Previsioni di vendita: la guida completa per previsioni accurate

Prevedere le vendite è un equilibrio tra arte e scienza. Previsioni affidabili rendono felici i dirigenti e mantengono l’azienda in salute. In questa guida, troverai tutto quello che c’è da sapere sulla previsione delle vendite: un quadro chiaro sulle prospettive di vendita della tua azienda, per gestire al meglio aspettative e obiettivi.
Abbiamo strutturato questa guida di riferimento partendo dalle domande più frequenti che i team di vendita si pongono sul processo di previsione, basandoci su conversazioni interne e su oltre 20 anni di esperienza nello sviluppo di soluzioni e software di analisi delle vendite.
Se sei già esperto nelle tecniche di forecasting e vuoi approfondire gli aspetti più avanzati, puoi passare direttamente alle sezioni sulla pianificazione della previsione di vendita e sugli strumenti per migliorarne l’accuratezza. Inoltre, poiché gli imprevisti possono mettere a dura prova anche le migliori previsioni, troverai una sezione dedicata a come gestire le previsioni di vendita in tempi di incertezza.

• Cos’è una previsione di vendita?
• Perché la previsione delle vendite è così importante?
• Metodologie e approcci per la previsione delle vendite
• Come si prevedono le vendite?
• Come creare una previsione di vendita?
• Quali sono gli obiettivi della previsione di vendita?
• Quali strumenti si utilizzano per prevedere il fatturato? E come i CRM supportano le previsioni di vendita?
• Le nuove tendenze della previsione di vendita: AI e automazione
• Domande frequenti

Un sales forecast, o una previsione di vendita, è la stima del fatturato atteso in un determinato periodo di tempo (ad esempio, un trimestre o un anno). Le previsioni più affidabili sono quelle che si basano su dati solidi e aggiornati, poiché la loro precisione dipende direttamente dalla qualità delle informazioni utilizzate.
Alla base di una previsione efficace c’è una cultura aziendale orientata ai dati. Questo significa che tutte le informazioni di vendita devono essere accessibili ai team coinvolti, costantemente aggiornate e integrate con strumenti di intelligenza artificiale e automazione per migliorare l’accuratezza. Per approfondire questo aspetto, consulta la sezione sugli strumenti per la previsione delle vendite.
Tutte le previsioni di vendita rispondono a due domande fondamentali:

• Quanto? Ogni opportunità commerciale ha un valore stimato, che può variare da poche centinaia a milioni di euro. I team di vendita devono individuare un numero realistico, basandosi su tutte le informazioni disponibili sul potenziale cliente.
• Quando? Le previsioni devono indicare con precisione in quale mese, trimestre o anno il fatturato atteso verrà effettivamente realizzato.

Arrivare a queste due stime non è semplice. Per questo, i team di vendita analizzano anche altri elementi chiave:

• Chi: Il team di vendita è il principale responsabile della previsione.
• Cosa: Le previsioni devono basarsi sulle soluzioni effettivamente proposte ai clienti, che a loro volta rispondono a bisogni concreti espressi dal mercato.
• Dove: Dove vengono prese le decisioni d’acquisto? E dove verranno utilizzati i prodotti o servizi? Conoscere da vicino il contesto può migliorare significativamente l’accuratezza della previsione.
• Perché: Quali motivazioni spingono il cliente a valutare una nuova soluzione? C’è un evento specifico che accelera la decisione? Senza una chiara necessità, la trattativa potrebbe arenarsi.
• Come: Qual è il processo decisionale del cliente? Come ha effettuato acquisti simili in passato? Ignorare queste dinamiche potrebbe portare a stime imprecise.

Fare previsioni di vendita consente ai leader aziendali di fissare obiettivi realistici, definire quote di vendita raggiungibili e stimolanti per i commerciali e stimare il fatturato atteso, facilitando così le decisioni di budget e investimento per l’intera azienda. Se le previsioni sono errate, il rischio è duplice: da un lato, l’azienda potrebbe spendere più del necessario e trovarsi in difficoltà finanziarie; dall’altro, fissare obiettivi irraggiungibili potrebbe demotivare la forza vendita.

Per comprendere l’importanza del sales forecasting per la salute di un’azienda, immaginiamo due scenari: uno nel settore automobilistico e uno nel commercio online.
Nel caso di un produttore di automobili, la costruzione di una vettura richiede mesi di lavoro. L’azienda deve gestire una catena di approvvigionamento complessa, assicurandosi che ogni componente sia disponibile esattamente nel momento in cui serve, così da rispettare i tempi di produzione e soddisfare la domanda del mercato.

Nel commercio online, invece, quando ordini un prodotto — che sia su una grande piattaforma o in una boutique indipendente — ricevi una data di consegna stimata. Se il tuo pacco arriva in ritardo, anche solo di un giorno, la tua soddisfazione cala e potresti decidere di non acquistare più da quel venditore.

Le previsioni di vendita funzionano allo stesso modo in entrambi i casi. Aiutano l’azienda a pianificare risorse per spedire prodotti, finanziare campagne di marketing, assumere personale e molto altro. Una previsione accurata permette all’azienda di operare in modo efficiente e di soddisfare la domanda, oggi e nel futuro.
Internamente, quando i ricavi stimati si concretizzano nei tempi previsti, i responsabili e i team commerciali possono lavorare in modo più sereno, proprio come i clienti che ricevono un ordine puntuale. Al contrario, se le previsioni sono errate, l’azienda potrebbe trovarsi ad affrontare problemi che impattano prezzi, logistica e soddisfazione del cliente.

D’altro canto, quando le previsioni sono affidabili e gli obiettivi di vendita vengono raggiunti, l’azienda può prendere decisioni di investimento più ambiziose, come assumere 20 nuovi sviluppatori invece di 10 o aprire una nuova sede commerciale in un mercato strategico.

Oltre agli strumenti tecnologici, la scelta del metodo di previsione è cruciale. Ecco alcuni approcci e metodologie comunemente adottati:

• Previsione storica (Trend Analysis): analizza i dati di vendita passati per individuare tendenze ricorrenti. Ad esempio, se le vendite sono cresciute del 10% annualmente negli ultimi cinque anni, si può ipotizzare una crescita simile per l’anno successivo.
• Previsione basata sulla pipeline: valuta le trattative in corso nel CRM, assegnando a ciascuna una probabilità di chiusura. Questo approccio aiuta a stimare il fatturato atteso in base al valore e alla fase delle opportunità attive.
• Metodi qualitativi: include interviste, opinioni e intuizioni degli esperti di vendita. Questo approccio è particolarmente utile in mercati emergenti o quando i dati storici sono limitati.
• Modelli quantitativi e statistici: utilizzano modelli matematici, regressioni e analisi statistiche per prevedere i risultati futuri. Strumenti di intelligenza artificiale possono combinare questi modelli per migliorare l’accuratezza delle previsioni.
• Approccio combinato: integra dati storici e informazioni attuali dal pipeline. Confrontando trend passati con le opportunità correnti, si ottiene una visione più completa e affidabile del potenziale fatturato.
• Analisi predittiva avanzata: l’uso di algoritmi di machine learning e intelligenza artificiale permette di esaminare grandi dataset, identificare schemi nascosti e generare previsioni precise. Questi strumenti agiscono come veri e propri "data scientist virtuali", in grado di aggiornare le previsioni in tempo reale.

Ogni approccio ha i suoi vantaggi e limitazioni. La scelta della metodologia dipende dalla disponibilità dei dati, dalla complessità del mercato e dalle specifiche esigenze aziendali. In pratica, un approccio integrato che combina metodi qualitativi e quantitativi offre spesso i migliori risultati, garantendo flessibilità e precisione.

Esistono diversi metodi per prevedere le vendite. Oggi, la maggior parte delle aziende utilizza strumenti di analisi delle vendite e CRM per gestire le previsioni. Questi strumenti permettono ai responsabili commerciali e ai venditori di monitorare le performance del team, individuare tendenze e analizzare le opportunità in corso.

Un CRM ben organizzato raccoglie dati preziosi, indispensabili per creare modelli predittivi affidabili. Per elaborare una previsione di vendita, i responsabili commerciali sfruttano le informazioni del CRM seguendo questi passaggi:

• Raccogliere dati storici: analizzare le performance di vendita passate attraverso dashboard interattive per individuare schemi e tendenze.
• Valutare il pipeline attuale: esaminare le trattative in corso e stimare la probabilità di chiusura entro il periodo di previsione.
• Considerare le condizioni di mercato: tenere conto di fattori esterni come variazioni economiche o cambiamenti nel settore che potrebbero influenzare le vendite.
• Coinvolgere il team di vendita: raccogliere informazioni dai venditori sulle opportunità attive e sulle chiusure previste.

Creare una previsione di vendita è un processo relativamente semplice: si analizzano i dati storici per individuare le tendenze future. Tuttavia, raccogliere queste informazioni e trasformarle in insight utili può essere un’operazione dispendiosa in termini di tempo, soprattutto senza gli strumenti adeguati. In generale, il processo di previsione delle vendite segue questi passaggi:

• Definire il periodo di previsione: stabilire l’arco temporale della previsione (mensile, trimestrale o annuale).
• Raccogliere i dati necessari: ottenere tutte le informazioni rilevanti, inclusi dati storici sulle vendite, dettagli sul pipeline attuale e analisi di mercato.
• Scegliere un metodo di previsione: selezionare un approccio, come la previsione storica (basata sulle vendite passate), la previsione basata sul pipeline (che valuta le trattative in corso) o una combinazione di entrambi. Un approccio combinato consente di confrontare i trend storici con lo stato attuale del pipeline.
• Analizzare e proiettare: utilizzare i dati raccolti per identificare tendenze e stimare i risultati futuri. È importante rivedere regolarmente la previsione per aggiornarla con nuove informazioni e adattarla ai cambiamenti del mercato.

Ad esempio, con la previsione storica, se le vendite dell’azienda sono cresciute del 10% ogni anno negli ultimi cinque anni, si potrebbe ipotizzare una crescita simile per l’anno successivo.
Con la previsione basata sul pipeline, invece, il CRM potrebbe mostrare trattative avanzate per un valore complessivo di 500.000 €, con una probabilità di chiusura dell’80%. In questo caso, la previsione stimerebbe ricavi di 400.000 € da queste opportunità.

L’obiettivo principale delle previsioni di vendita è offrire un quadro chiaro e realistico del fatturato atteso. I leader aziendali si basano su questi numeri per pianificare budget e strategie operative. Se le proiezioni indicano una crescita solida, possono procedere con investimenti mirati.
Potrebbero, ad esempio, decidere di ampliare il servizio clienti, finanziare eventi di marketing, o rafforzare le attività di responsabilità sociale d’impresa. Inoltre, una previsione accurata consente di anticipare spese rilevanti, come l’acquisto di nuove attrezzature, evitando aumenti di costo dovuti a ritardi nelle decisioni.
Senza previsioni affidabili, le decisioni finanziarie sarebbero prese al buio. Se le vendite non dovessero andare come previsto, l’azienda potrebbe trovarsi costretta a ridurre il personale, tagliare servizi di supporto o sospendere lo sviluppo di nuovi prodotti.

Un CRM offre ai responsabili commerciali una visione in tempo reale dell’intero processo di previsione delle vendite. Questo strumento permette di stimare il fatturato attraverso:

• Una visione completa dell’azienda. le previsioni generate dal CRM includono un quadro dettagliato dell’intero pipeline di vendita.
• Monitoraggio delle performance individuali. dashboard aggiornate in tempo reale mostrano quali venditori sono in linea per superare i loro obiettivi.
• Previsioni per team di vendita complessi. le funzionalità avanzate permettono di attribuire correttamente il fatturato a team diversi, considerando criteri come ricavi, valore contrattuale e altro ancora.

Un forecast si basa sull’aggregazione di un insieme di opportunità commerciali. Puoi immaginarla come una somma di valori monetari o quantità, suddivisi in base a diverse dimensioni: responsabile della vendita, periodo di riferimento, categorie di previsione, famiglia di prodotti e territorio commerciale. Inoltre, un CRM facilita la collaborazione tra i diversi stakeholder, consentendo di approfondire le opportunità analizzandole per responsabile commerciale, unità operativa, manager e singoli venditori.
Un altro grande vantaggio dei CRM è la possibilità di generare report e dashboard personalizzate. Questi strumenti evidenziano le aree critiche in modo chiaro e immediato. Ad esempio, potrebbero mostrare che quattro team di vendita su cinque stanno crescendo al ritmo giusto, mentre un team ha bisogno di maggiore attenzione. Oppure potrebbero rivelare che un prodotto specifico sta riscontrando difficoltà. Grazie a queste informazioni, le aziende possono individuare nuove opportunità di crescita e migliorare le loro strategie di vendita.
Un altro punto di forza del CRM è il supporto dell’intelligenza artificiale. Gli strumenti AI per le vendite offrono una prospettiva oggettiva su ciò che sta realmente accadendo. Per esempio, un’intelligenza artificiale potrebbe segnalare che un’opportunità è stata rinviata per tre trimestri consecutivi – un dettaglio che un’analisi manuale potrebbe impiegare molto più tempo a rilevare. In pratica, l’AI diventa un vero e proprio data scientist virtuale, portando le previsioni di vendita a un nuovo livello.
Gli strumenti di AI predittiva analizzano i dati di vendita storici per fornire un’anteprima dei risultati futuri. L’AI esamina fattori come il tasso di chiusura delle trattative o il numero di incontri con i clienti, riducendo l’incertezza nelle previsioni e aumentando la loro precisione. Per ottenere stime affidabili, è consigliabile analizzare almeno 12 mesi di dati: con dataset troppo piccoli, le previsioni potrebbero essere meno accurate.

L’intelligenza artificiale è già ampiamente utilizzata nel forecasting delle vendite per analizzare grandi quantità di dati e prevedere l’andamento futuro del business. Poiché il forecasting richiede di processare una mole considerevole di dati storici per individuare trend e schemi, l’AI è lo strumento ideale per ottimizzare il tempo e migliorare l’accuratezza delle proiezioni.
Ecco alcuni modi in cui l’AI sta trasformando la previsione delle vendite:

• Analisi predittiva avanzata: l’intelligenza artificiale elabora grandi dataset per individuare schemi ricorrenti e fornire previsioni più precise, offrendo ai team di vendita una visione chiara della salute dei loro account attraverso KPI come tasso di chiusura e valore medio delle trattative.
• Automazione della raccolta dati: gli strumenti di automazione raccolgono e aggiornano i dati in tempo reale, riducendo la necessità di inserimenti manuali e il rischio di errori.
• Previsioni strategiche basate su AI: I modelli predittivi dell’AI analizzano dati storici e trend attuali per prevedere i risultati futuri, consentendo ai team di vendita di adattare tempestivamente le strategie.

I moderni CRM integrano sempre più AI e automazione. L’obiettivo è ridurre al minimo le imprecisioni nelle previsioni e rendere il processo più affidabile. Oggi, le applicazioni AI non si limitano più a supportare il lavoro dei venditori come semplici "copiloti", ma sono in grado di eseguire autonomamente operazioni complesse, portando a termine attività end-to-end con risultati precisi e in tempi ridotti.
Sebbene la previsione delle vendite sia fondamentale, elaborare e aggiornare costantemente le stime può richiedere molto tempo. In un futuro prossimo, gli agenti AI saranno in grado di automatizzare completamente alcune delle attività più onerose legate al forecasting, proprio come oggi automatizzano attività come il nurturing dei lead, il sales coaching e la generazione di preventivi.