做銷售預測業績的方法有：1.判斷力預測分析；2.年歷預測分析法；3.布氏漏斗預測分析；4.投資組合預測分析；5.多回歸分析；6.機器智能分析。

做銷售預測業績的方法有哪些

1.判斷力預測分析。

一種真實的由上而下的預測分析方式就是人們所說的判斷力預測分析。本質上，你要求你的銷售主管衡量他們對買賣的感受，他們進行買賣的概率，以及他們期望進行買賣的時間。

這是最不準確的預測分析方式，就像在2021年駕駛一臺沒有儀器的飛機相同——沒有理由冒險。買賣滑點和擺動買賣可能會使這些預測分析非常不準確。

例如，在第一季度結束時，首席財務官要求銷售經理預測分析下一季度的銷售總額。根據Q2在營銷停滯期的軼事經歷和最近對渠道覆蓋率的記憶，主管提出了一個數字，反映了他對下一季度銷售業績的判斷力。

判斷力預測分析是一種小型營銷組織或團隊，通常用于買賣較少、營銷階段較長、ACV較大的行業。這些公司依靠銷售主管和主管的經驗來預測未來。我們不推薦這種方式，但為了完整起見，人們想簡要提一下。

2.年歷預測分析法。

用歷史記錄預測未來的表現就是人們所說的年歷法。使用歷史記錄和增長預測分析可能比判斷力更準確，但也有一些缺點。

年歷預測分析方式不考慮氣候問題。如果行業動態或宏觀角度經濟波動發生變化，歷史記錄可能不再相關。2020年解釋了這個問題，因為基于2019年的數據預測變得無用。

在這個例子中，當首席財務官要求銷售經理預測分析Q2時，主管會立即回顧去年Q2與其他季度相比的績效數據信息，以及過去十年的Q2趨勢。為了找出每一個成員進行買賣的能力和節奏趨勢，主管還檢查了他所表示的經驗營銷主題活動數據信息。

這種預測分析方式對擁有大量歷史記錄的老公司很有幫助。性能數據信息積壓越大，預測分析就越準確。

3.布氏漏斗預測分析。

了解漏斗的性能，如勝率和平均營銷階段的持續時間，有利于指導您的預測分析。人們稱之為布氏漏斗預測分析。

例如，如果你的營銷階段是兩個月，平均贏率是40%，你可以根據你的渠道覆蓋率使用這些信息進行預測分析。如果你有10個機會，每一個機會價值100萬美元，那么本季度的安全預測分析將是400萬美元。

布氏漏斗預測分析在很大程度上取決于渠道的覆蓋范圍、健康狀況和健康狀況。你的營銷階段越長，這就越重要，因為正如他們所說，渠道可以治愈一切。

當你的買賣本質上是同質的時候，這種預測分析方式是最有用的，因為它們在渠道中的狀態是一致和可預測分析的。

4.投資組合預測分析。

與投資組合主管怎么使用他們可用的財務數據來預測分析性能和對沖風險類似，營銷領導者使用他們的經驗和專家意見來預測分析他們可用的銷售數據。

該方式借鑒了討論過的各種預測分析策略，結合起來進行更準確的預測分析。

例如，銷售經理評估了經驗銷售數據，審查了渠道，并與她的表示討論了關閉的概率。現在她可以結合專業知識和真實數據信息進行預測分析。

這種預測分析方式也有利于降低風險。例如，預測分析季度銷售業績下降的主管可以將內部資源轉移到現有的關鍵銷售客戶，因為他知道將更有利可圖和可持續。

5.多回歸分析。

多重回歸是銷售預測的統計方法，它將影響所需輸出的多個自變量作為輸進，通常是收入。每一個自變量的變化都會對預測分析輸出產生相應的影響。

多回歸方式在很大程度上取決于數據信息的完整性和準確性，因為它利用這些值來分析以前的性能，預測未來的性能。多回歸是機器學習的基礎——人們將很快深入討論這個話題。

在這個例子中，首席財務官找到了銷售經理，隨后銷售經理咨詢了她的洞察力分析師，以進行操作回歸分析。分析師獲取之前的營銷主題活動數據信息和關閉機會的結果（贏或失），隨后分析當前的營銷主題活動數據信息，繪制進行給定買賣的概率。在其銷售方的公司在銷售方法上通常更加復雜和數據驅動。

6.機器智能分析。

這給我們帶來了最復雜、最強大的銷售預測方式。現代機器學習算法根據歷史記錄進行訓練，并通過分配權重和偏差來學習預期結果。ML和人工智能從數據信息中學習，甚至開發人員也不知道或不明白為什么。

機器學習算法一旦經過充分的訓練和測試，就可以實時分析數據進行滾動預測分析和高度準確的預測分析。許多機器學習模型的準確性為第99個百分位，誤差范圍可以理解和接受。