Sales forecast maken: zo doe je het snel en nauwkeurig [+ sjabloon]
Met de juiste methode, het juiste sjabloon en de juiste tool
Als je je vaardigheden in salesforecasting wilt verbeteren en wilt weten welke toekomstige omzet je van je bedrijf kunt verwachten, help ik je in een mum van tijd op weg – beloofd.
Een goede salesforecast is immers essentieel als je wilt weten of je je targets zult halen om je commissie of bonus te krijgen (als salesperson) of om je kosten te dekken (als bedrijfseigenaar).
Ik leg kort uit waar salesforecasting om draait, hoe je het het beste kunt aanpakken en welk Excel-sjabloon of welke gespecialiseerde software je kunt gebruiken (ik heb ze allebei voor je klaargezet! 😘).
Dit is wat ik behandel:
- Wat is salesforecasting?
- Welke beschikbare methodes en formules zijn er, inclusief voorbeelden?
- Hoe kan ik het aanpakken met de downloadbare Excel- en Google Sheets-sjablonen?
- Hoe kan ik het aanpakken met een tool zoals Salesflare?
Laten we het stap voor stap bekijken. 👇
Een definitie: wat is salesforecasting?
Voor ik eraan begin, wil ik eerst zeker weten dat we hetzelfde bedoelen wanneer ik het heb over “salesforecasting”.
Dit is een mogelijke definitie van salesforecasting:
Salesforecasting is het proces waarbij je de omzet van een bedrijf voor een specifieke toekomstige periode inschat, meestal voor een maand, kwartaal of jaar. Het is een voorspelling van hoeveel een bedrijf in de toekomst zal verkopen. Nauwkeurige salesforecasting stelt bedrijven in staat om onderbouwde zakelijke beslissingen te nemen over de toewijzing van middelen en budgettering.
Als je geen nauwkeurige salesforecast voor je bedrijf hebt, vlieg je in feite blind. Je weet niet of je je targets gaat halen, of dat je kosten moet verlagen en/of extra geld moet aantrekken.
En als je een individuele salesperson bent, is het natuurlijk een goed idee om je voortgang richting het behalen van je sales targets te volgen. 📊
Zo pak je het aan: methodes en formules voor salesforecasting, inclusief voorbeelden
Er zijn veel methodes en ik wil je niet met al die mogelijkheden in verwarring brengen. Daarom laat ik je eerst één aanbevolen methode zien en leg ik daarna enkele alternatieve methodes uit.
Ik geef je ook concrete voorbeelden en/of formules, zodat je niet verder hoeft te Googelen om te begrijpen hoe het allemaal werkt. 🧐
Pipeline Forecasting Method (aanbevolen)
Als je net begint met salesforecasting en snel én nauwkeurig een forecast wilt berekenen, kun je waarschijnlijk het beste de “Pipeline Forecasting Method” gebruiken.
Deze methode voor salesforecasting gebruikt wat je weet over de opportunities in je huidige salespipeline om in te schatten hoeveel omzet je waarschijnlijk binnen een specifieke periode zult closen. 📈
De methode gebruikt de volgende forecastformule:
Salesforecast = som van ((kans dat een opportuniteit wordt gewonnen) x (waarde van een opportuniteit)) voor alle opportuniteiten met een verwachte sluitdatum in de relevante periode
Bijvoorbeeld: als je de volgende salesopportuniteiten in de pipeline hebt:
- opportuniteit van $40.000 met een kans van 50% om rond 31 januari te sluiten
- opportuniteit van $100.000 met een kans van 20% om rond 10 februari te sluiten
- opportuniteit van $200.000 met een kans van 10% om rond 15 maart te sluiten
- opportuniteit van $100.000 met een kans van 20% om rond 30 april te sluiten
Dan ziet je salesforecast voor het eerste kwartaal van het jaar er als volgt uit:
$40,000 * 50% + $100,000 * 20% + $200,000 * 10% = $60,000
Dit is natuurlijk een sterk vereenvoudigd rekenvoorbeeld, zodat je gemakkelijk kunt controleren hoe de formule werkt.
Als je dit soort salesforecast live en voortdurend wilt berekenen, wordt deze pipelineforecastmethode volledig geautomatiseerd in een sales-CRM-oplossing zoals Salesflare. ✨
Het rapport “Expected revenue vs. revenue goal” in het dashboard “Revenue” voorspelt niet alleen je omzet voor de geselecteerde periode, maar vergelijkt die ook met je omzetdoel. Zo weet je of je op schema ligt om je doel te bereiken. 🎯
Voor een nauwkeurige salesforecast zijn de volgende zaken belangrijk:
- Zorg dat je minstens 10-20 niet-gesloten / open opportuniteiten in de pipeline hebt met een verwachte sluitdatum in de relevante periode.
- Schat de sluitdatum zo nauwkeurig mogelijk in. Een manier om dat te doen, is je prospect of klant expliciet naar hun verwachte timing te vragen. Corrigeer die schatting vervolgens op basis van je ervaring.
- Schat de waarde van de opportuniteiten zo nauwkeurig mogelijk in. Dat wordt meestal gemakkelijker naarmate de opportuniteit verder door de salespipeline gaat, omdat de scope van de opportuniteit onderweg duidelijker wordt en er offertes worden opgesteld. Gelukkig worden opportuniteiten die zich eerder in de salespipeline bevinden, vermenigvuldigd met een lager kanspercentage. Daardoor heeft één opportuniteit in een vroege fase minder invloed op het resultaat.
- Schat de winkans van elke opportuniteit zo nauwkeurig mogelijk in. De gemakkelijkste en nauwkeurigste manier is om per fase een winkans te gebruiken. Deze “fasekans” kun je aanpassen op basis van je historische prestaties. (Let op: als uitzondering geldt dat het instellen van een kans per opportuniteit nauwkeurigere resultaten kan opleveren voor pipelines met minder opportuniteiten van hogere waarde.)
Om deze winkans per fase nauwkeurig te berekenen, kan een sales-CRM-oplossing zoals Salesflare de historische gegevens over je opportuniteiten analyseren. Je vindt het resultaat van die analyse in het ingebouwde rapport “Funnel analysis” op het dashboard “Revenue”. 😁
Dit rapport geeft je daarnaast ook inzicht in de conversiepercentages van fase tot fase en in hoe lang elke gewonnen opportuniteit gemiddeld in elke fase van de salespipeline bleef.
Andere methoden voor salesforecasting
Er zijn verschillende andere mogelijke methoden voor salesforecasting, maar de meeste daarvan zijn óf te ingewikkeld óf vereisen een dataset die onnodig groot is om goed te werken. In de meeste gevallen zullen ze ook geen nauwkeuriger resultaat opleveren dan de pipelineforecastmethode.
Voor de volledigheid, voor het geval je geïnteresseerd bent of als je gewoon een eenvoudige sanitycheck wilt doen van de resultaten van je pipelineforecastmethode, volgt hier een kort overzicht van enkele van deze andere methoden, telkens met een concreet voorbeeld of een formule:
Tijdreeksanalyse
Bij deze methode analyseer je historische salesgegevens om patronen en trends te identificeren. De methode gaat ervan uit dat patronen uit het verleden zich in de toekomst zullen voortzetten.
Hiervoor kun je verschillende formules op basis van tijdreeksen gebruiken, zoals de “naïeve methode”, het simple moving average, het gewogen moving average en exponential smoothing:
- Naïeve methode: ga er gewoon van uit dat de omzet volgende maand hetzelfde zal zijn als deze maand of vorige maand.
- Simple moving average: om bijvoorbeeld de salesforecast voor volgende maand te berekenen, neem je het gemiddelde van de omzetresultaten in de x voorafgaande maanden.
- Gewogen moving average: om bijvoorbeeld de salesforecast voor volgende maand te berekenen, neem je de som van (omzetresultaten in maand * wegingsfactor) voor de x voorafgaande maanden. Meestal is deze wegingsfactor hoger voor recente maanden en wordt hij geleidelijk lager voor minder recente maanden.
- Exponential smoothing: dit werkt meestal als een gewogen moving average met een wegingsfactor die exponentieel kleiner wordt. Er bestaan echter ook ingewikkeldere versies die rekening kunnen houden met trends of seizoensinvloeden (zoek maar eens op “double exponential smoothing” en “triple exponential smoothing” — het kan een beetje complexer worden).
Kort gezegd: bij deze methode voor salesforecasting gebruik je een extrapolatie op basis van historische resultaten die indrukwekkender klinkt of eruitziet dan ze in werkelijkheid is. 😏
Regressieanalyse
Bij deze methode voor salesforecasting gebruik je niet puur een extrapolatie in de tijd.
Je gebruikt een wiskundige vergelijking om de relatie tussen een afhankelijke variabele (sales) en een of meer onafhankelijke variabelen (zoals advertentie-uitgaven of economische indicatoren) te modelleren. De basisformule voor een lineaire regressie is:
y = a + bx
waarbij y de afhankelijke variabele (sales) is, a het snijpunt met de y-as, x de onafhankelijke variabele (advertentie-uitgaven) en b de coëfficiënt die de verandering in y weergeeft bij een verandering van één eenheid in x.
Dit soort forecastingmethode is nuttig als je factoren hebt geïdentificeerd die je salesresultaten nauwkeurig voorspellen en die je zelf ook nauwkeurig kunt forecasten voor de toekomst. Bovendien heb je iemand nodig die goed onderlegd is in statistiek om het forecastmodel op te bouwen. Anders is de kans klein dat je betrouwbare resultaten krijgt. Of in één emoji: 🚮
Salesforecasting in Excel of Google Sheets met ons gratis sjabloon
Als je snel wilt beginnen met salesforecasting volgens de Pipeline Forecasting Method, hebben we een gratis sjabloon voor Excel en Google Sheets gemaakt waarmee je dat kunt doen.
Je kunt het gratis sjabloon hier downloaden. Je hoeft geen e-mailadres op te geven. 🆓
Enkele van de belangrijkste functionaliteiten:
- Het toont een grafiek van je salesforecast voor het jaar en per kwartaal.
- Je kunt de fase en de bijbehorende waarschijnlijkheden aanpassen om je forecast dynamisch bij te sturen.
- Je kunt in het sjabloon zelfs je salespipeline volgen, met bedrijfsnamen, contactgegevens, laatste interacties, volgende stappen enzovoort.
Hier is een videotutorial over wat het doet en hoe je het kunt gebruiken:
Deze video van 5 minuten neemt je stap voor stap mee door elk detail van het salesforecastingssjabloon ☝️
Deze video van 5 minuten neemt je stap voor stap mee door elk detail van het salesforecastingssjabloon ☝️
Natuurlijk kan dit spreadsheet-sjabloon een overzicht van je salespipeline geven en op basis daarvan een live salesforecast berekenen, maar het helpt je salesteam niet echt bij de opvolging van sales. Daardoor wordt het minder waarschijnlijk dat het netjes up-to-date blijft.
Bovendien integreert het niet met je e-mailinbox of LinkedIn, verstuurt het geen e-mailsequenties, volgt het geen e-mails, verstuurt het geen live meldingen en herinneringen, bewaart het geen historische updates, volgt het geen activiteitsmetingen, …
Daarom bestaan er gespecialiseerde sales-CRM-softwaretools zoals Salesflare. 👇
Salesforecasting in een CRM-softwaretool zoals Salesflare
Hoewel er heel wat salesforecastingsoftware beschikbaar is, ligt de grootste bottleneck om salesforecasting goed te laten werken bij het verzamelen van de nodige gegevens bij het salesteam. 😅
Als je verkopers de CRM niet zorgvuldig bijwerken, zijn je sales forecasts gebaseerd op verouderde of onvolledige gegevens en zijn ze waarschijnlijk erg onnauwkeurig.
Daarom heb je een systeem nodig waarin ze hun sales daadwerkelijk kunnen volgen én dat ingebouwde, live en geautomatiseerde mogelijkheden voor sales forecasting biedt, zoals Salesflare. ✨
Eerder liet ik in het gedeelte over de methode voor “Pipeline Forecasting” al zien hoe zo’n sales-forecastingrapport eruitziet in Salesflare:
De mogelijkheden van Salesflare voor dashboarding en rapportage zijn natuurlijk veel uitgebreider dan dit ene rapport.
Hier zie je een screenshot van een van de ingebouwde dashboards (het dashboard waarin het bovenstaande rapport staat):
Als je wilt weten hoe deze ingebouwde rapportage werkt, kun je deze tutorialvideo bekijken. Denk je eraan om je eigen aangepaste salesrapporten te bouwen? Lees dan dit overzicht met dashboardvoorbeelden en bekijk deze tutorialvideo over de aangepaste rapportage van Salesflare.
Als je je afvraagt waarom je salesteam Salesflare daadwerkelijk zal gebruiken, zijn dit enkele van de belangrijkste manieren waarop het hen helpt succesvoller te worden: 💪
- In plaats van te vertrouwen op handmatige gegevensinvoer door je salesteam, zoals andere CRM’s doen, bijvoorbeeld Salesforce of Hubspot, maakt Salesflare automatisch contacten aan voor iedereen met wie ze e-mailen of vergaderen. Het vindt namen, e-mailadressen, telefoonnummers, functies, adressen, social profielen, … door informatie uit hun inbox en van het internet te halen.
- Salesflare houdt automatisch alle e-mails, vergaderingen, telefoongesprekken, geopende e-mails, kliks, websitebezoeken, … bij en gebruikt deze informatie om een overzicht van alle interacties te geven en herinneringen te activeren om op te volgen bij je leads, zodat er geen enkele door de mazen van het net glipt.
- Je kunt e-mails volgen, e-mailsjablonen invoegen, e-mailsequenties verzenden, … zodat je in feite niet je hele dag aan het e-mailen bent. Zeker als je leads probeert te genereren.
- De mobiele app is de enige die je daar zult vinden met 100% van de functionaliteit van de CRM-app voor desktop.
- Salesflare biedt ook een handige zijbalk in LinkedIn en in je inbox (Gmail in Chrome en Outlook in Windows), zodat je niet steeds van tabblad hoeft te wisselen. Bovendien kan de extensie zakelijke e-mailadressen vinden voor LinkedIn-profielen.
En er is nog veel meer! 😁
Salesflare is gebouwd voor kleine en middelgrote bedrijven die B2B verkopen. Als dat op jou van toepassing is, neem dan zeker een kijkje. Is dat niet het geval, bekijk dan dit overzicht met voorbeeld-CRM’s per use case.
Als je Salesflare uitgebreid wilt verkennen, kun je eenvoudig de software gratis uitproberen of een demo met ons inplannen, zodat we je persoonlijk kunnen laten zien hoe alles werkt.
FAQ
Wat is de eenvoudigste methode voor sales forecasting?
De eenvoudigste methode voor sales forecasting is de methode van het “percentage van de sales”. Bij deze methode schat je toekomstige sales op basis van een percentage van historische salesgegevens. De berekening is eenvoudig en levert een basale forecast op, maar houdt mogelijk geen rekening met externe factoren die de sales kunnen beïnvloeden.
Wat zijn 5 technieken voor sales forecasting?
Vijf technieken voor sales forecasting zijn: 1) pipeline forecasting, 2) tijdreeksanalyse, 3) forecasting op basis van de opportuniteitsfase, 4) regressieanalyse en 5) intuïtieve forecasting. Deze technieken gebruiken verschillende benaderingen, zoals het analyseren van historische gegevens, het verzamelen van marktinzichten, het evalueren van salesopportuniteiten, het toepassen van statistische modellen en het vertrouwen op het oordeel van experts.
Hoe maak je een nauwkeurige forecast?
Om een nauwkeurige forecast te maken, houd je rekening met het volgende: 1) verzamel en analyseer relevante gegevens, 2) gebruik meerdere forecastingtechnieken, 3) verwerk markttrends en externe factoren, 4) betrek teams uit verschillende functies, 5) houd je forecasts continu in de gaten en verfijn ze, en 6) benut technologie en tools voor voorspellende analyses om de nauwkeurigheid en efficiëntie te verbeteren.
Hoe maak je een sales forecast in Excel?
Om een sales forecast te maken in Excel kun je verschillende methodes gebruiken, zoals voortschrijdende gemiddelden, exponentiële afvlakking, regressieanalyse of het gratis sales forecast-sjabloon van Salesflare. Door je historische verkoopgegevens in Excel te organiseren, kun je deze technieken toepassen met formules of ingebouwde functies om toekomstige verkopen te voorspellen op basis van de geïdentificeerde patronen en trends.
Wat is een voorbeeld van sales forecasting?
Een voorbeeld van sales forecasting is een kledingretailer die historische verkoopgegevens, marktonderzoek en trendanalyse gebruikt om toekomstige verkopen voor verschillende productcategorieën te voorspellen. Op basis van de verkregen inzichten kunnen ze de vraag naar specifieke items inschatten, voorraadniveaus plannen en hun marketing- en promotieactiviteiten optimaliseren.
Klaar om je sales te forecasten? We helpen je graag als je nog vragen hebt. Stel ze gewoon aan ons team via de chatwidget op salesflare.com. 👈
Ik hoop dat je dit artikel leuk vond. Zo ja, vertel het dan verder!
👉 Je kunt @salesflare volgen op Twitter, Facebook en LinkedIn.
