Ditt säljteam kanske avslutar affärer och når sina mål, men utan en datadriven färdplan kan insatserna bli inkonsekventa och svåra att mäta. En kvartal kanske de presterar utmärkt, nästa kvartal kanske de missar målen och slösar bort värdefulla resurser.
Det är där försäljningsprognoser kan hjälpa till att hålla takten uppe. En korrekt försäljningsprognos fungerar som en kristallkula för ditt företag och förutsäger framtida försäljningsintäkter. 🔮
Den hjälper dig att sätta upp realistiska mål, fördela resurser effektivt och anpassa strategier för att möta förändrade marknadsförhållanden.
Är du redo att eliminera gissningar från din försäljningsprocess? I det här blogginlägget undersöks olika metoder för försäljningsprognoser och lyfts exempel som hjälper ditt team att nå framgång.
Vad är en försäljningsprognos?
En försäljningsprognos förutspår framtida försäljningsintäkter för en viss period. Den baseras på faktorer som:
- Aktuell försäljningsdata: För att identifiera mönster och säsongsvariationer
- Marknadstrender: För att belysa förändringar i konsumentbeteende och branschutveckling
- Historiska resultat: För att avslöja vad som har fungerat tidigare och hjälpa till att fastställa tillförlitliga riktmärken.
Dessa element ger företag omfattande data för att uppskatta försäljningen för befintliga produkter, nya kundförvärv och medlemsregistreringar. Dessutom kan de planera investeringar i nya produkter och tjänster och fördela resurser effektivt för tillväxt.
Det finns två typer av försäljningsprognoser:
📌 Långsiktiga prognoser: Sträcker sig längre än ett år och baseras på bredare marknadsanalyser och historiska data. De hjälper till att planera för tillväxt, sätta strategiska försäljningsmål och fördela resurser för nya produkter och marknadsexpansion.
📌 Kortsiktiga prognoser: Förutse framtida försäljning för upp till ett år baserat på senaste data och aktuella marknadsförhållanden. De styr beslut om lager, bemanning och marknadsföring.
Varför behöver du en försäljningsprognos?
Här är varför en försäljningsprognos är nyckeln till att säkerställa en stabil tillväxt:
- Sätter realistiska mål och kvoter: Ledningen kan sätta upp uppnåeliga mål baserade på förväntad försäljning. Detta motiverar teamen med tydliga, realistiska mål och håller säljteamet fokuserat och produktivt utan extra press.
- Ger insikter för resursallokering och budgetering: En korrekt prognos hjälper företag att allokera resurser – såsom personal, lager och marknadsföring – där de ger bäst resultat. Detta underlättar effektiv användning av medel och maximering av avkastningen genom att anpassa budgetarna till de prognostiserade intäkterna.
- Hjälper till att hantera kassaflödet och planera för tillväxt: En välkonstruerad försäljningsprognos ger insikt i förväntade kassainflöden. Detta gör det möjligt för företag att planera för utgifter, hantera rörelsekapital och förbereda sig för potentiella tillväxtmöjligheter utan finansiell belastning.
Hur beräknar man en försäljningsprognos?
Försäljningschefer skapar vanligtvis en försäljningsprognos för att sätta upp mål för sina säljare. Men det är också ett kraftfullt verktyg för att:
- Chefer som planerar budgetar
- Marknadsföringsteam ska sätta upp mål för kundförvärv
- Entreprenörer som vill attrahera investerare
- Småföretagare som fattar viktiga operativa beslut
Så här beräknar du en försäljningsprognos och får klarhet om dina finansiella och operativa kapaciteter för framtiden.
Formel för försäljningsprognos
Det finns ingen universell formel för försäljningsprognoser, men denna enkla formel kan vara en bra utgångspunkt:
🎯 Försäljningsprognos = (genomsnittligt försäljningspris) x (förväntat antal försäljningar)
Låt oss säga att du säljer en mjukvaruprenumeration som kostar 500 dollar per år och förväntar dig att sälja 200 prenumerationer under det kommande kvartalet. För att beräkna försäljningsprognosen för kvartalet kan du använda formeln:
Försäljningsprognos = 500 x 200 = 100 000
Denna metod är användbar för att förutse den totala intäkten när du har en stabil prissättningsmodell och kan uppskatta antalet sålda enheter.
Du kan också använda följande formel:
🎯 Årlig försäljningsprognos = Totala försäljningsintäkter hittills + möjliga försäljningsintäkter för resten av året
Denna metod ger en mer omfattande bild genom att beakta bekräftade och potentiella försäljningar för året.
Vanliga metoder för försäljningsprognoser med exempel
Företag skiljer sig åt i storlek, bransch och marknadsförhållanden, vilket är anledningen till att det inte finns någon försäljningsprognosmetod som fungerar för alla.
Valet av rätt metod beror på faktorer som:
- Företagets storlek och bransch
- Tillgängliga data och verktyg
- Komplexiteten i försäljningscykeln
Med det i åtanke ska vi utforska några av de vanligaste metoderna för försäljningsprognoser.
1. Historiska försäljningsdata
Historiska försäljningsdata används för att förutsäga framtida resultat, förutsatt att framtida försäljning följer liknande trender. Det är effektivt för företag med stabila marknader och produkter, men kan vara mindre tillförlitligt för nya eller snabbt föränderliga branscher.
Så här fungerar det:
- Analysera försäljningsdata under en viss period (t.ex. de senaste månaderna eller åren).
- Identifiera trender, säsongsvariationer och mönster
- Använd dessa data för framtida försäljningsprognoser, förutsatt att marknadsförhållandena förblir oförändrade.
Här är till exempel ett års historiska försäljningsdata för en bokhandel:
| Månad | Försäljningsintäkter ($) | Trend identifierad |
| Januari | 10 000 | Försäljningsnedgång efter helgdagarna, stadig återhämtning |
| Februari | 11 000 | Stadig tillväxt, nya bokutgivningar |
| Mars | 12 500 | Säsongsmässig topp (bokmässkampanjer) |
| April | 11 200 | Återgå till stabil tillväxt |
| Maj | 13 000 | Ökning på grund av sommarläsningstrender |
| Juni | 15 000 | Månad med högsta försäljning (examen, sommarrea) |
| Juli | 14 500 | Lätt nedgång, lugn period mitt i sommaren |
| Augusti | 13 500 | Ökning i samband med skolstarten |
| September | 12 800 | Jämn försäljning, skolstarten |
| Oktober | 13 500 | Öka med höstlanseringar |
| November | 16 000 | Rush inför helgdagarna (presentperioden börjar) |
| December | 18 000 | Ökad försäljning under helgdagar (presentköp) |
Genom att analysera detta identifierar butiken att:
- I november och december sker en försäljningsökning, med december som toppmånad på grund av julklappshandeln.
- Mars och juni är starka månader, drivna av bokmässor och examensfirande.
- Februari, maj och september visar en stadig tillväxt tack vare bokutgivningar, sommartrender och erbjudanden inför skolstarten.
- Juli visar en liten nedgång innan försäljningen ökar i augusti.
Baserat på dessa insikter kan bokhandeln öka lagret av populära presentartiklar i december och skräddarsy marknadsföringsstrategier för att dra nytta av sommarläsningen i maj.
2. Pipeline-baserad prognostisering
Denna försäljningsprognosprocess använder data från ett företags försäljningspipeline för att förutsäga framtida intäkter. Den fokuserar på aktiva affärer, deras stadium i försäljningscykeln, sannolikheten för att de avslutas och andra viktiga mått som ”affärsvärde” och ”tidsplan”.
Denna metod ger insikter om intäkter i realtid och hjälper till att justera prognoser allteftersom affärerna utvecklas. Så här fungerar det vanligtvis:
- Samla in data om alla affärer i pipeline, från leads till nära avslut.
- Tilldela varje affär en sannolikhet för att avslutas baserat på dess stadium (t.ex. lead, förslag, förhandling, avslut).
- Beräkna varje affärs viktade värde med hjälp av dess sannolikhetsprocent.
- Lägg till de viktade värdena för att skapa en intäktsprognos
Låt oss titta på ett exempel på en försäljningsprognos för ett mjukvaruföretag som använder pipeline-prognosmetoden:
| Kund | Affärsvärde ($) | Försäljningsstadium | Sannolikhet för avslut (%) | Viktat värde ($) |
| A | 35 000 | Inledande möte | 10 % | 3 500 |
| B | 100 000 | Förslag skickat | 40 % | 40 000 |
| C | 50 000 | Produktdemo | 60 % | 30 000 |
| D | 200 000 | Förhandling | 80 % | 160 000 |
| E | 120 000 | Kontrakt skickat | 90 % | 108 000 |
Om man lägger samman alla viktade värden får man en total prognostiserad intäkt på 341 500 dollar.
Denna prognos gör det möjligt för säljteamet att fördela resurser, förfina strategier och anpassa säljkapaciteten efter möjligheterna för att uppnå målen på ett effektivt sätt.
💡Proffstips: Använd en mall för försäljningspipeline för att centralisera affärsuppgifter och automatiskt beräkna viktade värden. På så sätt kan du snabbt identifiera affärer med hög prioritet och anpassa strategier utifrån sannolikheten att de kommer att avslutas.
3. Marknadsundersökning
Marknadsundersökningar ger direkt inblick i kundernas preferenser, konkurrensen och efterfrågan på marknaden. De är idealiska för företag som lanserar nya produkter eller går in på nya marknader, navigerar i konkurrensutsatt eller säsongsbetonad efterfrågan och analyserar ekonomiska, sociala eller miljömässiga effekter på försäljningen.
Ett företag som lanserar en ny serie ekologiskt kaffe upptäcker till exempel följande:
- En växande trend mot ekologiska och hållbara produkter, särskilt bland hälsomedvetna millennials.
- Viktiga konkurrenter som Starbucks och lokala varumärken finns redan på den ekologiska marknaden, men saknar hållbara förpackningar.
- Ökade konsumentutgifter för premiumprodukter från etiska källor
Baserat på dessa insikter följer här en uppskattning av potentiell försäljning och intäkter, med hänsyn till att priset per enhet är 15 dollar:
| Kundsegment | Intressegrad | Genomsnittlig orderstorlek | Prognoserad marknadsandel | Beräknad månadsförsäljning (enheter) | Beräknad månatlig intäkt ($) |
| Hälsomedvetna millennials | Hög | 2 enheter | 30 % | 15 000 | 225 000 dollar |
| Miljömedvetna konsumenter | Medelhög | 1. 5 enheter | 20 % | 10 000 | 150 000 dollar |
| Premiumkaffeentusiaster | Medium | 2 enheter | 10 % | 5 000 | 75 000 dollar |
| Allmänna kaffedrickare | Låg | 1 enhet | 5 % | 2 500 | 37 500 dollar |
| Totalt | – | – | 65 % | 32 500 | 487 500 dollar |
Detta hjälper företaget att planera produktion, marknadsföringsstrategier och lagerhantering för att möta den förväntade efterfrågan i varje marknadssegment.
4. Expertutlåtande
Denna metod bygger på försäljningsexperters branschkunskap, erfarenhet och förståelse för kundbeteende för att förutsäga framtida försäljning.
Det är fördelaktigt på nya marknader, vid produktlanseringar eller när historiska data är begränsade – särskilt i snabbrörliga branscher som teknik eller mode, där konsumenternas efterfrågan kan förändras oförutsägbart.
Experter justerar ofta prognoser baserat på affärens storlek, avslutsfrekvens och försäljningscykelns längd. Låt oss se hur:
| Faktor | Influens på expertutlåtanden | Kvantifierbart exempel |
| Affärens storlek | Experter tilldelar större affärer med starkt kundengagemang högre prognosvikt. | En försäljningschef ökar prognosens sannolikhet för en affär på 500 000 dollar från 40 % till 70 % eftersom kunden har genomfört fyra tekniska granskningar och begärt ett formellt förslag. |
| Stängningsfrekvens | Stängningsgraden justeras utifrån senaste trender, kampanjer eller förändringar i produktens attraktionskraft. | För en produkt med en historisk avslutsfrekvens på 25 % förutspår en försäljningschef en avslutsfrekvens på 35 % på grund av positiv feedback på en nyligen genomförd uppgradering. |
| Försäljningscykelns längd | Experter överväger om affärer kan avslutas tidigare eller senare än genomsnittliga cykellängder baserat på kundbeteende. | För en affär som befinner sig i sin fjärde månad av en sexmånaderscykel förutspår experten en snabbare avslutning med 80 % sannolikhet efter att kunden begärt snabbare leveranser och planerat interna möten med beslutsfattare. |
Att beräkna försäljningsprognoser är en sak, men att hantera och följa upp dem i realtid kan vara en utmaning. Där behöver du en omfattande programvara för försäljningsprognoser som hjälper dig att effektivisera processen.
Förbättra dina försäljningsprognoser med ClickUp
ClickUp är en robust projektledningsplattform som gör det möjligt för säljteam att hantera, spåra och justera prognoser med uppdateringar i realtid, funktioner för uppgiftshantering och anpassningsbara instrumentpaneler.
ClickUps plattform för försäljningsprojektledning kan hjälpa dig att effektivt hantera pipelines och analysera prestanda, säkerställa korrekta försäljningsprognoser och hålla teamen fokuserade på målen.
Med informationen centraliserad och lättillgänglig på ClickUp kan säljteamet prioritera sina insatser och bygga upp hållbara försäljningsprocesser.
Med detta omfattande verktyg kan du:
- Automatisera status- och prioritetsuppdateringar när leads rör sig genom pipelinen för att hjälpa intressenter att hålla sig uppdaterade om aktuell status.
- Skapa checklistor för att dela upp komplexa försäljningsprocesser i enkla uppgifter och tilldela dem till teammedlemmar med anpassade taggar och prioritetsetiketter.
- Samarbeta med ditt team i realtid med hjälp av ClickUp Docs för att analysera historiska försäljningsdata, marknadstrender etc.
Dessutom gör ClickUps CRM det möjligt för team att se varje steg i sin försäljningspipeline med över 15 anpassade vyer, såsom Kanban-tavlor och listor. Om en betydande del av affärerna befinner sig i slutfasen kan det alltså tyda på en uppgång i förväntade intäkter för kommande kvartal.
ClickUp Automations ser till att aktiviteterna flyter smidigt genom alla steg i processen genom att automatiskt tilldela uppgifter, utlösa statusuppdateringar och ställa in prioriterade varningar för leads som kräver omedelbar uppmärksamhet.
När en affär når slutfasen uppdaterar ClickUp dess status och varnar försäljningschefen så att denne kan prioritera den. Detta justerar intäktsprognoserna i realtid. Om flera affärer når den fasen kan försäljningsteamet snabbt uppskatta volymen av förväntade avslut, vilket förbättrar prognosernas noggrannhet och resursfördelningen.
Effektiva försäljningsprognoser beror i hög grad på datavisualisering. ClickUp hjälper dig även där. Försäljningsteamen kan använda ClickUps dashboards för att visa mätvärden som avslöjar försäljningstrender och flaskhalsar. Med över 50 anpassade widgets gör dessa dashboards det möjligt för försäljningschefer att kontrollera hur snabbt affärerna rör sig genom pipelinen, vilket direkt påverkar prognoserna.
Om till exempel affärer i förslagsfasen försenas kan prognosen justeras för eventuella avmattningar. Om affärer avslutas snabbare kan den prognostiserade intäkten ökas för att återspegla det snabbare tempot.
Det bästa av allt? ClickUp erbjuder anpassningsbara mallar för försäljningsrapporter som gör det enkelt att följa upp resultatet. Med mallar för månadsförsäljning, pipeline-status och intäktsprognoser kan teamen snabbt skapa rapporter för att lyfta fram viktiga försäljnings-KPI:er, följa trender och upptäcka flaskhalsar – utan att behöva börja från scratch.
Börja med ClickUp-mallen för försäljningsprognoser för att spåra försäljningsprognoser. Den ger en omfattande översikt över dina försäljningsmål för smartare, datadrivna beslut.
Denna mall innehåller över 17 anpassningsbara fält som hjälper dig att hålla koll på viktiga försäljningskategorier. Du kan också effektivisera planeringen och uppföljningen ytterligare med följande vyer:
- Total försäljningsprognos: Få en överblick över alla försäljningsmål
- Per affärsmöjlighet: Spåra försäljningen per affärsmöjlighet och identifiera affärer som sannolikt kommer att avslutas.
- Per månad: Planera försäljningsförväntningarna månadsvis för bättre resursfördelning.
Denna realtidsöversikt hjälper dig att göra smartare försäljningsprognoser och snabbt anpassa strategier för optimal tillväxt.
Avancerade tekniker för försäljningsprognoser
Vill du göra prognoser som ett proffs? Här är två avancerade tekniker som du kan överväga för att ta dina försäljningsprognoser till nästa nivå.
1. Tidsserieprognoser
Tidsserieanalys undersöker tidigare försäljningsdata under en viss tidsperiod för att upptäcka dolda mönster, trender och samband. Den använder avancerade statistiska metoder som:
- Utjämning: Minskar fluktuationer för att avslöja den underliggande trenden.
- Sönderdelning: Delar upp trender i komponenter som säsongsvariationer, cykliska mönster och brus.
- Prognosmodeller: Förutspår framtida försäljning baserat på dessa mönster
Genom att ta hänsyn till tidigare resultat och potentiella framtida fluktuationer i efterfrågan gör tidsserieanalys det möjligt för företag att skapa mer exakta, datadrivna prognoser – något som grundläggande metoder inte kan åstadkomma.
2. Regressionsanalys
Denna statistiska metod används för att förstå sambandet mellan en beroende variabel (som försäljning) och en eller flera oberoende variabler (som marknadsföringskostnader, webbplatstrafik eller säsongsvariationer). Den hjälper dig att se hur förändringar i dessa oberoende faktorer påverkar den beroende variabeln.
Ett företag kan till exempel använda regressionsanalys för att förutsäga försäljningen baserat på marknadsföringskostnaderna. Genom att analysera tidigare data kan de upptäcka att för varje 10 % ökning av marknadsföringskostnaderna ökar försäljningen med 5 %.
Denna insikt hjälper företag att planera framtida budgetar och optimera sina marknadsföringsinsatser för bättre försäljningsresultat.
Ta din försäljningsprognos till nästa nivå med ClickUp
Försäljningsprognoser bidrar till tillväxt och välgrundade beslut. Genom att använda metoder som historiska data, pipeline-baserade prognoser, marknadsundersökningar eller expertutlåtanden kan företag förutsäga försäljningstrender, fördela resurser och sätta upp uppnåeliga mål.
För att effektivt kunna följa och hantera försäljningsprognoser behöver du rätt verktyg.
Med sin programvara för försäljningsprojektledning gör ClickUp det möjligt för säljare att hantera och spåra leads, kundrelationer och försäljningspipelines – allt på ett och samma ställe. Dessutom förenklar dess mångsidiga mallar konfigurationen av försäljningsprocesser, vilket håller teamen organiserade och samordnade.
Dessutom ger plattformens intuitiva instrumentpaneler realtidsöverblick över försäljningsresultatet. Detta gör det möjligt för teamen att fatta datadrivna beslut och justera marknadsföringsstrategierna direkt.
Registrera dig för ClickUp idag och få ett försprång framför konkurrenterna med hjälp av exakta försäljningsprognoser.