Previsioni di vendita: Come farlo in modo rapido e accurato [+ modello].

Con il giusto metodo, modello e strumento

If you’re looking to improve your sales forecasting skills and know what future sales you can expect for your business, we’ll get you started in no time – that’s a promise.

After all, a good sales forecast is essential if you want to know whether you’ll reach your targets to get your commission or bonus (as a salesperson) or to cover your expenses (as a business owner).

We will quickly cover what sales forecasting is about, how you can best do it, and what Excel template or specialized software you can use (we have both of those ready for you! 😘).

Here’s what we’ll cover:

Let’s break it down. 👇

Una definizione: Che cos'è la previsione delle vendite?

Before we get started, let’s get on the same page about what we mean when we say “sales forecasting”.

Here’s a possible definition of what sales forecasting is:

Sales forecasting is the process of estimating a company’s sales revenue for a specific future time period, most commonly a month, quarter or year. It’s a prediction of how much a company will sell in the future. Accurate sales forecasting enables companies to make informed business decisions about resource allocation and budgeting.

If you don’t have an accurate sales forecast for your business, you’re essentially flying blind. You don’t know whether you’re going to hit your targets, or whether you need to cut costs and/or go attract some extra cash.

And if you’re an individual salesperson, it’s obviously a great idea to track your progress towards achieving your sales targets. 📊

Come fare: Metodi e formule di previsione delle vendite, esempi inclusi

There are many methods out there and we don’t want to confuse you with all of those. Instead, we’ll present you with one recommended method and then explain some alternative methods.

We’ll also present you with concrete examples and/or formulas so you don’t need to do any further Googling to understand how it all works. 🧐

Metodo di previsione della pipeline (consigliato)

If you’re getting started with sales forecasting and looking to calculate a forecast both quickly and accurately, then you probably best use the “Pipeline Forecasting Method”.

This sales forecasting method uses what you know about the opportunities in your current sales pipeline to estimate what the amount of sales is that you’ll probably close within a specific time period. 📈

Utilizza la seguente formula di previsione:

Vendite previste = Somma di ((Probabilità di vincere un'opportunità) x (Valore di un'opportunità)) per tutte le opportunità con una data di chiusura prevista nel periodo di riferimento.

Ad esempio, se nella pipeline ci sono le seguenti opportunità di vendita:

  • $40.000 opportunità con una probabilità 50% di chiuderla intorno al 31 gennaio
  • $100.000 opportunità con 20% probabilità di chiusura intorno al 10 febbraio
  • $200.000 opportunità con 10% probabilità di chiusura intorno al 15 marzo
  • $100.000 opportunità con 20% probabilità di chiusura intorno al 30 aprile

Allora le previsioni di vendita per il primo trimestre dell'anno saranno:

$40,000 * 50% + $100,000 * 20% + $200,000 * 10% = $60,000

Si tratta naturalmente di un esempio di calcolo molto semplificato per consentire una facile verifica del funzionamento della formula.

If you want to calculate this kind of sales forecast live and on an ongoing basis, this Pipeline Forecasting Method is entirely automated in a sales CRM solution like Salesflare. ✨

The “Expected revenue vs. revenue goal” report in the “Revenue” dashboard will not only forecast your revenue for the selected period, but also compare it to your revenue goal. That way you know whether you’re on track to reach your target. 🎯

A good sales forecast will help you understand whether you’re on track to reach your target 🎯

Per ottenere una previsione di vendita accurata, sono importanti i seguenti elementi:

  1. Avere almeno 10-20 opportunità non chiuse/aperte nella pipeline con una data di chiusura prevista nel periodo di riferimento.
  2. Stimate la data di chiusura nel modo più accurato possibile. Un modo per farlo è chiedere esplicitamente al prospect o al cliente le sue tempistiche stimate. Poi correggete questa stima in base alla vostra esperienza.
  3. Stimare il valore delle opportunità nel modo più accurato possibile. Di solito questo diventa più facile man mano che l'opportunità avanza nella pipeline di vendita, in quanto lungo il percorso la portata dell'opportunità diventa più chiara e vengono fatti dei preventivi. Fortunatamente, le opportunità che si trovano nelle prime fasi della pipeline di vendita vengono moltiplicate per una percentuale di probabilità inferiore, quindi una singola opportunità in una fase iniziale avrà un effetto minore sul risultato.
  4. Estimate the win probability of each opportunity as accurately as possible. The easiest and most accurate way is to use a win probability per stage. This “stage probability” can be adapted based on your historical performance. (Note that, as an exception, for pipelines with less opportunities of higher value, setting a probability per opportunity can yield more accurate results.)

To accurately calculate this win probability per stage, a sales CRM solution like Salesflare can crunch the historical data about your opportunities. You can find the result of this data crunching in the built-in “Funnel analysis” report on the “Revenue” dashboard. 😁

Have Salesflare calculate your real win probability per stage 🔮

Questo report fornisce inoltre un'idea dei tassi di conversione da una fase all'altra, nonché del tempo medio di permanenza di ciascuna opportunità vinta in ciascuna fase della pipeline di vendita.

Altri metodi di previsione delle vendite

Esistono diversi altri metodi di previsione delle vendite, ma la maggior parte di essi è eccessivamente complicata o richiede un set di dati troppo ampio per funzionare. Nella maggior parte dei casi, inoltre, è improbabile che producano risultati più accurati del metodo di previsione della pipeline.

For the sake of completeness and in case you’re interested, or if you just want to have a simple sanity check for the results of your Pipeline Forecasting Method, here is a quick overview of some of these other methods including a concrete example or formula for each:

Analisi delle serie temporali

Questo metodo prevede l'analisi dei dati storici delle vendite per identificare modelli e tendenze. Presuppone che i modelli di vendita del passato continuino anche in futuro.

There are several time series based formulas you can use for this such as the “naive method”, the simple moving average, the weighted moving average, and exponential smoothing:

  • Metodo ingenuo: Si presume che il prossimo mese le vendite saranno uguali a quelle di questo o dell'ultimo mese.
  • Media mobile semplice: Ad esempio, per calcolare le previsioni di vendita per il mese successivo, si considera la media dei risultati di vendita degli x mesi precedenti.
  • Media mobile ponderata: Ad esempio, per calcolare le previsioni di vendita per il mese successivo, si considera la somma di (risultati di vendita nel mese * fattore di ponderazione) per gli x mesi precedenti. Di solito questo fattore di ponderazione è più alto per i mesi recenti e diventa progressivamente più basso per i mesi meno recenti.
  • Lisciatura esponenziale: This is usually like a weighted moving average with a weighting factor that gets exponentially smaller. There are however more complicated versions that can also support trends or seasonality (just Google “double exponential smoothing” and “triple exponential smoothing” – it can get a little more complex).

In short: this method of sales forecasting uses an extrapolation based on historical results that sounds or looks fancier than it really is. 😏

Analisi di regressione

Questo metodo di previsione delle vendite non utilizza esclusivamente un'estrapolazione temporale.

Utilizza un'equazione matematica per modellare la relazione tra una variabile dipendente (le vendite) e una o più variabili indipendenti (come la spesa pubblicitaria o gli indicatori economici). La formula di base di una regressione lineare è:

y = a + bx

dove y è la variabile dipendente (vendite), a è l'intercetta della y, x è la variabile indipendente (spese pubblicitarie) e b è il coefficiente che rappresenta la variazione di y per una variazione di un'unità di x.

This kind of forecasting method is useful if you have identified factors that accurately predict your sales results and that you can themselves accurately forecast in the future. Plus you need someone who is versed in statistics to build the forecasting model. Otherwise, it’s unlikely that you’ll get dependable results. Or with one emoji: 🚮

Previsioni di vendita in Excel o Google Sheets con il nostro modello gratuito

Se volete iniziare rapidamente a prevedere le vostre vendite utilizzando il metodo delle previsioni della pipeline, abbiamo creato un modello gratuito per Excel e Google Sheets per farlo.

You can download the free template here. No email address asked. 🆓

You can use this free Excel & Google Sheets template to forecast your sales 🙌

Alcune delle sue principali funzionalità:

  • Presenta un grafico delle previsioni di vendita per l'anno + per trimestre.
  • È possibile adattare la fase e le sue probabilità per regolare dinamicamente le previsioni.
  • Potete anche tracciare la vostra pipeline di vendita nel modello, tenendo traccia dei nomi delle aziende, dei dettagli dei contatti, delle ultime interazioni, delle fasi successive, ecc.

Ecco un'esercitazione video su cosa fa e come si può usare:

This 5-minute video will walk you through every detail of the sales forecasting template ☝️

Of course, while this spreadsheet template can provide an overview of your sales pipeline and calculate a live sales forecast based on it, it won’t really help your sales team in their sales follow up, which makes it less likely that it stays neatly up to date.

Plus, it doesn’t integrate with your email inbox or LinkedIn, doesn’t send email sequences, track emails, send live notifications and reminders, keep historical updates, track activity metrics, …

That’s why specialized sales CRM software tools like Salesflare exist. 👇

Previsione delle vendite in uno strumento software CRM come Salesflare

While there is a lot of sales forecasting software around, the main bottleneck to make sales forecasting work is getting the necessary data from the sales team. 😅

If your salespeople don’t update the CRM diligently, your sales forecasts are based on outdated or partial data and likely to be very inaccurate.

That’s why you need a system in which they’ll actually track their sales, plus that has built-in live and automated sales forecasting abilities, like Salesflare. ✨

We showed earlier in the section about the “Pipeline Forecasting Method” what such a sales forecasting report looks like in Salesflare:

Forecast your sales and compare it with your target for that period 📊

Le funzionalità di dashboarding e reporting delle vendite di Salesflare sono ovviamente molto più ampie di questo singolo report.

Ecco una schermata di uno dei cruscotti incorporati (quello che include il report di cui sopra):

Analyze your revenue machine with this built-in Salesflare dashboard 🤩

If you want to find out how this built-in reporting works, you can check out this tutorial video. If you’re thinking about building your own custom sales reports, read this overview of dashboard examples and watch this tutorial video on Salesflare’s custom reporting.

If you’re wondering why your sales team will actually use Salesflare, here are some of the top ways in which it will help them be more successful: 💪

  • Instead of relying on manual data input from your sales team like other CRMs do, such as Salesforce or Hubspot, Salesflare automatically creates contacts for everyone they email or have meetings with. It finds names, email addresses, phone numbers, roles, addresses, social profiles, … by extracting information from your email inbox as well as from the internet.
  • Salesflare keeps track of all emails, meetings, calls, email opens, clicks, website visits, … automatically and uses this information to give an overview of all interactions and trigger reminders to follow up with your leads, so none slip through the cracks.
  • You can track emails, insert email templates, send email sequences, … so you essentially don’t spend your whole day emailing. Especially if you’re trying to generate leads.
  • The mobile app is the only one you’ll find out there with 100% of the functionality of the desktop CRM app.
  • Salesflare also provides a handy sidebar in LinkedIn and your email inbox (Gmail in Chrome & Outlook on Windows) so you don’t need to keep switching tabs. Plus the extension can find business emails for LinkedIn profiles.
Find emails and add contacts to Salesflare’s CRM, straight from LinkedIn.

And there’s much more! 😁

Salesflare is built for small and medium-sized businesses who sell B2B, so if that’s you, check it out. If that’s not you, check out this overview of example CRMs per use case.

Se volete esplorare Salesflare in dettaglio, potete facilmente provare il software gratuitamente o prenotare una demo con noi in modo che possiamo mostrarvelo personalmente.

FAQ

Qual è il metodo più semplice di previsione delle vendite?

The easiest method of sales forecasting is the “Percentage of Sales” method. This method involves estimating future sales based on a percentage of historical sales data. It is simple to calculate and provides a basic forecast, but it may not account for external factors that can impact sales.

Quali sono le 5 tecniche di previsione delle vendite?

Le cinque tecniche di previsione delle vendite comprendono: 1) previsione della pipeline, 2) analisi delle serie temporali, 3) previsione della fase di opportunità, 4) analisi di regressione e 5) previsione intuitiva. Queste tecniche utilizzano approcci diversi, come l'analisi dei dati passati, la raccolta di informazioni sul mercato, la valutazione delle opportunità di vendita, l'applicazione di modelli statistici e l'affidamento al giudizio di esperti.

Come si fa a fare previsioni accurate?

Per effettuare previsioni accurate, considerare quanto segue: 1) raccogliere e analizzare i dati rilevanti, 2) utilizzare più tecniche di previsione, 3) incorporare le tendenze del mercato e i fattori esterni, 4) coinvolgere team interfunzionali, 5) monitorare e perfezionare continuamente le previsioni e 6) sfruttare la tecnologia e gli strumenti di analisi predittiva per migliorare l'accuratezza e l'efficienza.

Come si fa a prevedere le vendite in Excel?

Per prevedere le vendite in Excel, si possono utilizzare vari metodi come le medie mobili, lo smoothing esponenziale, l'analisi di regressione o il modello gratuito di previsione delle vendite di Salesflare. Organizzando i dati storici delle vendite in Excel, è possibile applicare queste tecniche utilizzando formule o funzioni integrate per proiettare le vendite future in base ai modelli e alle tendenze identificate.

Qual è un esempio di previsione delle vendite?

Un esempio di previsione delle vendite è rappresentato da un rivenditore di abbigliamento che utilizza dati storici sulle vendite, ricerche di mercato e analisi delle tendenze per prevedere le vendite future di diverse categorie di prodotti. Sulla base delle conoscenze acquisite, può stimare la domanda di articoli specifici, pianificare i livelli di inventario e ottimizzare di conseguenza le attività promozionali e di marketing.

Ready to forecast your sales? We’re here to help if you have more questions. Just ask our team using the chat widget on salesflare.com. 👈

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Jeroen Corthout
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