SaaS 영업 예측이란 무엇인가요?

SaaS 판매 예측은 서비스형 소프트웨어(SaaS) 비즈니스의 미래 판매 수익을 예측합니다. SaaS 판매 예측은 데이터, 산업 동향 및 주요 지표를 분석하여 미래 수익을 평가합니다. 

주요 분석 지표:

• • 월간 반복 수익(MRR)
  • 이탈률
  • 평균 판매 주기

SaaS 수익 예측은 SaaS 및 소프트웨어 기업의 재무 계획과 관련이 있습니다. 

• 정확한 예측은 다음을 돕습니다:
  • 가격 전략 수립.
  • 지속 가능한 성장을 달성합니다.
  • 잠재적인 유동성 문제에 대비하여 선제적으로 계획합니다.
  • 최적의 자원 배분에 기여합니다.
  • 안정적인 재무 궤적은 이해관계자의 신뢰에 영향을 미칠 수 있습니다..
• 잘못된 예측의 위험성:
  • 성장 관리 실패.
  • 중요한 위험을 식별하지 못함.
  • 확장 기회를 놓침 (예: 업셀링, 새로운 제품 티어).

SaaS 판매 예측은 거래량을 추정하는 데 중점을 둡니다. SaaS 수익 예측은 전체 수익을 고려합니다. 두 개념의 비교는 다음과 같습니다:

SaaS 판매 예측은 특정 모델을 통해 여러 가지 방법으로 달성할 수 있습니다. 각 모델은 고유한 사양을 가지고 있으며, 이를 기반으로 비즈니스 상황에 맞는 옵션을 선택할 수 있습니다. 

• 기존 SaaS 예측 모델:
  • 과거 데이터 기반 예측
  • 파이프라인 단계 예측
  • 코호트 기반 예측
  • AI 기반 모델
• 선택 기준 (선택 방법):
  • 회사 규모
  • 판매 프로세스 복잡성
  • 데이터 품질
  • 비즈니스 모델

다음은 SaaS 매출 예측의 단계입니다:

1. 
   과거 데이터 분석: 과거 실적을 고려하고, CAC(고객 확보 비용), 이탈률, 판매량, LTV(고객 생애 가치)와 같은 지표를 확인하세요. 
2. SaaS 매출 예측 모델 선택: 비즈니스 요구사항에 따라 목표에 부합하는 모델을 선택하세요. 
3. 예측 그룹화: 더 자세한 이해를 위해 수익 유형별로 매출 예측을 세분화하십시오. 일반적인 세그먼트는 다음과 같습니다:

• 신규 사업
• 갱신
• 업셀

4. 패턴 고려: 계절성과 같은 추세를 고려하십시오. 
5. 평가 및 조정: 예측을 정기적으로 모니터링하고 검토하십시오. 실제 결과를 예측과 비교하고 정확성을 위해 프로세스를 조정하십시오. 

합리적인 예측 기간은 회사의 단계와 시장 안정성에 따라 달라집니다.

• 예측 기간에 영향을 미치는 요소:

• • 회사의 영업 주기
  • 성장 단계
  • 전반적인 시장 역학

기업의 단계는 예측 기간의 주요 동인입니다:

영업 파이프라인은 잠재 수익에 대한 구조화된 개요를 제공하며, 이는 정확한 예측에 매우 중요합니다.

• 파이프라인에는 다음이 표시됩니다:

• • • 현재 거래
    • 각 거래의 단계
    • 계약 성사 가능성

• 파이프라인 가시성을 통해 다음을 할 수 있습니다:

• • • 잠재적 수익 부족분 파악.
    • 영업 전략 최적화.
    • 데이터 기반 의사결정.

• 기술의 역할:

빅데이터 및 머신러닝 개발은 다음과 같은 CRM 도구에 자주 통합되며 Salesforce, 파이프라인 관리 및 예측 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다.

CAC 및 ARPU는 SaaS 판매 예측의 정확성과 현실성에 중대한 영향을 미치는 핵심 지표입니다.

• ARPU (사용자당 평균 수익): 이 지표는 수익 기대치에 직접적인 영향을 미칩니다. ARPU가 높을수록 일반적으로 수익 예측이 증가합니다.
• CAC (고객 확보 비용): 이 지표는 순이익과 수익성에 영향을 미칩니다. CAC가 낮을수록 예측에서 더 높은 수익성에 기여합니다.

내부 변화는 예측이 구축된 가정을 변경하여 판매 예측에 큰 영향을 미칩니다.

• 예측에 영향을 미치는 일반적인 내부 변화:

• • • 신규 채용 (특히 영업 부문)
    • 제품 출시
    • 가격 조정
    • 새로운 마케팅 노력

• 예측 업데이트가 중요한 이유:

• • • 이러한 요소들은 예상 매출을 증가시키거나 감소시킬 수 있습니다.
    • 정확하고 업데이트된 예측은 효과적인 재무 계획 및 자원 배분에 필수적입니다.

• 영향의 예시:

• • • 리드 생성 새로운 마케팅 캠페인에 의해 영향을 받을 수 있습니다.
    • 가격 인상은 판매량을 감소시킬 수 있지만, 고객당 수익을 증가시킬 수 있습니다.

• 변경 사항 통합 방법:

과거 데이터 및 이전 시장 동향 (예: 계절성, 과거 프로모션의 영향)을 분석하여 잠재적 영향을 모델링하고 예측 정확도를 높입니다.