CRM-järjestelmä parantaa myyntitiimin ennustettavuutta kokoamalla kaikki myyntidatan yhteen paikkaan ja tekemällä siitä analysoitavaa. Kun jokainen kauppa, kontakti ja myyntivaihe kirjataan järjestelmällisesti, myyntijohto näkee reaaliajassa, mitä putkessa on ja milloin kaupat todennäköisesti sulkeutuvat. Alla käymme läpi keskeisimmät kysymykset siitä, miten CRM tukee myynnin ennustamista käytännössä.
Mitä tietoja CRM kerää myynnin ennustamista varten?
CRM-järjestelmä kerää myynnin ennustamista varten tiedot kaikista aktiivisista kaupoista, niiden arvoista, myyntivaiheista, sulkemispäivämääristä ja kauppoihin liittyvistä aktiviteeteista. Nämä tiedot muodostavat pohjan, jonka avulla voidaan laskea todennäköinen liikevaihto tietylle ajanjaksolle.
Käytännössä CRM kerää ennustamisen kannalta oleellista dataa useista lähteistä samanaikaisesti. Jokainen myyjä kirjaa kauppansa järjestelmään, jolloin koko tiimin myyntiputki on nähtävissä yhdestä näkymästä. Järjestelmä tallentaa automaattisesti myös aktiviteettidataa, kuten sähköposteja, puheluita ja tapaamisia, jotka kertovat, kuinka aktiivisesti kauppaa viedään eteenpäin.
Tärkeimpiä ennustedatapisteitä ovat muun muassa:
- Kaupan arvo ja todennäköisyysprosentti
- Arvioitu sulkemispäivämäärä
- Myyntivaihe ja siinä vietetty aika
- Aktiviteettien määrä ja laatu per kauppa
- Historiallinen konversioprosentti vaiheiden välillä
Mitä enemmän myyntitiimi käyttää CRM:ää johdonmukaisesti, sitä tarkempaa dataa kertyy ja sitä luotettavammiksi ennusteet kehittyvät ajan myötä.
Miten myyntiputken hallinta vaikuttaa ennustetarkkuuteen?
Myyntiputken hallinta vaikuttaa ennustetarkkuuteen suoraan: selkeästi määritelty putki, jossa jokaisella vaiheella on omat kriteerinsä, mahdollistaa realistisen arvion siitä, kuinka suuri osa kaupoista etenee sulkemiseen. Ilman hallittua putkea ennusteet perustuvat arvauksiin eivätkä todelliseen dataan.
Kun myyntiputki on rakennettu oikein, jokainen vaihe edustaa konkreettista askelta myyntiprosessissa. Tämä tarkoittaa, että CRM voi laskea historiallisen konversioprosentin vaiheiden välillä ja soveltaa sitä nykyisiin kauppoihin. Jos tiedät, että 60 prosenttia tarjousvaiheessa olevista kaupoista sulkeutuu, voit ennustaa tulevan kuukauden liikevaihdon huomattavasti tarkemmin.
Myyntiputken laatu vaikuttaa myös siihen, kuinka nopeasti ongelmat tunnistetaan. Jos kauppa on jumittunut samaan vaiheeseen liian kauan, CRM nostaa sen esiin. Tämä antaa myyntijohdolle mahdollisuuden reagoida ajoissa sen sijaan, että kuukauden lopussa huomataan ennusteen olevan pielessä.
Miksi manuaalinen ennustaminen epäonnistuu ilman CRM-dataa?
Manuaalinen ennustaminen epäonnistuu ilman CRM-dataa, koska se perustuu myyjien subjektiivisiin arvioihin eikä todelliseen myyntihistoriaan tai objektiivisiin mittareihin. Ihmismuisti on valikoiva, optimismi vääristää arvioita ja tieto hajaantuu sähköposteihin, taulukoihin ja muistiinpanoihin.
Vähintään neljän myyjän tiimissä tiedon hajautuminen muodostuu nopeasti vakavaksi ongelmaksi. Yksi myyjä arvioi kaupan todennäköisyyden yhdellä tavalla, toinen toisella, eikä kenelläkään ole kokonaiskuvaa. Myyntijohto joutuu keräämään tiedot erikseen jokaiselta, ja lopputulos on silti parhaimmillaan epätarkka arvaus.
Toinen keskeinen ongelma on se, että manuaalisessa ennustamisessa ei hyödynnetä historiallista dataa. CRM-järjestelmä oppii ajan myötä, millaiset kaupat tyypillisesti sulkeutuvat ja millaiset jäävät kesken. Tätä oppimista ei voi korvata muistinvaraisella arvaamisella, vaikka myyjällä olisi vuosien kokemus.
Millaisia ennustemalleja CRM-järjestelmä tukee?
CRM-järjestelmä tukee useita ennustemalleja, joista yleisimmät ovat putkipohjainen ennuste, vaihepohjainen todennäköisyysennuste sekä historialliseen dataan perustuva trendiennuste. Malli valitaan myyntitiimin tarpeiden ja myyntisyklin pituuden mukaan.
Putkipohjainen ennuste
Putkipohjaisessa mallissa lasketaan yhteen kaikkien aktiivisten kauppojen arvo tietyssä aikaikkunassa. Se on yksinkertainen ja nopea, mutta ei huomioi kauppojen todennäköisyyttä. Tämä malli sopii tiimeille, joilla on lyhyt myyntisykli ja korkea konversioprosentti.
Vaihepohjainen todennäköisyysennuste
Vaihepohjainen malli painottaa jokaisen kaupan arvon sen myyntivaiheen mukaan. Jos kauppa on vasta ensimmäisessä kontaktivaiheessa, sen painoarvo ennusteessa on matala. Jos kauppa on jo sopimusvaiheessa, painoarvo on korkea. Tämä malli antaa realistisemman kuvan todennäköisestä liikevaihdosta.
Pipedrive tukee molempia malleja natiivisti ja mahdollistaa myös mukautettujen ennustenäkymien rakentamisen. Näin myyntijohto voi valita näkökulman tilanteen mukaan, esimerkiksi vertailla optimistista ja konservatiivista ennustetta rinnakkain.
Miten myyntijohto hyödyntää CRM-raportteja ennustamisessa?
Myyntijohto hyödyntää CRM-raportteja ennustamisessa seuraamalla reaaliaikaisesti putken kehitystä, yksittäisten myyjien suoritusta ja kauppojen etenemistä vaiheiden välillä. Raportit muuttavat intuitioon perustuvan johtamisen dataohjatuksi päätöksenteoksi.
Käytännön tasolla tämä tarkoittaa, että myyntijohto voi viikoittaisessa katsauksessa nähdä yhdellä silmäyksellä, onko kuukauden tavoite saavutettavissa nykyisellä putkella. Jos putki on liian ohut tai kaupat ovat jumissa tietyssä vaiheessa, korjaaviin toimenpiteisiin voidaan ryhtyä hyvissä ajoin.
CRM-raportit auttavat myös tunnistamaan systemaattisia ongelmia myyntiprosessissa. Jos tietyssä vaiheessa konversioprosentti on jatkuvasti alhainen, se kertoo, että prosessissa tai viestinnässä on kehitettävää. Tämä tieto on arvokasta sekä yksittäisen myyjän valmennuksessa että koko tiimin prosessinkehityksessä.
Me Zimplellä autamme myyntitiimejä rakentamaan juuri heidän tarpeisiinsa sopivat raportointinäkymät Pipedriveen, jotta ennustamisesta tulee osa jokapäiväistä johtamisrutiinia eikä kuukausittainen stressaava arvausharjoitus.
Milloin CRM-ennustaminen alkaa tuottaa luotettavia tuloksia?
CRM-ennustaminen alkaa tuottaa luotettavia tuloksia yleensä kolmen kuukauden johdonmukaisen käytön jälkeen, kun järjestelmässä on riittävästi historiallista dataa konversioprosenttien laskemiseen. Mitä pidempään CRM:ää käytetään systemaattisesti, sitä tarkemmiksi ennusteet kehittyvät.
Kolme kuukautta on kuitenkin minimiarvio, ja se edellyttää, että koko tiimi kirjaa kauppansa ja aktiviteettinsa järjestelmään johdonmukaisesti alusta alkaen. Jos kirjauskäytännöt ovat epäyhtenäisiä tai osa kaupoista jää kirjaamatta, datan laatu heikkenee ja ennusteiden luotettavuus kärsii.
Luotettavan ennustamisen edellytykset ovat:
- Kaikki aktiiviset kaupat kirjataan CRM:ään heti, kun ne syntyvät
- Myyntivaiheet päivitetään reaaliajassa kaupan edetessä
- Arvioitu sulkemispäivämäärä pidetään ajantasaisena
- Aktiviteetit, kuten tapaamiset ja tarjoukset, kirjataan kaupan alle
Kun nämä perusteet ovat kunnossa, CRM:n ennustetarkkuus paranee jatkuvasti. Vuoden käytön jälkeen myyntitiimillä on käytössään historiallinen vertailupohja, joka tekee ennustamisesta merkittävästi tarkempaa kuin mikään manuaalinen menetelmä voisi tarjota.
Aiheeseen liittyvät artikkelit
- Näin CRM-järjestelmä tehostaa myyntiprosessiasi käytännössä
- Pipedrive pitää myyntitiimisi organisoituneena ja tehokkaana
- Top 5 CRM-järjestelmät – mikä on paras CRM yritykselle?
- Miten data siirretään uuteen CRM-järjestelmään ilman tietojen häviämistä?
- Miksi Pipedrive-koulutus kannattaa ennen käyttöönottoa?
