Dlaczego prognoza sprzedaży się nie zgadza i co zwykle ją zawyża

Prognoza sprzedaży rozjeżdża się z wynikiem prawie zawsze przez lejek, z którego jest liczona, a nie przez wzór. Wzór jest jednolinijkowy i nie da się go pomylić: sumujesz wartości otwartych szans pomnożone przez prawdopodobieństwo wygranej, dla spraw z datą zamknięcia w danym miesiącu. Kłopot polega na tym, że każdy z trzech składników tego wzoru bierze się z pola, które ktoś kiedyś wypełnił i już nigdy do niego nie wrócił.

Niżej masz rozróżnienie prognozy od planu i od wartości lejka, wyliczenie na liczbach, sześć rzeczy, które w polskich firmach B2B najczęściej zawyżają wynik, i kwadrans roboty, po którym będziesz wiedzieć, czy Twoja prognoza w ogóle ma podstawy.

W skrócie:

• Prognoza to liczba, którą przebijesz w dziewięciu przypadkach na dziesięć. Nie to, ile chcesz zrobić, i nie to, ile wyjdzie, jeśli wszystko się uda.
• Wzór na prognozę z lejka jest prosty. Wchodzą do niego trzy pola: wartość szansy, oczekiwana data zamknięcia i etap albo kategoria pewności. Każde z tych trzech pól psuje się w innej sytuacji.
• Najczęstsza przyczyna zawyżenia nie jest wcale optymizmem handlowca. To szanse, które są już rozstrzygnięte, ale nikt ich nie zamknął w systemie.
• Metody statystyczne, które znajdziesz w większości polskich artykułów o prognozowaniu (średnia ruchoma, regresja, ARIMA), są zrobione pod powtarzalną sprzedaż produktu. W B2B z cyklem liczonym w miesiącach nie mają na czym pracować.
• Pierwsze dwa kwartały prognozowania i tak będą do kosza. Chodzi o to, żeby ktoś zapisał, o ile się pomylił, bo bez tego zapisu trzeci kwartał wygląda tak samo jak pierwszy.

Co to jest prognoza sprzedaży

Prognoza sprzedaży to liczba, którą zamierzasz przebić w dziewięciu przypadkach na dziesięć. Tak definiuje ją Dave Kellogg, były prezes MarkLogic, i to jest definicja użytkowa, a nie podręcznikowa: prognoza jest po to, żeby ktoś inny mógł na niej oprzeć decyzję o zatrudnieniu, o zamówieniu towaru albo o kredycie. Jeśli mylisz się w połowie przypadków, to nie jest prognoza, tylko życzenie z liczbą.

To rozróżnienie brzmi na akademickie, a jest praktyczne. Kiedy pytam trzy osoby w firmie o prognozę na najbliższy miesiąc i pierwsza mówi, ile chce zrobić, druga, ile zrobi na pewno, a trzecia, ile zrobi, jeśli wszystko jej wyjdzie, to nie ma czego porównać ani czego poprawić. Zanim policzysz cokolwiek, zapiszcie w jednym miejscu, którą z tych trzech liczb podajecie.

Ostatni wiersz jest ważniejszy od pozostałych czterech. Ważona wartość lejka i prognoza to nie to samo, choć wiele firm podaje pierwszą liczbę pod drugą nazwą. Ważona wartość jest wyliczana automatycznie i nie wie nic o tym, że dwie największe sprawy stoją bez kontaktu od sześciu tygodni. Prognoza to ta sama liczba po tym, jak ktoś przeszedł przez sprawy i część z nich odsiał.

Dwie pierwsze liczby biorą się z decyzji, trzy kolejne z lejka. Porównywanie ich ze sobą jest źródłem połowy nieporozumień o prognozie.

Jak obliczyć prognozę sprzedaży

Prognoza z lejka to suma iloczynów wartości szansy i prawdopodobieństwa jej wygrania, liczona dla spraw z oczekiwaną datą zamknięcia w danym okresie. Prawdopodobieństwo bierze się z kategorii, którą handlowiec przypisuje szansie, albo z etapu, na którym ona stoi.

Kellogg proponuje trzy kategorie i przypisane do nich prawdopodobieństwa: pewne 90%, prognozowane 70%, możliwe 30%. Kategorie są przypisywane przez człowieka, nie przez system, i to jest ich zaleta. Etap mówi, jak daleko sprawa zaszła w procesie, a kategoria mówi, co handlowiec o niej wie.

Wartość lejka wynosi 460 tysięcy, a prognoza 234 tysiące. Różnica między tymi dwiema liczbami to zwykle miejsce, w którym zaczyna się nieporozumienie na spotkaniu zarządu.

Sprawdzenie, które nadaje temu sens, przychodzi po kwartale. Weź wszystkie szanse oznaczone jako pewne i policz, ile z nich faktycznie się zamknęło. Jeśli wyjdzie około 90%, kategorie działają. Jeśli wyjdzie 50%, handlowiec nie ma pecha, tylko źle klasyfikuje sprawy, i to jest informacja, z którą da się coś zrobić na spotkaniu jeden na jeden. Kellogg pisze o tym wprost: odchylenia od przypisanych prawdopodobieństw są sygnałem błędnej klasyfikacji, bo to prawdopodobieństwo ma być podstawą przypisania kategorii, a nie odwrotnie. Cała nauka prognozowania sprowadza się do tego jednego pomiaru powtórzonego kilka razy i nie da się jej przyspieszyć.

Źródło: Dave Kellogg, „How to Train Your VP of Sales to Think About the Forecast".

Sześć rzeczy, które zawyżają prognozę sprzedaży

Wzór wyżej policzy się grzecznie na każdych danych. Poniższa szóstka to powody, dla których wynik tego liczenia rozjeżdża się z rzeczywistością, uszeregowane od najczęstszego. Wszystkie sześć widzę w audytach CRM na tyle regularnie, że sprawdzam je w tej kolejności.

1. Szanse rozstrzygnięte, których nikt nie zamknął. To jest najczęstsza i najdroższa z całej szóstki, a jednocześnie ta, o której nikt nie pisze, bo brzmi zbyt banalnie. Sprawa została wygrana albo przegrana, wszyscy o tym wiedzą, i nikt nie zmienił statusu w systemie. Przy jednym z wdrożeń kierownik działu podsumował to tak: wszyscy się cieszą, że w lejku jest pięć milionów, a połowa z tego to stare, pozamykane sprawy. W innej bazie, którą audytowałem, w lejku stało 85 szans z nieaktualnym stanem. Filtr, który to pokazuje, ustawisz w minutę: data zamknięcia wcześniejsza niż dzisiaj, status otwarty. Jeśli tam coś jest, prognozy nie ma sensu liczyć, dopóki tego nie posprzątasz.

2. Data zamknięcia jako pole obowiązkowe, które nikogo nie obchodzi. CRM zwykle wymaga daty przy zakładaniu szansy, więc handlowiec wpisuje koniec bieżącego miesiąca albo kwartału i nie wraca do tego pola. Efekt widać w rozkładzie: prawie wszystkie sprawy mają datę na 30 albo 31, a prognoza miesięczna wygląda tak, jakby cała sprzedaż miała wpaść w ostatnim tygodniu. Ten sam mechanizm przenosi wartość z miesiąca na miesiąc, bo pierwszego dnia handlowiec przesuwa datę o kolejny miesiąc, zamiast zamknąć sprawę.

Rozkład dat zamknięcia sprawdzisz w minutę i mówi więcej o jakości lejka niż sama wartość prognozy.

3. Dwa lejki liczone jako jeden. Firmy, które obok nowej sprzedaży prowadzą opiekę nad klientem albo odnowienia, często trzymają to w drugim lejku, a raport sumuje oba. Do prognozy nowej sprzedaży wchodzi wtedy przychód, który i tak by wpłynął, i liczba przestaje odpowiadać na pytanie, po co powstała. Sprawdzenie zajmuje chwilę: policz wartość otwartych spraw osobno dla każdego lejka i zobacz, czy raport, który czyta zarząd, robi to samo.

4. Wartość wpisana przy zakładaniu szansy i nigdy niezweryfikowana. Handlowiec zakłada sprawę na podstawie pierwszej rozmowy i wpisuje kwotę, która wtedy wydaje się sensowna. Trzy miesiące później zakres jest inny, a kwota ta sama. Przy jednym z wdrożeń brzmiało to tak: wygramy przetarg na czterdzieści tysięcy, a w systemie stoi szansa na dwa miliony. Sprawdzenie jest porównawcze. Policz medianę wartości wygranych spraw z ostatniego roku i medianę wartości spraw dziś otwartych. Jeśli ta druga jest wyraźnie wyższa, wartości w lejku są dopisane, a nie ustalone.

5. Pole pewności wypełniane po fakcie. W bazie, którą audytowałem, prawie każda wygrana sprawa miała najwyższą wartość w polu pewności, a prawie każda przegrana najniższą. To nie jest prognoza, tylko wynik przepisany wstecz. Takie pole wygląda na prognostyczne i nie jest, a jeśli oprzesz na nim ważoną wartość lejka, będziesz miał wykres, który dopiero po zamknięciu kwartału zgadza się z rzeczywistością. Więcej o tym, jak takie pola wyglądają w danych, jest we wnioskach z audytów CRM.

6. Etapy bez kryteriów wyjścia. Prawdopodobieństwo przypisane do etapu ma sens tylko wtedy, gdy wejście na ten etap coś znaczy. Jeśli „wysłana oferta" oznacza w praktyce, że ktoś wysłał plik i nikt nie odpisał, to szansa stojąca tam od pół roku wchodzi do prognozy z tym samym prawdopodobieństwem, co sprawa, w której klient wczoraj odesłał uwagi do umowy. To jest problem procesu, nie prognozy, i naprawia się go w procesie sprzedaży, przy okazji spisywania kryteriów wejścia i wyjścia dla każdego etapu.

Zwróć uwagę, że tylko szósty punkt dotyczy tego, co większość tekstów o prognozowaniu opisuje jako przyczynę: optymizmu handlowców. Pięć pierwszych to stan danych, a nie stan czyjejś głowy. Dopóki CRM nie jest posprzątany, prognozowanie z niego jest wróżeniem z fusów, i to zdanie mówię klientom, zanim zaczniemy rozmawiać o metodach.

Jak sprawdzić w kwadrans, czy Twoja prognoza ma podstawy

Otwórz CRM i policz pięć rzeczy. Nie potrzebujesz do tego raportów ani nowego pulpitu, wystarczą filtry na liście szans.

1. Ile otwartych szans ma datę zamknięcia w przeszłości. Jeśli więcej niż kilka procent, punkt 1 z listy wyżej dotyczy Ciebie i reszta pomiarów nie ma znaczenia, dopóki tego nie posprzątasz.
2. Jak rozkładają się daty zamknięcia w bieżącym miesiącu. Skupienie na ostatnich dwóch dniach znaczy, że pole jest wypełniane odruchowo.
3. Ile otwartych szans nie ma żadnej aktywności od ponad trzydziestu dni. To są sprawy, które z dużym prawdopodobieństwem są już przegrane, tylko nikt tego nie nazwał.
4. Jaka jest mediana wartości wygranych spraw z ostatniego roku i jak ma się do mediany spraw dziś otwartych.
5. Ile szans stoi na tym samym etapie dłużej niż jeden cykl sprzedaży. Jeśli Twój średni cykl to trzy miesiące, wszystko powyżej trzech miesięcy na jednym etapie jest podejrzane.

Jeśli którakolwiek z tych pięciu liczb wygląda źle, prognoza nie jest zepsuta. Zepsuty jest lejek, a prognoza tylko go pokazuje. Naprawianie prognozy przez zmianę metody liczenia jest w tym miejscu najdroższym możliwym ruchem, bo kosztuje kwartał i niczego nie zmienia.

Dlaczego metody statystyczne nie działają w sprzedaży B2B

Średnia ruchoma, regresja, wygładzanie wykładnicze i modele szeregów czasowych zakładają, że sprzedaż jest powtarzalna i że przeszłość mówi coś o przyszłości. W handlu detalicznym i w produkcji to jest prawda: sprzedajesz te same produkty tym samym ludziom co tydzień, a sezonowość i pogoda faktycznie tłumaczą część wahań. W usługach B2B ten warunek nie jest spełniony. Osiem kontraktów rocznie to nie jest szereg czasowy, tylko osiem zdarzeń, z których każde miało własną historię.

Klientka, z którą pracowałem nad lejkiem w firmie o cyklu zamknięcia od półtora do dwóch lat, powiedziała mi wprost, że kiedy słyszy o średniej prognozie, to w ich przypadku ta średnia niczego nie opisuje. Miała rację. Przy dwóch latach cyklu i kilkunastu sprawach rocznie jedna szansa przesunięta o kwartał zmienia wynik roku o kilkadziesiąt procent, a żaden model tego nie przewidzi, bo to nie jest wahanie losowe, tylko pojedyncza decyzja pojedynczego klienta.

Jest jeszcze jedna pułapka przy krótkim cyklu, odwrotna do intuicji. Jeśli sprzedajecie w trzydzieści dni, to większość tego, co domkniecie w tym kwartale, jeszcze w ogóle nie istnieje w CRM. Prognoza kwartalna liczona z dzisiejszego lejka będzie w takiej firmie zaniżona, a nie zawyżona, i trzeba ją rozbić na dwie części: to, co już stoi w systemie, i to, co musi dopiero wpaść z marketingu.

Prognoza sprzedaży w Excelu czy w CRM

Excel jest lepszy do jednej rzeczy i gorszy do wszystkiego innego. Lepszy jest wtedy, gdy chcesz policzyć kilka scenariuszy obok siebie i zobaczyć, co się stanie z liczbą, jeśli dwie duże sprawy przesuną się o miesiąc. Tego żaden CRM nie zrobi wygodnie i dlatego arkusz z trzema wariantami wraca na spotkania zarządu nawet w firmach z dobrze ustawionym systemem.

Gorszy jest w tym, że dane w nim się starzeją w chwili wklejenia. Prognoza w arkuszu jest zdjęciem lejka z dnia, w którym ktoś zrobił eksport, a lejek zmienia się codziennie. Po trzech miesiącach nikt nie wie, która wersja pliku jest aktualna, i w praktyce widzę wtedy dwie liczby krążące po firmie, obie nieaktualne.

Podział, który działa: liczby wychodzą z CRM-a i tylko z niego, a arkusz służy do scenariuszy na tych liczbach. Warunkiem jest to, żeby CRM liczył to sam, bez comiesięcznego eksportu. Sześć raportów, które to obsługują, opisałem osobno w tekście o tym, jakie raporty sprzedażowe ustawić w CRM. Jeden z nich zestawia prognozę zadeklarowaną przez zespół z prognozą policzoną z historii lejka.

Jedno zastrzeżenie techniczne, bo kosztuje ludzi kwartał raportów. Jeśli przenosicie historię z Excela do CRM-a przy wdrożeniu, sprawdźcie, którą datę system bierze do raportów. Pipedrive przy imporcie liczy do statystyk moment fizycznego kliknięcia, a nie datę wsteczną wpisaną w polu, więc zaimportowana historia potrafi wykrzywić bieżące wykresy. Wychodzi to zwykle miesiąc po imporcie, kiedy ktoś pyta, dlaczego w zeszłym tygodniu zamknęliście czterdzieści spraw.

Co zrobić, gdy prognoza od pół roku się nie zgadza

Kolejność ma tu znaczenie, bo trzy z tych czterech kroków są darmowe, a czwarty bez nich nie zadziała.

1. Ustalcie jedno znaczenie słowa „prognoza" i zapiszcie je. Jedno zdanie w jednym miejscu, do którego da się wrócić za trzy miesiące. Bez tego porównujecie liczby, które znaczą co innego u każdej osoby.
2. Wyznaczcie stały termin na przegląd lejka. „Robimy to na bieżąco" znaczy, że nie robicie tego nigdy. Pierwszy poniedziałek miesiąca, wszystkie otwarte sprawy, cztery pola przy każdej: oczekiwana data zamknięcia, wartość, etap, kategoria pewności. Nie tylko sprawy na ten miesiąc, bo te zalegające są właśnie tym, co zawyża.
3. Rozdzielcie trzy rozmowy, które dziś odbywają się na jednym spotkaniu: prognozę, porządki w lejku i pracę nad konkretną szansą. Kiedy wszystkie trzy dzieją się naraz, nie wychodzi żadna, bo każda ma innego adresata i inny efekt. Rozpisałem to w tekście o spotkaniach z handlowcami.
4. Dopiero potem zautomatyzujcie to, co da się zautomatyzować. Przypomnienie o szansie bez aktywności, ostrzeżenie o dacie zamknięcia w przeszłości, zamknięcie spraw bez kontaktu od kwartału. To są automatyzacje w CRM, które utrzymują lejek w stanie nadającym się do liczenia, i mają sens wyłącznie wtedy, gdy wcześniej ustaliliście, co którą sprawą się dzieje. Automatyzacja postawiona na nieuporządkowanym procesie utrwala bałagan i robi to szybciej niż człowiek.

Pierwsze dwa kwartały prognozowania i tak wyjdą źle. To jest normalne i nie ma na to skrótu, bo prognozowania uczysz się wyłącznie na własnych pomyłkach. Chodzi o to, żeby ktoś te pomyłki zapisywał: ile podaliście, ile wyszło, o ile i przy których sprawach. Bez tego zapisu trzeci kwartał wygląda dokładnie tak samo jak pierwszy, a temat po cichu znika i zostaje pytanie „jak myślisz, ile zrobimy w tym miesiącu?" zadawane przy kawie.

Jeśli prognoza nie zgadza się dlatego, że sprzedaż realnie spadła, a nie dlatego, że lejek jest brudny, to jest inna diagnoza i zaczyna się gdzie indziej. Sześć miejsc, w których wtedy szukam przyczyny, opisałem w tekście o tym, jak zwiększyć sprzedaż B2B.

Jeśli liczby z Waszego CRM-a nie mają sensu

Ta szóstka nie pochodzi z cudzych artykułów o prognozowaniu. Pochodzi z zapisów rozmów wdrożeniowych i z baz, które przeglądałem: z lejków, w których policzyłem, ile szans ma datę zamknięcia w przeszłości, i ze zdań ludzi, którzy tymi lejkami zarządzają.

Jeśli chcesz to sprawdzić u siebie, zacznij od kwadransa z pięcioma filtrami z sekcji wyżej. To wystarczy, żeby wiedzieć, czy problem jest w danych, czy w metodzie. Jeśli okaże się, że w danych, a nie ma kto przez nie przejść, robię to jako audyt CRM: przechodzę przez lejek, pola i raporty i pokazuję, które liczby da się policzyć na Waszych danych, a które są dziś nie do policzenia. Jeśli nie zgadza się też proces albo sposób, w jaki zespół kwalifikuje szanse, sam CRM jest za wąskim zakresem i wtedy właściwą robotą jest audyt sprzedaży, który zaczyna się od procesu, a dane traktuje jako jedno ze źródeł.

A jeśli CRM-a jeszcze nie ma i prognoza powstaje w arkuszu, prognozowanie jest o krok za daleko. Wtedy najpierw wdrożenie CRM, a liczby później.