Sales Forecasting Methods: Improve Accuracy from 60 Percent to 85 Percent

گارٹنر کے مطابق، اوسط فروخت کی پیشن گوئی کی درستگی 57 فیصد ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ متوقع آمدنی کا تقریباً نصف یا تو پورا نہیں ہوتا یا متوقع نہیں تھا۔ اس کے نتائج پوری تنظیم میں پھیلتے ہیں: صلاحیت کے لیے آپریشن کے منصوبے جن کی ضرورت نہیں ہے، فنانس ان سرمایہ کاری کے لیے نقد رقم محفوظ رکھتا ہے جو نہیں ہوتی ہیں، اور قیادت ناقابل اعتماد ڈیٹا پر حکمت عملی کے فیصلے کرتی ہے۔

پیشن گوئی کی درستگی کو 60 فیصد سے 85 فیصد تک بہتر بنانا نظم و ضبط کے طریقہ کار، CRM ڈیٹا کی حفظان صحت، اور ایک کثیر طریقہ کار کے ذریعے حاصل کیا جا سکتا ہے۔ اس گائیڈ میں پیشین گوئی کے طریقوں، ان کی طاقتوں اور زیادہ سے زیادہ درستگی کے لیے ان کو یکجا کرنے کا طریقہ بتایا گیا ہے۔

---

پیشین گوئیاں کیوں ناکام ہوتی ہیں۔

پیشن گوئی کو بہتر بنانے سے پہلے، سمجھیں کہ وہ غلط کیوں ہیں:

---

پیشین گوئی کے سات طریقے

طریقہ 1: ریپ ججمنٹ (نیچے سے اوپر)

یہ کیسے کام کرتا ہے: ہر نمائندہ ذاتی تشخیص کی بنیاد پر اپنے اپنے سودوں کی پیش گوئی کرتا ہے۔

عمل:

1. نمائندہ ہر کھلے موقع کا جائزہ لیتا ہے۔
2. نمائندہ ایک امکان یا اعتماد کی سطح تفویض کرتا ہے۔
3. نمائندہ مدت کے لیے اپنی پیشن گوئی جمع کراتا ہے۔
4. مینیجر جائزہ لیتا ہے اور ایڈجسٹ کرتا ہے۔

درستگی کی حد: 45-65%

طاقتیں: کوالٹیٹو ڈیل کا علم حاصل کرتا ہے جو اکیلے ڈیٹا سے محروم رہتا ہے۔ کمزوریاں: تعصب کا شکار (امید پرستی، سینڈ بیگنگ، تازہ کاری)، متضاد معیار

طریقہ 2: وزنی پائپ لائن

یہ کیسے کام کرتا ہے: ہر ڈیل کی قدر کو اس کے اسٹیج پر مبنی امکان سے ضرب دیں۔

حساب:

درستگی کی حد: 55-70%

طاقتیں: سادہ، خودکار، انفرادی تعصب کو دور کرتا ہے۔ کمزوریاں: فرض کرتا ہے کہ ایک مرحلے میں تمام سودوں کے برابر امکانات ہیں (وہ نہیں ہیں)

طریقہ 3: تاریخی تبدیلی کا تجزیہ

یہ کیسے کام کرتا ہے: مستقبل کے نتائج کا اندازہ لگانے کے لیے تاریخی جیت کی شرح کا استعمال کریں۔

عمل:

1. بند ڈیل کے 12-24 ماہ کے ڈیٹا کا تجزیہ کریں۔
2. اسٹیج، ریپ، ڈیل سائز، اور انڈسٹری کے لحاظ سے اصل جیت کی شرح کا حساب لگائیں۔
3. موجودہ پائپ لائن پر تاریخی نرخوں کا اطلاق کریں۔

مثال:

| طبقہ | تاریخی جیت کی شرح | موجودہ پائپ لائن | پیشن گوئی | |---------|-------------------------|------------| | انٹرپرائز، >$100K | 18% | $2,000,000 | $360,000 | | مڈ مارکیٹ، $25K-$100K | 28% | $1,500,000 | $420,000 | | SMB، <$25K | 35% | $800,000 | $280,000 | | کل | | $4,300,000 | $1,060,000 |

درستگی کی حد: 65-80%

طاقتیں: ڈیٹا پر مبنی، طبقاتی فرق کے لیے اکاؤنٹس کمزوریاں: ماضی کی کارکردگی مستقبل کی پیشین گوئی نہیں کرسکتی ہے (مارکیٹ کی تبدیلیاں)

طریقہ 4: ٹائم سیریز کا تجزیہ

یہ کیسے کام کرتا ہے: مستقبل کے ادوار کو پیش کرنے کے لیے تاریخی آمدنی کے نمونوں کا تجزیہ کریں۔

** اجزاء:**

• رجحان: طویل مدتی سمت (بڑھتی، زوال پذیر، فلیٹ)
• موسمی: سال کے اندر بار بار چلنے والے پیٹرن
• سائیکلیٹی: کثیر سالہ کاروباری سائیکل پیٹرن

درخواست:

Base forecast = Last year same period x Growth trend
Seasonal adjustment = Seasonal index for the period
Adjusted forecast = Base forecast x Seasonal index

درستگی کی حد: 60-75% (بالغ، مستحکم کاروبار کے لیے بہتر)

طاقتیں: پیٹرن کیپچر کرتا ہے جو پائپ لائن تجزیہ سے چھوٹ جاتا ہے۔ کمزوریاں: پائپ لائن کی تبدیلیوں یا نئے اقدامات کا حساب نہیں رکھتی

طریقہ 5: AI/ML پیشین گوئی کی پیشن گوئی

یہ کیسے کام کرتا ہے: مشین لرننگ ماڈل ڈیل کے نتائج کی پیشن گوئی کرنے کے لیے CRM ڈیٹا پیٹرن کا تجزیہ کرتے ہیں۔

ان پٹ کی خصوصیات:

درستگی کی حد: 75-90% (کافی ڈیٹا کے معیار اور حجم کے ساتھ)

طاقتیں: ان نمونوں کو دریافت کرتا ہے جن سے انسان یاد نہیں کرتے، وقت کے ساتھ ساتھ بہتری آتی ہے۔ کمزوریاں: صاف ڈیٹا، کافی حجم اور تکنیکی عمل درآمد کی ضرورت ہے۔

طریقہ 6: منظر نامے کی منصوبہ بندی

یہ کیسے کام کرتا ہے: نتائج کی حد کو پابند کرنے کے لیے متعدد پیشین گوئی کے منظرنامے بنائیں۔

درستگی کی حد: N/A (ایک رینج فراہم کرتا ہے، نقطہ کی پیشن گوئی نہیں)

طاقتیں: غیر یقینی صورتحال کا اظہار کرتی ہے۔ ہنگامی منصوبہ بندی کی حمایت کرتا ہے۔ کمزوریاں: ایک عدد نہیں؛ ایک منظر نامے پر اینکرنگ سے بچنے کے لیے نظم و ضبط کی ضرورت ہوتی ہے۔

طریقہ 7: ملٹی میتھڈ بلینڈ

یہ کیسے کام کرتا ہے: وزنی اوسط کے ساتھ متعدد طریقوں کو یکجا کریں۔

تجویز کردہ مرکب:

درستگی کی حد: 75-90%

طاقتیں: کسی ایک طریقہ کی کمزوری کو کم کرتی ہے۔ کمزوریاں: حساب لگانے اور برقرار رکھنے کے لیے زیادہ پیچیدہ

---

پیشن گوئی کیڈنس اور عمل

ہفتہ وار پیشن گوئی کا جائزہ

ماہانہ پیشن گوئی کمٹ

---

پیشن گوئی کی درستگی کی پیمائش

---

پیشن گوئی کی درستگی کو بہتر بنانا: فوری جیت

1. CRM حفظان صحت کو نافذ کریں --- باسی بند تاریخیں اور غلط مقداریں پیشن گوئی کی درستگی کو تباہ کرتی ہیں
2. اسٹینڈرڈائز اسٹیج کی تعریفیں --- ہر مرحلے کے لیے تحریری معیار، موضوعی تشریح نہیں
3. حصہ کے لحاظ سے تاریخی جیت کی شرحوں کو ٹریک کریں --- عام امکان کو سیگمنٹ کی مخصوص شرحوں سے بدلیں
4. الٹا سے الگ کمٹ --- صرف قابل تصدیق خرید سگنل کے ساتھ پیشن گوئی کے سودے
5. ماہانہ پیشن گوئی کی درستگی کا جائزہ لیں --- آپ اس چیز کو بہتر نہیں کر سکتے جس کی آپ پیمائش نہیں کرتے ہیں۔

---

متعلقہ وسائل

• سیلز پائپ لائن آپٹیمائزیشن --- پائپ لائن ہیلتھ ڈرائیو کی پیشن گوئی کے معیار
• CRM Data Hygiene --- درست پیشین گوئیوں کے لیے صاف ڈیٹا
• کسٹمر لائف ٹائم ویلیو اسٹریٹیجیز --- توسیعی آمدنی کی پیشن گوئی
• مالیاتی رپورٹنگ ڈیش بورڈز --- پیشن گوئی کے ڈیٹا کو دیکھنا

---

پیشن گوئی کی درستگی مستقبل کی پیشین گوئی کے بارے میں نہیں ہے --- یہ غیر یقینی صورتحال کو ایک قابل انتظام حد تک کم کرنے کے بارے میں ہے۔ ملٹی میتھڈ فورکاسٹنگ، کلین CRM ڈیٹا، اور نظم و ضبط کا عمل آپ کو 60 فیصد سے 85 فیصد تک درستگی حاصل کرتا ہے، جو کہ ری ایکٹو اسکرمبلنگ اور فعال منصوبہ بندی میں فرق ہے۔ رابطہ ECOSIRE CRM کے نفاذ اور سیلز آپریشنز کی اصلاح کے لیے۔