Sales Forecast คืออะไร? : เครื่องมือสำคัญสำหรับการวางแผนกลยุทธ์

การทำ Sales Forecast คือ การคาดการณ์ยอดขายในอนาคต โดยการใช้ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันมาวิเคราะห์ เพื่อให้สามารถวางแผนการทำธุรกิจและเตรียมตัวล่วงหน้าอย่างมีประสิทธิภาพ โดยทั่วไปแล้วการ Sales Forecast จะใช้เทคนิคทางสถิติต่าง ๆ มาใช้ วิเคราะห์ยอดขาย ร่วมด้วย ไม่ว่าจะเป็นการวิเคราะห์แนวโน้มของตลาด ปัจจัยภายนอกที่อาจส่งผลต่อการขาย หรือแม้กระทั่งแนวโน้มของเทคโนโลยีต่าง ๆ

ทำไม? การคาดการณ์ยอดขาย จึงสำคัญกับธุรกิจ

การพยากรณ์ยอดขายเป็นส่วนที่มีความสำคัญต่อธุรกิจเป็นอย่างมาก นั่นก็เพราะว่าการทำ Forecast ช่วยให้สามารถวางแผนจัดการทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในด้านการผลิต การจัดซื้อ และด้านการเงิน ประโยชน์หลัก ๆ ของการทำ Sales Forecast ได้แก่

• ช่วยคาดการณ์ยอดขายในอนาคตได้อย่างแม่นยำ
• ช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดการด้านการเงินได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• ช่วยให้วางแผนการผลิตและจัดซื้อได้อย่างเหมาะสม เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหาการขาดแคลนหรือการผลิตส่วนเกิน

นอกจากนี้ยังช่วยทำให้คุณสามารถหา sales pipeline เข้ามาเติมเพื่อรักษายอดขาย รวมไปถึงสามารถต่อยอดไปถึงการวิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงที่สามารถส่งผลกระทบกับการทำธุรกิจได้ เช่น ภาวะเศรษฐกิจถดถอย การแข่งขันทางการตลาด หรือความผันผวนของอัตราแลกเปลี่ยน เป็นต้น ซึ่งเมื่อคุณสามารถเตรียมรับมือกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างทันท่วงที ย่อมส่งผลดีต่อธุรกิจของคุณอย่างแน่นอน

วิธีทำ Sales forecast อย่างมีประสิทธิภาพ

การคาดการณ์ยอดขายอย่างมีประสิทธิภาพ มีขั้นตอน ดังนี้

เก็บรวบรวม วิเคราะห์ และประมวลผลของข้อมูล

เริ่มต้นการทำ Sales forecast ด้วยการรวบรวมยอดขายในอดีต โดยระบุระยะเวลาที่สนใจ เช่น เลือกลงข้อมูลของรายเดือน รายไตรมาส หรือรายปี หรือหากมีรายละเอียดเพิ่มเติมที่ส่งผลต่อการขาย เช่น ข้อมูลการโปรโมท หรือสภาพเศรษฐกิจในช่วงเวลานั้นแนะนำให้เก็บรวบรวมมาด้วย เพื่อความแม่นยำ หลังจากรวบรวมข้อมูลเรียบร้อยแล้ว มาถึงขั้นตอนการวิเคราะห์ด้วยการใช้เครื่องมือ Machine Learning เพื่อวิเคราะห์และทำการประมวลผลประวัติการขาย เพื่อให้เข้าใจแนวโน้มและการเปลี่ยนแปลงของยอดขายที่อาจเกิดขึ้น

กำหนดเป้าหมายแบบประเมินตามจริง

หลายครั้งเราจะเห็นว่าการวาง Sales forecast เป็นเพียงการกรอกตัวเลขลอย ๆ อาศัยความน่าจะเป็นคำนวณออกมา เพื่อเป็นเป้าหมายต่อเดือนหรือต่อไตรมาส โดยอาจไม่ได้คำนึงถึงความเป็นไปได้จริงนั้น อาจส่งผลกระทบได้มากกว่าที่คิด เพราะนอกจากจะไม่เห็นความเป็นไปได้ที่แม่นยำแล้ว ยังทำให้ Performance ของทีมขายดูไม่ดีไปด้วย ดังนั้นการตั้งเป้าหมายควรใช้ข้อมูลต่าง ๆ มาประกอบควบคู่ไปด้วย เช่น คุณลักษณะของสินค้า ราคาต่อหน่วยที่จะขาย จำนวนของลูกค้าที่อยู่ใน pipeline แนวโน้มการซื้อสินค้าตามสถานการณ์จริง จำนวนคู่แข่งทางการค้า  สภาวะตลาดและเศรษฐกิจ เรียกว่า ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งคาดการณ์ยอดขายได้อย่างแม่นยำมากขึ้นเท่านั้น

สำหรับเทคนิคการคาดการณ์ยอดขายให้มีประสิทธิภาพนั้น หลายคนอาจมองว่าต้องยุ่งยากและซับซ้อนมากแน่ ๆ แต่ความจริงแล้วคุณสามารถจัดการ Sales forecast ให้ง่าย สะดวก รวดเร็ว และมีความแม่นยำได้ด้วยระบบ AI จาก Wisible เครื่องมือคาดการณ์ยอดขายอัจฉริยะที่ไม่ควรพลาด

วิธีการคำนวน Sales Forecast

ก่อนที่จะเริ่มคำนวนเราต้องกำหนด Timeframe หรือ กรอบระยะเวลาที่จะคาดการณ์ยอดขายก่อน เช่น 1 เดือน, 1 ไตรมาส, หรือ 1 ปี แล้วแต่องค์กร แต่ที่เรามักจะเห็นกันบ่อยๆ คือ 1 ปี เพราะในบางธุรกิจมี Sales cycle ยาว กว่าจะปิดการขายได้แต่ละดีลอาจใช้เวลาหลายเดือน เมื่อกำหนด Timeframe ได้แล้ว ทีนี้มาลองคำนวน Sales forecast กัน

ตัวอย่าง บริษัทขายซอฟต์แวร์ CRM แห่งหนึ่ง ต้องการคาดการณ์ยอดขายในไตรมาสที่ 3 ของปี 2024 เมื่ออ้างอิงจากข้อมูลปีที่แล้ว

• ยอดขายปี 2023: มีรายได้ 100 ล้านบาท
• ยอดขายไตรมาส 1 ปี 2024: 25 ล้านบาท
• ยอดขายไตรมาส 2 ปี 2024: 28 ล้านบาท
• จำนวนลูกค้าใหม่ปี 2023: 50 ราย
• จำนวนลูกค้าใหม่ไตรมาส 1 ปี 2024: 12 ราย
• จำนวนลูกค้าใหม่ไตรมาส 2 ปี 2024: 15 ราย
• มูลค่าเฉลี่ยต่อลูกค้าใหม่ปี 2023: 2 ล้านบาท
• ยอดขายปี 2023 เติบโต 20% จากปี 2022
• ยอดขายไตรมาส 1 และ 2 ปี 2024 เติบโต 12% และ 11.11% เมื่อเทียบกับไตรมาสเดียวกันของปีก่อน

ถ้าดูจากข้อมูลปีก่อน จะเห็นได้ว่าอัตราการเติบโตของลูกค้าใหม่เฉลี่ย 12.5% ต่อไตรมาส จึงคาดการณ์ได้ว่าในไตรมาสที่ 3 คาดว่าจะได้ลูกค้าใหม่ 13 ราย และมูลค่าเฉลี่ยต่อลูกค้าใหม่จะอยู่ที่ 2 ล้านบาท

ยอดขายที่คาดการณ์ = จำนวนลูกค้าใหม่ x มูลค่าเฉลี่ยต่อลูกค้าใหม่
ดังนั้น ยอดขายที่คาดการณ์ จะเท่ากับ 13 x 2 = 26 ล้านบาท

ตัวอย่างนี้เป็นเพียงแนวทางคร่าวๆ ธุรกิจแต่ละประเภทอาจมีวิธีการคำนวณที่แตกต่างกัน

เครื่องมือสร้าง Sale Forecast ในยุคดิจิทัล

จริงอยู่ว่าการนำระบบ หรือ Software ใหม่ ๆ เข้ามาใช้งาน อาจทำทีมขายรู้สึกว่าเป็นเรื่องยากในการเข้าถึง หรืออาจไม่อยากเปลี่ยนแปลงด้วยเหตุผลว่าใช้เครื่องมือแบบเดิมก็สะดวกและเข้ามือดีอยู่แล้ว แต่เราขอบอกเลยว่าในยุคดิจิทัลแบบนี้ระบบ AI เข้ามามีบทบาทในการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับธุรกิจได้ในหลาย ๆ ด้าน รวมไปถึงการใช้เป็นเครื่องมือสร้าง Sale Forecast ช่วยคาดการณ์ยอดขายได้เป็นอย่างดี ไม่ว่าจะเป็นรายสัปดาห์ รายเดือน หรือไตรมาสนั้น แถมยังสามารถประยุกต์ใช้งานร่วมกันกับ Sales Report ที่ใช้อยู่ได้อย่างง่ายดาย

ซึ่งคงจะเป็นผลดีไม่น้อยถ้าสกิลการจบดีลปิดการขายของคุณ ได้รับการซัพพอร์ตด้วยระบบที่ทันสมัย มีประสิทธิภาพ ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว และตรงจุด อย่างการทำงานของ Machine Learning จาก Wisible ระบบอัจฉริยะ AI สามารถช่วยคาดการณ์ยอดขายได้อย่างละเอียด เพราะสามารถวิเคราะห์ได้ลึกถึงขั้นประมวลผลได้ว่าลูกค้าเก่ารายไหน มีโอกาสกลับมาซื้อซ้ำในเดือนหน้า หรือถ้าหากต้องการข้อมูลว่าจะกลับมาซื้อสินค้าตัวไหน ซื้อปริมาณเท่าใดก็สามารถทำได้เช่นกัน น่าสนใจขนาดนี้จะไม่ลองเปิดใจให้ Wisible หน่อยหรอ

สรุป

• การทำ Sales forecast เป็นกระบวนการทำนายยอดขายที่จะเกิดขึ้นในอนาคตของธุรกิจหรือองค์กร
• ข้อดีของการทำ Sales forecast  คือ ช่วยให้ธุรกิจสามารถวางแผนการผลิต การจัดทำโปรโมชั่น และกิจกรรมต่าง ๆ ในอนาคตได้อย่างเหมาะสม รวมไปถึงเห็นภาพและเตรียมตัวตั้งรับกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตได้
• วิธีทำ Sales Forecast ประกอบด้วยการรวบรวมข้อมูลประวัติการขาย วิเคราะห์และประมวลผลข้อมูล ระบุปัจจัยที่มีผลต่อยอดขาย สร้างโมเดล Sales forecast และปรับปรุงโมเดลให้เหมาะสมตามจริง
• การใช้เครื่องมือทางสถิติ หรือโมเดล Machine Learning เป็นเครื่องมือที่ช่วยในการทำ Sales forecast ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และมีความแม่นยำ
• ผลลัพธ์ที่ได้จากการทำ Sales forecast สามารถนำไปใช้ในการวางแผนธุรกิจและกิจกรรมต่าง ๆ เพื่อให้ธุรกิจมีการตอบสนองต่อตลาดอย่างเหมาะสมและมีประสิทธิภาพ