做销售预测业绩的方法有哪些

做销售预测业绩的方法有：1.判断力预测分析；2.年历预测分析法；3.布氏漏斗预测分析；4.投资组合预测分析；5.多回归分析；6.机器智能分析。

做销售预测业绩的方法有哪些

1.判断力预测分析。

一种真实的由上而下的预测分析方式就是人们所说的判断力预测分析。本质上，你要求你的销售主管衡量他们对买卖的感受，他们进行买卖的概率，以及他们期望进行买卖的时间。

这是最不准确的预测分析方式，就像在2021年驾驶一台没有仪器的飞机相同——没有理由冒险。买卖滑点和摆动买卖可能会使这些预测分析非常不准确。

例如，在第一季度结束时，首席财务官要求销售经理预测分析下一季度的销售总额。根据Q2在营销停滞期的轶事经历和最近对渠道覆盖率的记忆，主管提出了一个数字，反映了他对下一季度销售业绩的判断力。

判断力预测分析是一种小型营销组织或团队，通常用于买卖较少、营销阶段较长、ACV较大的行业。这些公司依靠销售主管和主管的经验来预测未来。我们不推荐这种方式，但为了完整起见，人们想简要提一下。

2.年历预测分析法。

用历史记录预测未来的表现就是人们所说的年历法。使用历史记录和增长预测分析可能比判断力更准确，但也有一些缺点。

年历预测分析方式不考虑气候问题。如果行业动态或宏观角度经济波动发生变化，历史记录可能不再相关。2020年解释了这个问题，因为基于2019年的数据预测变得无用。

在这个例子中，当首席财务官要求销售经理预测分析Q2时，主管会立即回顾去年Q2与其他季度相比的绩效数据信息，以及过去十年的Q2趋势。为了找出每一个成员进行买卖的能力和节奏趋势，主管还检查了他所表示的经验营销主题活动数据信息。

这种预测分析方式对拥有大量历史记录的老公司很有帮助。性能数据信息积压越大，预测分析就越准确。

3.布氏漏斗预测分析。

了解漏斗的性能，如胜率和平均营销阶段的持续时间，有利于指导您的预测分析。人们称之为布氏漏斗预测分析。

例如，如果你的营销阶段是两个月，平均赢率是40%，你可以根据你的渠道覆盖率使用这些信息进行预测分析。如果你有10个机会，每一个机会价值100万美元，那么本季度的安全预测分析将是400万美元。

布氏漏斗预测分析在很大程度上取决于渠道的覆盖范围、健康状况和健康状况。你的营销阶段越长，这就越重要，因为正如他们所说，渠道可以治愈一切。

当你的买卖本质上是同质的时候，这种预测分析方式是最有用的，因为它们在渠道中的状态是一致和可预测分析的。

4.投资组合预测分析。

与投资组合主管怎么使用他们可用的财务数据来预测分析性能和对冲风险类似，营销领导者使用他们的经验和专家意见来预测分析他们可用的销售数据。

该方式借鉴了讨论过的各种预测分析策略，结合起来进行更准确的预测分析。

例如，销售经理评估了经验销售数据，审查了渠道，并与她的表示讨论了关闭的概率。现在她可以结合专业知识和真实数据信息进行预测分析。

这种预测分析方式也有利于降低风险。例如，预测分析季度销售业绩下降的主管可以将内部资源转移到现有的关键销售客户，因为他知道将更有利可图和可持续。

5.多回归分析。

多重回归是销售预测的统计方法，它将影响所需输出的多个自变量作为输进，通常是收入。每一个自变量的变化都会对预测分析输出产生相应的影响。

多回归方式在很大程度上取决于数据信息的完整性和准确性，因为它利用这些值来分析以前的性能，预测未来的性能。多回归是机器学习的基础——人们将很快深入讨论这个话题。

在这个例子中，首席财务官找到了销售经理，随后销售经理咨询了她的洞察力分析师，以进行操作回归分析。分析师获取之前的营销主题活动数据信息和关闭机会的结果（赢或失），随后分析当前的营销主题活动数据信息，绘制进行给定买卖的概率。在其销售方的公司在销售方法上通常更加复杂和数据驱动。

6.机器智能分析。

这给我们带来了最复杂、最强大的销售预测方式。现代机器学习算法根据历史记录进行训练，并通过分配权重和偏差来学习预期结果。ML和人工智能从数据信息中学习，甚至开发人员也不知道或不明白为什么。

机器学习算法一旦经过充分的训练和测试，就可以实时分析数据进行滚动预测分析和高度准确的预测分析。许多机器学习模型的准确性为第99个百分位，误差范围可以理解和接受。