يعد التنبؤ بالمبيعات في غاية الأهمية للشركات التي ترغب في وضع توقعات للإيرادات والطلب في السوق. يقدم المركز الرائد في لندن للتدريب والاستشارات برامج شاملة مصممة خصيصاً لتلبية احتياجات الأعمال الحديثة. عزز مهاراتك في التنبؤ وقُد النجاح باستراتيجيات متطورة.
في عام 2025، ستقوم التغيرات السوقية والتطورات التكنولوجية بتحسين وصقل التنبؤات، مما يجعل الأساليب أكثر دقة واعتماداً على البيانات. يناقش هذا المقال أفضل 10 طرق للتنبؤ بالمبيعات التي ينبغي على الشركات تطبيقها للبقاء في صدارة المنافسة.
التنبؤ بالمبيعات هو تقدير يُحسب استناداً إلى بيانات المبيعات السابقة داخل سوق أو نشاط تجاري معين. من خلال التنبؤ بالمبيعات، يمكن للشركات اتخاذ قرارات أكثر وعياً فيما يخص الميزانيات والمخزونات والاستراتيجيات. كما أن وجود تنبؤات دقيقة بالمبيعات يتيح للشركات التعرف على الطلب المتوقع، وتمكين الموارد، وتحديد أهداف واقعية للإيرادات.
إليك أفضل 10 طرق للتنبؤ بالمبيعات للشركات في عام 2025:
تعد من أبسط وأكثر الطرق استخداماً، حيث يقوم تحليل البيانات التاريخية بفحص المبيعات السابقة من أجل التنبؤ بالمستقبل. تستخدم الشركات سجلات المبيعات التاريخية جنباً إلى جنب مع الاتجاهات الموسمية والعوامل الاقتصادية للتنبؤ بإيراداتها بشكل احتمالي. هذه الطريقة تعمل بشكل أفضل في الصناعات المستقرة جداً حيث يُتوقع تكرار الأنماط السابقة.
المزايا:
سهلة التنفيذ
توفر نقطة مرجعية واضحة
تُظهر الاتجاهات الموسمية
العيوب:
أقل فائدة في الأسواق المتقلبة
لا تأخذ التغيرات الاقتصادية المفاجئة بعين الاعتبار
يشمل التنبؤ القائم على أبحاث السوق اتجاهات الصناعة، واستطلاعات العملاء، وتحليل المنافسين لاشتقاق توقعات المبيعات المستقبلية. تقوم الشركات بإجراء الاستطلاعات، وتشجيع ملاحظات العملاء، وتحليل أداء المنافسين لبناء أساس للتنبؤ.
المزايا:
يدمج معرفة السوق في الوقت الفعلي
يكتشف الفرص
يسهل إطلاق المنتجات الجديدة
العيوب:
مكلف ويستهلك وقتاً طويلاً
يحتاج إلى تحديث مستمر للبيانات
يتضمن تحليل الانحدار تقنيات إحصائية مختلفة لتحديد العلاقة بين المبيعات وأحد العوامل المؤثرة عليها مثل الإنفاق التسويقي أو الحالة الاقتصادية أو سلوك المستهلك. يساعد ذلك الشركات في معرفة أي المتغيرات تؤثر على المبيعات بشكل أكبر.
المزايا:
دقة عالية جداً في صنع القرارات المعتمدة على البيانات
يمكنه تحليل عوامل متعددة في الوقت نفسه
العيوب:
يتطلب خبرة في تحليل البيانات
قد يفشل في التقاط التغيرات المفاجئة في السوق
يركز تحليل السلاسل الزمنية على الأنماط والاتجاهات في البيانات التاريخية عبر الزمن. يستخدم تقنيات مثل المتوسطات المتحركة، والتنعيم الأسي، ونماذج ARIMA (الانحدار الذاتي المتكامل المتوسط المتحرك) لأغراض التنبؤ بالمبيعات.
المزايا:
فعال في التنبؤات طويلة الأمد
مناسب للشركات ذات دورات المبيعات المنتظمة
العيوب:
غير قابل للتكيف مع التغيرات المفاجئة
يتطلب مجموعات بيانات ضخمة للحصول على دقة عالية
يستفيد التنبؤ بالمبيعات بالذكاء الاصطناعي من كميات هائلة من البيانات للتنبؤ بالمبيعات بدقة باستخدام الخوارزميات والتعلم الآلي، التي تتعرف بدورها على الأنماط، وتكتشف الاتجاهات، وتحدد الشذوذات. ويتكيف النظام باستمرار مع البيانات الجديدة.
المزايا:
يتطور ويتحسن بشكل مستمر مع البيانات الجديدة
قادر على التعامل مع التعقيدات والأحجام الكبيرة بسهولة
العيوب:
يتطلب استثماراً في التكنولوجيا
يحتاج إلى محترفين لتنفيذه
تجمع طريقة دلفي آراء خبراء متعددين على مدى فترة زمنية للوصول إلى اتفاق بشأن أرقام المبيعات المستقبلية المقدرة. تعتبر هذه الطريقة ذات قيمة خاصة في الصناعات غير المتوقعة مثل التكنولوجيا والأزياء.
المزايا:
يقضي على التحيز من خلال التوافق بين الخبراء
فعال في الأسواق غير المتوقعة
العيوب:
يستغرق وقتاً وموارد كثيرة
يعتمد في بعض الأحيان على الرأي بدلاً من البيانات
يقيس التنبؤ المدفوع بالعملاء المحتملين الفرص الموجودة في خط المبيعات. يتم إعطاء العملاء المحتملين احتمالية للتحويل، ومن ثم يتم تقدير المبيعات الفعلية.
المزايا:
يوفر تنبؤات في الوقت الحقيقي
مناسب جداً لشركات B2B ذات دورات المبيعات الطويلة
العيوب:
يعتمد على التصنيف الصحيح للعملاء المحتملين
قد تؤثر التغيرات في سلوك العملاء على التنبؤ
يقوم هذا التنبؤ بتقدير الإيرادات المستقبلية من المبيعات من خلال النظر إلى مراحل الصفقات في خط المبيعات. تقدر الشركات المبيعات المستقبلية عبر فهم معدلات التحويل في كل مرحلة والاعتماد على الأداء التاريخي.
المزايا:
منظم وواضح
يساعد في إدارة أداء فريق المبيعات
العيوب:
يعتمد على التتبع الدقيق للمبيعات
المتغيرات الخارجية قد تغير النتائج
يتيح هذا الأسلوب لكل صفقة في خط المبيعات الحصول على درجة احتمالية بناءً على المرحلة الحالية. على سبيل المثال: الصفقات في مرحلة متقدمة مثل التفاوض لديها احتمالية أعلى للإغلاق مقارنة بالصفقات في المراحل الأولى.
المزايا:
يساعد على تحقيق دقة أكبر في التنبؤات
يوفر فهماً لمعدلات إغلاق الصفقات
العيوب:
يتطلب وجود نظام CRM قوي
يعتمد على دقة البيانات المدخلة من فريق المبيعات
التنبؤ بالطلب هو أسلوب يُستخدم للتنبؤ بالمبيعات المستقبلية استناداً إلى الطلب في السوق. ينظر إلى عدة متغيرات مثل المؤشرات الاقتصادية، وتفضيلات العملاء، والعوامل الخارجية الكبرى.
المزايا:
مفيد لتخطيط المخزون وسلسلة التوريد
يساعد في تقليل حالات الإفراط في التخزين أو نفاد المخزون
العيوب:
يتطلب جمع بيانات مكثفاً
معرض للاضطراب بسبب الطوارئ غير المتوقعة
يُعتبر التنبؤ بالمبيعات مهماً للنمو والاستقرار في الأعمال. فهو يمكن من التخطيط للاستقرار المالي، ويُحسن من متطلبات القوى العاملة، ويسمح بتنظيم عمليات سلسلة التوريد. علاوة على ذلك، يمكن التنبؤ بالمبيعات الشركات من تحديد المخاطر المحتملة، وإجراء تغييرات في الاستراتيجيات التسويقية من شأنها تحسين الأداء العام. من خلال استخدام تنبؤات موثوقة، تستطيع الشركات أن تكون استباقية وتنافسية في السوق العالمية المتغيرة.
