprzedaż?
Jakie elementy zawiera prognozowanie sprzedaży?
Metody prognozowania sprzedaży produktów lub usług
Przeszkody związane z prognozowaniem sprzedaży
Za pomocą jakich narzędzi prognozować sprzedaż?
Podsumowanie

Dlaczego warto prognozować sprzedaż?

Przygotowana prognoza sprzedaży umożliwi porównanie, czy osiągane aktualnie wyniki są spójne z zakładanymi przewidywaniami. Kiedy okaże się, że w danym miesiącu skuteczność zamykania transakcji spadła o 40%, jest to ważny sygnał do znalezienia przyczyny spadku. Powód można znaleźć wewnątrz firmy lub w jej otoczeniu. Wczesne rozpoznanie determinantu umożliwia szybką reakcję i zapobiega dalszemu generowaniu strat.

Prognozowanie sprzedaży pozwala kadrze zarządzającej podejmować decyzje oparte na faktach, a nie na intuicji. Dzięki niemu optymalizujesz budżety marketingowe, planujesz zatrudnienie i wyznaczasz realne cele biznesowe.

Kluczowe benefity prognozowa:

• Fundament danych: Wiarygodny forecast wymaga powtarzalnych danych wejściowych z procesu prospectingu.
• Predictable Revenue: Modelowanie przychodów jest możliwe tylko przy stałym dopływie nowych szans sprzedaży.
• Rola CRM: Narzędzia takie jak DMSales automatyzują zbieranie danych, eliminując błędy ludzkie w prognozach.
• Zależność procesowa: Systematyczny prospecting → czyste dane → zdrowy pipeline → trafna prognoza sprzedaży.

Bez trafnego forecasting sprzedaży, firma naraża się na ryzyko budżetowe – albo nie doszacowując zasobów potrzebnych do obsługi klientów, albo przepalając budżet na działania, które nie przynoszą zwrotu. W modelu predictable revenue, prognoza jest kompasem, który pokazuje, czy obrana strategia lead generation B2B przynosi oczekiwane rezultaty.

Dlaczego systematyczny prospecting jest fundamentem prognozowania sprzedaży?

Większość firm popełnia błąd, próbując prognozować wyniki na podstawie „nadziei” lub niepełnych danych w CRM. Prawda jest brutalna: CRM i zaawansowane modele matematyczne nie naprawią chaosu na wejściu. Jeśli Twój proces pozyskiwania kontaktów jest rwany, Twoje prognozy zawsze będą obarczone ogromnym błędem.

Systematyczny prospecting dostarcza paliwa do silnika sprzedażowego. Tylko regularne działania pozwalają zaobserwować trendy, zmierzyć konwersję na każdym etapie lejka i wyciągnąć wnioski, które posłużą do budowy wiarygodnego forecastu. Brak powtarzalności w prospectingu to brak danych, a brak danych to prognozowanie „na oko”.

Porównanie: Sprzedaż z systemem vs. bez systemu

Jakie elementy powinna zawierać profesjonalna prognoza sprzedaży?

Budowa rzetelnej prognozy wymaga uwzględnienia zmiennych, które bezpośrednio wpływają na Twój lejek sprzedaży. Nie wystarczy patrzeć na historyczne faktury; trzeba rozumieć dynamikę rynku i efektywność własnego zespołu. Warto umówić się ze specjalistą, którzy pomoże w ułożeniu systematycznego podejścia do sprzedaży b2b. Na pewno przy budowaniu prognozy sprzedaży warto zrozumieć istotne elementy, które ma uwzględniać prognoza:

Czynniki wewnętrzne prognozowania sprzedaży:

• wysokość cen w odniesieniu do oferty innych firm z branży;
• jakość produktów lub usług w porównaniu z konkurencją;
• ilość wykonywanych działań marketingowych i sprzedażowych;
• liczba zatrudnianych osób w działach marketingu, sprzedaży i obsługi klienta;
• poziom motywacji zespołów sprzedaży i marketingu oraz satysfakcja z pracy w Twojej firmie;
• rotacja pracowników;
• jakość zarządzania personelem i danymi;
• automatyzacja procesów w firmie;
• wykorzystanie narzędzi wspierających pozyskiwanie klientów, analitykę lejka sprzedaży, marketing i sprzedaż;
• dopasowanie komunikatów, reklamy i promocji do grupy docelowej;
• czas odpowiedzi na wiadomości i realizacji zamówień
• liczba leadów w lejku sprzedażowym
• na jaki czas zostały zawarte umowy z klientami

Czynniki zewnętrzne prognozowania sprzedaży

• ceny i jakość produktów konkurencji;
• działania marketingu, sprzedaży, obsługi klienta w innych firmach z branży;
• opinie klientów dotyczące dostarczanych rozwiązań i Twojej firmy;
• lojalność i liczba stałych klientów;
• stabilna pozycja dostawców i kontrahentów;
• zmiany w zakresie prawa i gospodarki wpływające na ceny, koszt prowadzenia firmy, utrudnienia wpływające na prowadzenie działalności, czy pozyskiwanie zasobów do produkcji;
• trendy na polskim i zagranicznym rynku oraz aktualny popyt.

Framework: 4 kroki do trafnego forecastu

• Audyt danych wejściowych: Sprawdź, ile leadów realnie trafia do lejka dzięki Twoim kampaniom lead generation B2B.
• Analiza konwersji: Zmierz, jaki procent kontaktów przechodzi z etapu „prospect” do „szansa sprzedaży” i finalnie do „klient”.
• Ocena cyklu sprzedaży: Określ średni czas potrzebny na zamknięcie transakcji (Time-to-Close).
• Weryfikacja wartości: Przypisz realne wartości do szans sprzedaży w oparciu o historyczne średnie i aktualne oferty.

Metody prognozowania sprzedaży produktów lub usług

Wybór metody zależy od dojrzałości Twojej organizacji i ilości dostępnych danych. W nowoczesnej sprzedaży B2B odchodzi się od metod intuicyjnych na rzecz analityki predykcyjnej.

• Prognozowanie szeregów czasowych: Analiza historycznych wyników w celu przewidzenia przyszłych trendów. Skuteczna w stabilnych branżach.
• Prognozowanie na etapie lejka (Pipeline Forecasting): Najbardziej precyzyjna metoda w B2B. Polega na przypisaniu prawdopodobieństwa zamknięcia do każdego etapu w pipeline sprzedażowym.
• Metody heurystyczne: Oparte na wiedzy ekspertów i handlowców. Przydatne przy wprowadzaniu nowych produktów, gdzie brakuje danych historycznych.

Prognozowanie szeregów czasowych

Metoda, która polega na analizie danych z przeszłości i wykonywaniu na ich podstawie przybliżonej prognozy wyników w kolejnych okresach.

Metody heurystyczne

Kiedy nie możesz posłużyć się danymi historycznymi, bazuj na doświadczeniach, spostrzeżeniach, wiedzy i intuicji osób zaangażowanych w przygotowanie prognozy sprzedaży. Jedną z odmian metody heurystycznej jest metoda delficka, która polega na wykorzystaniu anonimowych ankiet wypełnionych przez niezależnych ekspertów. Uzyskane w ten sposób dane są porównywane i na ich podstawie, zgodnie z opiniami większości ankietowanych dokonywana jest prognoza sprzedaży.

Badanie rynku

Ta metoda zapewne jest Ci znana. Na podstawie odpowiedzi udzielonych przez grupę potencjalnych klientów w czasie spotkania lub w formie ankiety, określa się ich gotowość do zakupu oraz analizuje spostrzeżenia i wątpliwości.

Prognozowanie analogowe

Założeniem przy tej metodzie prognozowania jest w pierwszej kolejności analiza oferowanej usługi lub produktu wraz z danymi, które firma uzyskała na temat sprzedaży. Następnie ustala się z wykorzystaniem dostępnych informacji, w jaki sposób rynek może zareagować na nowy, podobny produkt.

Niezbędne elementy do prognozowania sprzedaży B2B

Najważniejszymi elementami dotyczącymi sprzedaży jest skuteczność sprzedaży handlowców, okres trwania umowy i liczba pozyskiwanych leadów.

Prognoza powinna określać źródła klientów i ich efektywność. Ich składowymi są: prospecting, reklamy, strona internetowa, polecenia.

Istotnym elementem jest też analiza poszczególnych etapów lejka sprzedażowego. W DMSales określisz poszczególne elementy ścieżki konwersji jako status.

Prognozowanie długości cyklu sprzedaży – średnio ile czasu jest potrzebne od pierwszego kontaktu do uzyskania statusu klient, ile osób jest zaangażowanych w proces zakupu?

Prognozowanie na etapie szans sprzedaży – jaka część spośród kontaktów zaklasyfikowanych jako szansa sprzedaży zostaje Twoim klientem?

Prognozowanie regresji klientów – ilu jest aktualnie stałych/powracających klientów?

Prognozowanie na podstawie przypisywanych wartości sprzedaży – jakie aktualnie wartości są przypisane do poszczególnych kontaktów i na jakim etapie lejka się znajdują?

Prognozowanie w oparciu o dane historyczne – wszystkie aktualne dane możesz odnieść do poprzednich okresów. Jeżeli wyniki są zbliżone, istnieje duże prawdopodobieństwo, że tendencja pozostanie stała.

Przeszkody związane z prognozowaniem sprzedaży

Największym wrogiem prognozowania jest „brudny” CRM. Jeśli handlowcy nie uzupełniają danych lub robią to nieregularnie, forecast staje się bezwartościowy. Rozproszenie informacji między arkuszami Excel a głowami pracowników to prosta droga do błędów decyzyjnych.

Podczas wykonywania prognoz sprzedaży najczęstszym problemem uniemożliwiającym dokonanie trafnej symulacji jest brak danych historycznych. Dane też mogą być dostępne, ale niekompletne. Prognozowanie sprzedaży może również utrudnić brak umiejętności analizy danych oraz ich rozproszenie i nieuporządkowanie. Podczas tworzenia prognozy sprzedaży, narzędzia online pozwalają zgromadzić istotne dane dotyczące klientów w jednym miejscu.

Za pomocą jakich narzędzi prognozować sprzedaż?

Excel

Wpisując dane do programu stworzonego przez Microsoft, przygotujesz analizę pozwalającą dostrzec zachodzące tendencje. Dodaj dane historyczne z poprzednich okresów, by uzyskać wyniki przewidywane w przyszłości. W tym celu wykorzystaj funkcje prognozowania szeregów czasowych. W ten sposób otrzymasz informacje, umożliwiające planowanie sprzedaży.

Jest jedno ale… Żeby przygotowana prognoza była trafna, dane powinny być kompletne i zgodne z rzeczywistością. Jeżeli Twoi pracownicy wpisują informacje do Excela, które później są zbierane i przedstawiane w jednym pliku, nie masz możliwości weryfikacji, czy zostały wcześniej rzetelnie wypełnione oraz, czy nie wkradł się żaden błąd podczas przepisywania.

Kiedy używasz systemu CRM, znacznie łatwiej jest kontrolować, czy dane są uzupełniane na bieżąco oraz monitorować ich poprawność. Unikasz też ryzyka utraty pliku.

System DMSales

Jeżeli do tej pory wcześniejsze prognozy sprzedaży w Twojej firmie nie były trafne z powodu braku wystarczającej ilości danych, teraz możesz to zmienić. Z DMSales zgromadzisz informacje o Twoich klientach z różnych źródeł w jednym systemie CRM. Jego funkcje umożliwią pozyskanie kontaktów do przedstawicieli firm, tak by uwidocznić informacje dotyczące ich źródeł, zweryfikować aktualną liczbę klientów na poszczególnych etapach lejka sprzedażowego, dodać ważne informacje o klientach oraz zaobserwować zachodzące zmiany procentowe (przyrost lub spadek zainteresowania) w wybranych przez siebie okresach – do 90 dni.

Wyniki pracy handlowców wraz z danymi klientów, dodawanymi notatkami i nagrywanymi rozmowami dostarczają pokaźne ilości danych, wskazujących również na aspekty, które zadecydowały o zakupie lub jego braku zakupu.

Dzięki dostępnym informacjom nie tylko usprawnisz aktualne działania, ale i ustalisz cele sprzedaży na podstawie wykonanej prognozy, skuteczność działań sprzedażowych oraz jakość pozyskiwanych leadów.

Handlowcy mogą do każdego z kontaktów przypisywać wartości sprzedaży i przewidywaną datę podpisania umowy. Dzięki czemu w automatyczny sposób ukaże Ci się przewidywany przychód w kolejnych miesiącach. Funkcja wskaże Ci również w czasie rzeczywistym, czy prognoza się sprawdza i umożliwi szybką reakcję, gdyby zaistniała potrzeba wprowadzenia zmian w aktualnych działaniach sprzedażowych.

Podsumowanie

Prognoza sprzedaży pozwoli Ci wskazać pracownikom firmy kierunek prowadzonych prac, uwzględniający warunki wewnętrzne i zewnętrzne, które bezpośrednio wpływają na funkcjonowanie Twojego biznesu. W procesie prognozowania sprzedaży wykorzystaj uporządkowane dane w systemie CRM i na podstawie przypisanych wartości oraz źródeł pozyskanych klientów określ jak w przyszłości będzie przebiegała sprzedaż.

Checklist: Czy Twoja prognoza sprzedaży jest wiarygodna?

• ☐Czy masz stały, mierzalny dopływ leadów z systematycznego prospectingu?
• ☐Czy znasz aktualną konwersję na każdym etapie lejka sprzedażowego?
• ☐Czy dane w Twoim CRM są aktualizowane w czasie rzeczywistym?
• ☐Czy uwzględniasz sezonowość i czynniki zewnętrzne (np. zmiany rynkowe)?
• ☐Czy Twoja prognoza opiera się na faktach, a nie na optymizmie handlowców?

FAQ: Najczęściej zadawane pytania o prognozowanie sprzedaży B2B

Czy da się prognozować sprzedaż bez systematycznego prospectingu?

Teoretycznie tak, ale taka prognoza będzie miała bardzo niską sprawdzalność. Bez stałego dopływu danych z prospectingu, opierasz się na przypadku, co uniemożliwia budowę strategii predictable revenue.

Jak długo trzeba zbierać dane, aby prognozy były wiarygodne?

W sprzedaży B2B przyjmuje się, że minimum to 3 pełne cykle sprzedażowe. Pozwala to na wyeliminowanie anomalii i zrozumienie średniego tempa pracy lejka.

Czy automatyzacja prospectingu poprawia dokładność forecastów?

Zdecydowanie. Automatyzacja (np. przez platformę DMSales) zapewnia jednolitość danych i eliminuje luki informacyjne, które są najczęstszą przyczyną błędnych prognoz.

Zbuduj system przewidywalnej sprzedaży w swojej firmie

Prognozowanie sprzedaży to nie tylko liczby w tabeli – to odzwierciedlenie zdrowia Twojego całego procesu biznesowego. Jeśli czujesz, że Twoje wyniki są dziełem przypadku, a planowanie budżetu przypomina zgadywanie, czas na zmianę podejścia.

Warto zacząć od fundamentów: ułożenia procesu, który dostarcza twarde dane. Zapraszamy na rozmowę strategiczną, podczas której przeanalizujemy Twój obecny proces pozyskiwania klientów i podpowiemy, jak wdrożyć systematyczny prospecting, który stanie się silnikiem Twoich przyszłych sukcesów.

PRZETESTUJ BEZPŁATNIE