收入预测是财务规划中的一项有力资产,有助于制定目标、规划未来并做出有关扩张的明智决策。
俗话说:
“除了提供季节平均值之外,我们没有其他方法可以预测六个月后的天气情况”
史蒂芬·霍金
传统上,财务规划依赖于直觉和猜测。但通过收入预测,企业可以用数据驱动的预测取代这些不确定性。这使他们能够预测未来,虽然不是完美无缺的,但具有很强的清晰度。
想象一下,您能够根据对未来收入的清晰了解,做出有关人员配置、营销和投资的数据驱动决策。
当企业考虑扩张和开拓新市场时,利用 SBA 贷款等金融工具可以提供关键支持。这为企业主在将收入预测作为其战略规划工作的一部分时提供了另一个层次的财务洞察力。了解基本要素(例如如何获得此类贷款的资格)涉及了解SBA 补助金的资格要求。培养这种理解力可以确保为获得必要的资金做好准备。
本综合指南不仅会解释什么是收入预测,还会为您提供收入预测模型。本文还将介绍收入预测流程和最佳实践。
因此让我们从基础开始。
什么是收入预测?
收入预测涉及预测一家公司未来将赚多少钱。这种预测依赖于查看过去的业绩数据 truemoney 数据库 评估当前业绩以及使用模型对未来进行预测。其目的是估计企业在未来一段时间内将赚到的总金额。
我们可以预测不同时期的收入,比如下个月、下个季度,甚至未来五年。短期预测通常侧重于转化当前的销售机会,而长期预测则着眼于整个市场。
收入预测、收入预计、销售预测
预测未来收入对任何企业来说都至关重要。但由于有这么多术语,理解收入预测、收入预测和销售预测之间的区别可能会令人困惑。让我们了解它们之间的区别。
如您所知,这些预测方法之间存在差异,您可以使用它们做出明智的选择。
将它们结合起来,您就能全面了解自己的未来收入。这有助于您规划未来并做出正确的决策。
收入预测模型
收入预测模型有很多种。以下是我们将在本博客中介绍的几种收入预测模型:
- 自下而上的模型
- 自上而下的模型
- 线性回归模型
- 管道收入模式
- 移动平均模型
- 直线模型
自下而上的模型
这种方法从头开始构建收入预测,重点关注单个销售机会 个性化客户旅程 它涉及分析历史销售数据、销售渠道信息和生产能力,以预测未来销售。然后将这些销售数字转化为收入。
例子
一家公司销售基于订阅的销售软件。为了预测收入,他们首先会考虑有多少现有客户可能会取消(流失率)以及他们可以吸引多少新客户。然后,他们会计算出他们将拥有多少活跃订阅者。
这将有助于计算总预计价值。这种自下而上的方法可以帮助他们根据特定的客户群和销售目标建立预测。
好处
- 数据驱动:利用历史数据和当前销售渠道信息。
- 销售团队协调:让销售团队参与预测过程,促进所有权和责任感。
优点:提供考虑到内部能力的详细的、针对公司的预测。
缺点:需要高质量的数据,并且对于复杂的业务来说可能很耗时。
适合
- 电子商务平台、SaaS 业务以及利用过去客户互动的基于项目的业务。
- 销售量大但价值低的企业。
- 营销机构和咨询公司等注重效率的企业可以从制定结构良好的咨询业务计划中受益。
自上而下的模型
这种方法从宏观角度入手,考虑行业趋势、经济状况和整体市场规模(总潜在市场或 TAM)等宏观因素。然后,估算公司在该市场的份额,以得出收入预测。
这种方法有助于了解外部力量的影响,但可能无法捕捉公司的具体细节。在石油和天然气等行业中,利用专门的石油和天然气软件开发可以帮助将这些外部因素纳入更准确、更有针对性的收入预测中。
例子
一家自行车公司希望使用自上而下的模型来预测其收入 bj 线索 他们首先会借助行业报告来查看全球整个自行车市场的规模。该公司需要考虑其品牌知名度、竞争对手的存在以及过去的销售情况。如果他们瞄准 2% 的市场份额,通过考虑整个市场规模(技术上称为 TAM),该公司将获得收入预测。
好处
- 以市场为导向:这有助于您了解自己在更广泛的行业格局中的地位。
- 情景规划:这使您能够测试不同的市场份额假设并查看它们对您的预测的影响。
优点:提供快速的初步估算,有利于了解市场动态。
缺点:对于个别公司来说可能不准确,忽略了销售渠道和生产能力等内部因素。
适用于:
- 大型成熟的市场,如石油、天然气、贵金属等。
- 对市场份额控制有限的行业
- 零售和媒体行业
线性回归模型
该技术确定因变量(收入)与一个或多个自变量(例如,营销支出、产品价格、销售额)之间的关系。通过分析历史数据,该模型建立一个线性方程,根据自变量的变化来预测未来收入。
例子
想象一下,一家健身房使用数学来预测未来的会员人数。他们跟踪营销支出、会员价格,甚至当地的失业率。通过分析这些数据,他们可以估算出未来几个月预计会有多少新会员。这有助于他们规划人员配备和营销工作,但这就像做出有根据的猜测——它假设事情会以类似的方式继续下去,并依赖于良好的数据。
益处
- 情景规划:通过调整模型中变量的值来探索不同的未来情景。
- 灵活性:可以调整以包含各种相关变量,以进行更全面的分析。
优点:可以识别收入的关键驱动因素,并可以通过调整变量值进行情景规划。
缺点:严重依赖历史数据质量并假设线性关系,但这可能并不总是成立。
适用于:
- 具有历史销售数据和既定趋势的行业
- 营销机构、咨询公司、运输业等,注重效率和可衡量驱动力的人士。
管道收入模式
该模型基于当前的销售渠道,显示销售周期各个阶段的潜在交易。销售代表估计完成每笔交易的概率和价值,以预测未来收入。
请注意,该模型看似与销售预测密切相关,但它们并不是一回事。
例子
假设一家云软件公司 Cloud Solutions 使用管道收入预测模型。他们的销售团队跟踪各个阶段的潜在交易(例如“已发送提案”),并为每笔交易分配价值和成交可能性。通过将每个阶段成交交易的概率乘以其价值,Cloud Solutions 可以估算出每个阶段可能贡献的收入。将所有阶段的贡献相加,即可根据他们当前的销售管道得出预测结果。
好处
- 销售团队协调:让销售团队参与预测过程,促进所有权和责任感。
- 详细而具体:根据销售渠道提供可实现收入的详细视图。
优点:根据当前销售活动提供短期收入的良好情况。
缺点:长期预测可能不准确,忽视可能影响销售渠道的外部市场因素。
适用于:
- 销售驱动的 B2B 行业,依靠直销队伍来完成销售。
- 通过固定费用项目产生收入的基于项目的业务
移动平均模型
移动平均模型通过计算特定时期收入预测指南(例如过去 3 个月、过去一年)的收入数据平均值来预测未来收入。这种方法可以消除数据波动,从而识别潜在趋势。
例子
想象一下,一家名为 Bean Buzz 的咖啡店想要预测每日咖啡销售量,以便管理库存和人员配置。移动平均预测模型可以提供帮助。Bean Buzz 会跟踪每日销售量并选择窗口大小,例如平均过去 3 天的销售量。此平均值将成为第二天的预测销售额。
随着新的每日销售数据的出现,Bean Buzz 会重复该过程,计算第二天预测的新移动平均值。这种方法很简单,可以捕捉最近的销售趋势,但它没有考虑到长期变化或需求的突然转变。