Sådan bruger du provisionsdata til at forecaste salg mere præcist

Sådan bruger du provisionsdata til at forecaste salg mere præcist

4 ud af 5 virksomheder misser deres sales forecast med mere end 10%. Det er ikke fordi sælgerne lyver eller er dårlige til at vurdere deres pipeline. Problemet er, at forecasts ofte bygger på subjektive vurderinger frem for objektive data. Men svaret ligger måske allerede i jeres provisionsdata.

Historiske provisionsudbetalinger fortæller en sandhed, som pipeline-estimater ikke kan: Hvad der faktisk blev lukket, hvornår, og af hvem. Når du kombinerer denne viden med real-time provisionsdata, får du et kraftfuldt værktøj til at forudsige fremtidigt salg.

Problemet med traditionel forecasting

Ifølge Korn Ferry identificerer over 40% af sales operations-ledere sælger-subjektivitet som den største udfordring for forecast-nøjagtighed. Sælgere er optimistiske af natur. De tror på deres deals. Men optimisme er ikke en pålidelig datakilde.

Resultatet er forudsigeligt: Færre end 25% af salgsorganisationer opnår en forecast-nøjagtighed på 75% eller højere. Det betyder, at tre ud af fire virksomheder navigerer i mørke, når det handler om at planlægge ressourcer, budgetter og cash flow.

Samtidig eksisterer salg, HR og finance ofte i separate siloer. Marketing tracker leads, salg tracker pipeline, og finance tracker omsætning. Men ingen har det fulde billede, fordi data ikke flyder på tværs.

Provisionsdata som ledende indikator

Provisionsdata er anderledes. De er bagudskuende i den forstand, at de baseres på faktisk lukkede handler, men de kan bruges fremadrettet til mønstergenkendelse. Når du analyserer historiske provisionsudbetalinger, får du indsigt i mønstre, som pipeline-data ikke afslører.

Tænk på det sådan: Stop med at spørge sælgerne, hvad de tror, de lukker. Se i stedet på, hvad de faktisk får betalt for. Det er en mere ærlig samtale.

Real-time synlighed forbedrer både motivation og præcision

Moderne provisionssystemer giver ikke kun historiske data. De giver real-time synlighed i, hvordan sælgere performer mod deres mål. Når sælgere kan se deres fremskridt løbende, øges ikke bare deres motivation, men også kvaliteten af den data, du kan bruge til forecasting.

Når en sælger ved præcis, hvor langt de er fra næste målniveau, bliver deres estimater mere realistiske. De har et incitament til at være ærlige om, hvad der kan lukkes, fordi de selv kan se konsekvensen for deres indtjening.

Samtidig får finance-teams adgang til bedre data til budgettering. Når provisionsomkostninger kan forudsiges mere præcist, forbedres hele virksomhedens cash flow-planlægning.

Integration af kompensationsdata og pipeline

De mest avancerede salgsorganisationer integrerer provisionsdata direkte med pipeline-data. Moderne Sales Performance Management-platforme gør det muligt at koble disse datakilder, så du får et samlet billede af, hvad der forventes at lukkes, og hvad det vil koste i provision.

Ifølge McKinsey kan predictive analytics forbedre forecast-nøjagtigheden med 20-50% sammenlignet med traditionelle metoder. Når du tilføjer provisionsdata til denne ligning, bliver resultaterne endnu stærkere.

Dette handler ikke kun om teknologi. Det handler om at skabe et fælles sprog mellem salg, HR og finance. Provisionsdata er noget, alle afdelinger kan forstå og stole på, fordi de afspejler faktiske resultater.

CFO-perspektivet: Bedre budgettering af kompensationsomkostninger

For CFO'er handler forecasting ikke kun om omsætning. Det handler også om omkostninger. Og kompensationsomkostninger er ofte en af de største variable omkostningsposter.

Ifølge Gartner har færre end 50% af salgsledere høj tillid til deres organisations forecast-nøjagtighed. Når du ikke ved, hvor meget provision der skal udbetales næste kvartal, bliver det svært at planlægge. Provisionsforecasts baseret på historiske data og real-time performance giver et mere præcist billede af kommende udgifter.

Dette er særligt vigtigt i vækstperioder, hvor salgsholdet udvides. Uden præcise provisionsforecasts risikerer du at undervurdere omkostningerne ved nye ansættelser eller overvurdere den kortsigtede indtjening fra nye sælgere.

Barrierer og hvordan du overvinder dem

Ifølge KPMG oplever 58% af organisationer stadig ugentlige forstyrrelser på grund af fejl i deres legacy-systemer. Data-siloer mellem CRM, HR-systemer og provisionsberegning gør det svært at skabe et samlet billede.

Løsningen er integration. Når dit provisionssystem kan tale med dit CRM, får du adgang til data, der kombinerer pipeline-status med historisk performance. Automatiserede provisionsberegninger eliminerer manuelle fejl og sikrer, at data er pålidelige nok til at basere forecasts på.

Der er også en kulturel barriere. Mange organisationer har en tradition for at basere beslutninger på mavefornemmelse. At skifte til datadrevet beslutningstagning kræver en ændring i mindset, men resultaterne taler for sig selv.

Fra data til handling

Provisionsdata kan bruges til mere end bare forecasting. De kan identificere, hvilke sælgere der er på vej mod deres mål, og hvilke der har brug for støtte. De kan afsløre, om visse produkter eller segmenter underperformer. Og de kan hjælpe med at forudsige, hvem der risikerer at forlade virksomheden baseret på deres performance-trend.

For sales leaders giver provisionsdata et ærligt spejl. Det afslører ikke bare, hvad holdet siger, de vil lukke. Det viser, hvad de faktisk har leveret historisk og hvilke mønstre, der er sandsynlige fremadrettet.

Kom godt i gang

Start med at samle dine historiske provisionsdata. Analyser mønstre over de seneste 12-24 måneder. Identificer sæsonudsving, toppræstanter, og hvilke faktorer der korrelerer med succes.

Overvej derefter at investere i et provisionssystem, der giver real-time synlighed. Når sælgere og ledere kan se performance løbende, forbedres ikke bare motivationen, men også kvaliteten af de data, du kan bruge til forecasting.

Endelig handler det om at nedbryde siloerne mellem salg, HR og finance. Provisionsdata er et fælles sprog, som alle kan forstå. Brug det til at skabe bedre samtaler om, hvor virksomheden er på vej hen, og hvad det vil koste at komme derhen.

Kilder

Gartner: Sales Forecasting Accuracy Benchmarks. Korn Ferry: Sales Operations Challenges Survey. McKinsey & Company: AI-Driven Operations Forecasting. KPMG: Digital Transformation Barriers in Enterprise Organizations.