Sales Forecast พยากรณ์ยอดขาย ทำยังไงให้ผลแม่น

สำหรับทุกทีมขาย การรับมือกับความไม่แน่นอนถือเป็นเรื่องสำคัญ ทั้งปัญหาในกระบวนการขาย ปัญหาหน้างาน และปัญหาที่ต้องช่วยลูกค้าแก้ไข และทุก ๆ ปัญหานั้น ย่อมส่งผลต่อยอดขาย กระทบรายได้ที่เข้ามา นั่นจึงทำให้เกิดสิ่งที่เรียกว่า Sales Forecast ที่ทีมขายทุกคนต้องรู้จัก กับการพยากรณ์ยอดขาย คาดการณ์รายได้ เพื่อที่จะนำไปปรับปรุงแผนและหาทางรับมือต่อไป แม้ว่า Sales Forecast จะไม่สามารถทำนายผลการขายได้เป๊ะ ๆ แต่หากมีข้อมูลและรู้วิธีการทำ Sales Forecast แล้ว ก็จะช่วยให้ผลของ Sales Forecast แม่นยำมากขึ้น ซึ่งเราจะมาบอกกันในวันนี้

Sales Forecast คืออะไร

Sales Forecast หรือ วิธีพยากรณ์ยอดขาย คือเครื่องมือสำคัญที่ช่วยประเมินยอดขายและกำไรในอนาคต โดยแสดงให้เห็นถึงภาพรวมของการขาย แนวโน้มของสินค้าที่จะขายได้ในช่วงเวลาที่กำหนด รวมถึงต้นทุนและกำไรที่คาดว่าจะเกิดขึ้น การพยากรณ์นี้อาศัยข้อมูลอ้างอิงจากยอดขายในอดีต แนวโน้มในอุตสาหกรรม และสภาวะตลาดในปัจจุบัน เพื่อให้ทีมขายสามารถนำข้อมูลดังกล่าวมาวางแผนเพิ่มยอดขาย คาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นล่วงหน้า และเตรียมแนวทางรับมือได้อย่างทันท่วงที 

Sales Forecast เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการช่วยให้ทีมขายมองเห็นภาพรวมของสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เมื่อทำ Sales Forecast แล้ว ทีมขายจะเข้าใจปัจจัยต่าง ๆ ที่ช่วยสร้างรายได้และกำไรให้กับบริษัท ทำให้สามารถจัดลำดับความสำคัญและจัดสรรเวลาได้อย่างเหมาะสมเพื่อขับเคลื่อนการเติบโตของบริษัท นอกจากนี้ยังช่วยให้มองเห็นปัจจัยที่เป็นอุปสรรคต่อการเติบโตของรายได้ เพื่อที่จะได้เร่งแก้ไขปัญหาเหล่านั้นให้รวดเร็วที่สุด

ความสำคัญของ Sales Forecast ต่อธุรกิจ

Sales Forecast ไม่ได้มีประโยชน์แค่กับทีมขายอย่างเดียว แต่มีประโยชน์ต่อคนทั้งบริษัท และมีประโยชน์อย่างมากต่อการทำธุรกิจ Sales Forecast ช่วยให้เราเข้าใจถึงสถานการณ์ทางการเงินของบริษัท และเป็นจุดเริ่มต้นในการตั้งเป้าหมาย วางแผน และการจัดการกำลังพลในการทำธุรกิจด้วย

• แผนก HR: สามารถนำ Sales Forecast ไปคาดการณ์เงินเดือนสำหรับการจ้างพนักงานใหม่ในแผนกต่าง ๆ และวางแผนการจ้างพนักงานใหม่ได้ด้วย 
• ฝ่ายผลิต: สามารถนำ Sales Forecast ไปวิเคราะห์เพื่อวางแผนตามรอบการผลิต 
• ทีมขาย: สามารถนำ Sales Forecast มาช่วยในการวางแผนและจัดการทีมขาย มอบหมายงาน และกำหนดยอดขายที่ต้องทำให้ได้ รวมไปถึงกำหนดโควตาให้แต่ละคนในทีมขายด้วย 
• ฝ่ายจัดซื้อ: สามารถนำ Sales Forecast ไปวางแผนในเรื่อง Supply Chain วางแผนในเรื่องการจัดซื้อวัตถุดิบ และความสามารถในการผลิต 
• ฝ่ายบัญชีและการเงิน: สามารถนำ Sales Forecast ไปกำหนดแผนการเงิน ทำให้รู้ว่าตอนไหนที่ต้องเก็บเงินสดเอาไว้ หรือต้องเพิ่มงบการตลาด หรือตอนไหนที่บริษัทต้องออกผลิตภัณฑ์หรือแสวงหาแหล่งรายได้ใหม่ ๆ เพื่อเข้ามาช่วยบริษัท

ปัจจัยที่มีผลต่อการคำนวณ Sales Forecast

ยอดขาย

ยอดขายของเซลล์แต่ละคน และยอดขายรวมของทีมเซลล์ถือเป็นองค์ประกอบสำคัญที่เราต้องกำหนดให้ชัดเจนก่อนเริ่มกระบวนการใดๆ เราจำเป็นต้องรู้ว่าต้องการขายสินค้าในปริมาณเท่าไร และต้องการเติบโตไปถึงจุดใด การตั้งเป้าหมายทางการขายต้องมีความเป็นไปได้และน่าเชื่อถือ เพื่อให้ทีมขายเข้าใจความคาดหวังและแนวทางในการบรรลุเป้าหมายนั้น ซึ่งอาจรวมถึงการกำหนด KPI ของทีมขาย เพื่อให้ทุกคนมองเห็นภาพรวมร่วมกันและผลักดันให้บรรลุยอดตามที่กำหนดไว้

กระบวนการขาย

เป็นอีกหนึ่งปัจจัยที่สำคัญ ไม่ว่าบริษัทจะมุ่งเน้นการขายแบบ Inbound หรือ Outbound ทีมขายต้องเข้าใจกระบวนการขายของบริษัทและเห็นภาพ Sales Pipeline ของแต่ละคนอย่างชัดเจน การทำความเข้าใจกระบวนการขายในอดีตจะช่วยในการวางแผนกระบวนการขายในอนาคต ทำให้ทีมขายสามารถระบุได้ว่าดีลใดมีโอกาสปิดการขายสูง ดีลใดมีโอกาสต่ำ และสามารถใช้เวลาในการปรับปรุงกระบวนการขายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อมูลผลงานในอดีต

ผลงานของเซลล์แต่ละคน ผู้จัดการ และทีมขายโดยรวมมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำ Sales Forecast เนื่องจากข้อมูลเหล่านี้สะท้อนสิ่งที่เกิดขึ้นจริงในอดีต การนำข้อมูลประวัติศาสตร์มาประยุกต์ใช้ในการทำ Sales Forecast จะช่วยให้เราคาดการณ์สิ่งที่อาจเกิดขึ้นในอนาคตได้อย่างแม่นยำมากขึ้น โดยข้อมูลนั้นประกอบด้วย

• ข้อมูลการขายย้อนหลัง
• จำนวนลูกค้าในไปป์ไลน์
• ลูกค้าแต่ละรายอยู่ใน Stage ไหน
• เทรนด์ตลาด ณ ปัจจุบัน
• คู่แข่ง
• จำนวนลูกค้าที่กำลังเข้ามาเติมใน Pipeline

ความพยายามทางการตลาด (Marketing Efforts)

มีอิทธิพลอย่างมากต่อยอดขายและรายได้ในปัจจุบัน ดังนั้นเมื่อทำ Sales Forecast เราจำเป็นต้องเข้าใจว่ากิจกรรมทางการตลาดทั้งหมดที่ดำเนินการมาจะส่งผลกระทบต่อยอดขายในอนาคตอย่างไร การเข้าใจความเชื่อมโยงนี้จะช่วยให้เราสามารถกำหนดความคาดหวังเรื่องรายได้ที่จะเกิดขึ้นจากกิจกรรมทางการตลาดที่วางแผนไว้ในอนาคตได้อย่างแม่นยำมากขึ้น

ความต้องการของตลาด

เมื่อมีการทำ Sales Forecast จะต้องมีการคำนึงถึงเทรนด์ในตลาดและความต้องการสินค้าในช่วงนั้นด้วย เช่น หากช่วงที่มีการทำ Sales Forecast เป็นช่วงที่ใกล้กับ Black Friday ก็มีความเป็นไปได้ที่ยอดขายจะพุ่งสูง หรือในช่วงนั้นเป็นช่วงที่มีเทศกาลที่มีความต้องการสินค้าเป็นพิเศษหรือไม่ ปัจจัยเหล่านี้ต้องถูกนำมาคิดด้วย

รูปแบบการหา Sales Forecast 

 การหา Sales Forecast ที่เป็นที่นิยมในปัจจุบันคือ Pipeline Forecasting และ Historical Forecasting ซึ่งทั้ง 2 แบบต่างเป็นวิธีการในการคาดการณ์ยอดขายที่จะเกิดขึ้นในอนาคต แต่ใช้วิธีการทำงานที่แตกต่างกัน ใช้ข้อมูลที่แตกต่างกัน และโฟกัสต่างกัน ซึ่งเราสามารถแบ่งออกมาได้เป็นตารางตามนี้ 

ทั้งนี้ Pipeline Forecasting จะใช้ในกรณีที่เราต้องการที่จะหาว่ามีความเป็นไปได้มากน้อยแค่ไหนที่จะปิดดีลที่ยังอยู่ใน Sales Pipeline หรือใช้ในการวางแผนระยะสั้น ในขณะที่ Historical Forecasting จะเป็นการใช้วางแผนระยะยาวเพื่อคาดการณ์อนาคตเมื่อมีข้อมูลจำนวนหนึ่งแล้ว ใช้ในการวางแผนระยะยาวเพื่อวางงบประมาณประจำปี หรือเพื่อประเมินการเติบโตของธุรกิจโดยรวม

 อ่านเพิ่มเติม: ต้องมีดีลเยอะแค่ไหนถึงจะทำยอดขายถึงเป้า พร้อมสูตรคำนวณที่เซลส์ต้องรู้

ตัวอย่างการคำนวณ Sales Forecast แบบ Historical Forecasting 

การคำนวณ Sales Forecast มีอยู่มากมายหลายรูปแบบด้วยกัน ขึ้นอยู่กับว่าเราต้องการหาค่าอะไร แต่โดยส่วนมากแล้วในไทย มักจะใช้ Sales Forecast แบบ Historical Forecasting ที่ใช้การดูข้อมูลในอดีต บวกกับข้อมูลในปัจจุบัน มาเพื่อพยากรณ์ยอดขายในอนาคต

ตัวอย่าง

บริษัทศักดิ์ศรีคอมพิวเตอร์ ต้องการทำ Sales Forecast สำหรับยอดขายในไตรมาส 4 ปี 2025 โดยมีข้อมูลดังนี้: 

• ยอดขายปี 2024: 50 ล้านบาท 
• ยอดขายไตรมาส 1 ปี 2025: 5 ล้านบาท 
• ยอดขายไตรมาส 2 ปี 2025: 17 ล้านบาท 
• ยอดขายไตรมาส 3 ปี 2025: 12 ล้านบาท 
• จำนวนลูกค้าใหม่ปี 2024: 22 ราย 
• จำนวนลูกค้าใหม่ไตรมาส 1 ปี 2025: 10 ราย 
• จำนวนลูกค้าใหม่ไตรมาส 2 ปี 2025: 5 ราย 
• จำนวนลูกค้าใหม่ไตรมาส 3 ปี 2025: 13 ราย 
• มูลค่าเฉลี่ยต่อลูกค้าใหม่: 1 ล้านบาทต่อราย 
• อัตราการเติบโตยอดขาย (YoY Growth): ปี 2024 เติบโต 30% จากปี 2023 
• อัตราการเติบโตยอดขาย (YoY Growth): ไตรมาส 1/2025 เติบโต 10.08% และ ไตรมาส 2/2025 เติบโต 13%

วิธีการคำนวณและพยากรณ์ยอดขาย: 

 1.หาฐานยอดขาย Q1–Q3 ของปี 2024 ด้วยการคำนวณย้อนกลับจากอัตราการเติบโต (YoY Growth) 

• ยอดขาย Q1/2024 = 5 ล้านบาท / (1 + 10.08%) ≈ 4.54 ล้านบาท 
• ยอดขาย Q2/2024 = 17 ล้านบาท / (1 + 13%) ≈ 15.04 ล้านบาท 
• ยอดขาย Q3/2024: เนื่องจากไม่มีข้อมูล YoY Growth จึงสมมติฐานให้อัตราการเติบโตเท่ากับ ค่าเฉลี่ยอัตราการเติบโตของสองไตรมาสแรก คือ (10.08% + 13%) / 2 = 11.54% ดังนั้น ยอดขาย Q3/2024 = 12 ล้านบาท / (1 + 11.54%) ≈ 10.76 ล้านบาท 
• สรุปยอดขาย Q1–Q3 ปี 2024 รวมกัน = 4.54 + 15.04 + 10.76 = 30.34 ล้านบาท
  
  2.คำนวณหายอดขายที่เกิดขึ้นจริงใน Q4 ของปี 2024 
• นำยอดขายรวมทั้งปี 2024 มาหักลบยอดขายสามไตรมาสแรก: 50 ล้านบาท – 30.34 ล้านบาท = 19.66 ล้านบาท
  
  3.พยากรณ์ยอดขาย (Sales Forecast) สำหรับ Q4 ปี 2025 
• ใช้อัตราการเติบโตเฉลี่ยที่ 11.54% มาเป็นฐานในการพยากรณ์ 
• ยอดขายพยากรณ์ Q4/2025 = 19.66 ล้านบาท × (1 + 11.54%) ≈ 21.93 ล้านบาท
  
  4.ตรวจสอบความสมเหตุสมผลของเป้าหมายด้วยข้อมูลลูกค้า (Bottom-up Cross-check) 
• เพื่อให้ยอดพยากรณ์ 21.93 ล้านบาทเป็นจริง ทีมขายจะต้องหาลูกค้าใหม่ประมาณ 10 ราย (อ้างอิงจากฐานข้อมูล Q1 ที่ทำได้ 10 ราย) ซึ่งจะสร้างรายได้: 10 ราย × 1 ล้านบาท = 10 ล้านบาท 
• ยอดขายส่วนที่เหลือจะต้องมาจากยอดซื้อซ้ำจากฐานลูกค้าเก่า (Recurring): 21.93 - 10 ล้านบาท = 11.93 ล้านบาท 

คำตอบคือ Sales Forecast สำหรับ Q4/2025 = 21.93 ล้านบาท 

ในส่วนของลูกค้า ถ้า Q4 ได้ลูกค้าใหม่ราว 10 รายเท่า Q1 และใช้มูลค่าเฉลี่ยใหม่ ≈ 1 ล้าน/รายจะได้ประมาณ 10 ล้านจากลูกค้าใหม่ + ยอด recurring จากลูกค้าเก่า หากคิด recurring อีก 11.93 ล้าน ก็พอดีกับยอดที่ forecast 

การคาดการณ์ยอดขายแบบ Pipeline Forecasting จะเน้นอ้างอิงจาก Sales Cycle และดีลที่อยู่ในแต่ละสเตจของการขาย โดยจะอ้างอิงถึงแนวโน้มความน่าจะเป็นในการขยับจากสเตจหนึ่งไปอีกสเตจ ว่ามีโอกาสแค่ไหนที่ดีลจะได้ไปต่อหรือหลุด จากนั้นจะนำมูลค่าของดีลไปคูณกับความน่าจะเป็น เพื่อหาตัวเลขรายได้

ตัวอย่างเช่น

• การหาลีด / การคัดลีด: ความน่าจะเป็นที่จะปิดดีลได้ = 20% 
• นำเสนอสินค้า: ความน่าจะเป็นที่จะปิดดีลได้ = 60% 
• ส่งสัญญา: ความน่าจะเป็นที่จะปิดดีลได้ = 80% 
• ตกลงด้วยวาจา: ความน่าจะเป็นที่จะปิดดีลได้ = 90% 
• ปิดการขาย: ความน่าจะเป็นที่จะปิดดีลได้ = 100%

 สมมุติว่าดีลที่อยู่ในขั้นตอนการนำเสนอ โอกาสที่จะปิดดีลได้ (Deal Probabilities) จะอยู่ที่ 60% แต่หากดีลหนึ่งที่อยู่ในสเตจนั้นไม่ขยับเลย 3 อาทิตย์ โอกาสที่จะปิดดีลได้ก็จะน้อยลงตาม ซึ่งหากเรามีสัญญาณเหล่านี้และมี Sales Pipeline Review บ่อยครั้ง ก็จะช่วยทำให้เราคาดการณ์ยอดขายได้แม่นยำมากขึ้น 

สูตรการคำนวณ 

รายได้ที่พยากรณ์ = มูลค่าของดีล × ความน่าจะเป็น 

ตัวอย่างเช่น 

• ดีล A มูลค่า 300,000 บาทในขั้นตอนการนำเสนอซึ่งมีโอกาสที่จะปิดดีลได้ 20% การคาดการณ์มูลค่าดีลที่คาดว่าจะได้ = 300,000 x 20% = 60,000 บาท 
• ดีล B มูลค่า 500,000 บาทในขั้นตอนการเจรจาซึ่งมีโอกาสที่จะปิดดีลได้ 60% การคาดการณ์มูลค่าดีลที่คาดว่าจะได้ = 500,000 x 60% = 300,000 บาท 
• ดีล C มูลค่า 100,000 บาทในขั้นตอนการคัดลีดซึ่งมีโอกาสที่จะปิดดีลได้ 5% การคาดการณ์มูลค่าดีลที่คาดว่าจะได้ = 100,000 x 5% = 5,000 บาท
  
  รวมมูลค่าที่จะได้ = 60,000 + 300,000 + 5,000 = 365,000 บาท

ข้อผิดพลาดที่ทำให้คิด Sales Forecast ไม่แม่น 

การทำ Sales Forecast ไม่ว่าจะด้วยวิธีการใด สิ่งสำคัญคือต้องอาศัยข้อมูลที่มีคุณภาพ กระบวนการขายที่ดี และการตั้งสมมติฐานที่เกินจริงไม่ว่าจะเป็นทั้งในเรื่องของดีลหรือวันที่จะปิดการขายได้ ซึ่งสาเหตุที่เรามักจะพบได้บ่อยมีดังนี้ 

• ข้อมูลในระบบ CRM ไม่อัปเดต 
• ออกแบบ Sales Pipelines ไม่ดี ไม่ชัดเจน 
• วันที่คาดการณ์ว่าจะปิดการขายได้ไม่สอดคล้องกับความเป็นจริง 
• ลีดที่ได้ไม่มีคุณภาพ 
• ดีลถูกเลื่อนบ่อยครั้ง 
• พึ่งพาการคาดการณ์จากเซลส์มากเกินไป 
• ไม่มีข้อมูลมากพอ

นั่นหมายความว่า การปรับปรุง Sales Forecast ให้มีความแม่นยำมากขึ้น ต้องอาศัยการอัปเดตข้อมูลและการจัดการ Sales Pipeline ที่ดี และเลือกใช้วิธีการทำ Sales Forecast ที่ถูกต้องที่สะท้อนให้เห็นถึงความคืบหน้าของดีลที่แท้จริง 

CRM ช่วยในการทำ Sales Forecast อย่างไร 

• เป็นศูนย์รวมข้อมูลที่เดียว จากเดิมที่เซลส์แต่ละคนต้องทำงานบนไฟล์ Excel ของตัวเอง ทำให้ข้อมูลกระจัดกระจายและไม่อัปเดต ระบบ CRM จะเป็นศูนย์กลางที่ทำให้ทุกคนเห็นตัวเลขชุดเดียวกันแบบเดียวกัน ตัดปัญหาข้อมูลตกหล่นหรือตัวเลขขัดแย้งกัน 
• มีระบบการคำนวณ Sales Forecast และ Deal Probabilities ให้เข้ากับขั้นตอนการขายโดยอัตโนมัติ ทำให้เห็นยอดขายที่คาดว่าจะได้ในแต่ละสเตจ และได้ตัวเลข Forecast ที่อัปเดตวินาทีต่อวินาที 
• CRM จะเก็บประวัติการขายทั้งหมดไว้ ทำให้เห็นค่ามาตรฐานและสามารถดึงข้อมูลในอดีต ระยะเวลาเฉลี่ยในการปิดการขาย ข้อมูล Conversion Rate และเห็นว่าเซลส์แต่ละคนปิดดีลได้มากน้อยแค่ไหนในอดีต จากนั้นจะประเมินว่าดีลที่อยู่ในมือตอนนี้มีโอกาสปิดได้จริงกี่เปอร์เซ็นต์

สรุป

การทำ Sales Forecast มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อทีมขายและการดำเนินธุรกิจ เนื่องจากช่วยให้เห็นภาพรายรับและกำไรในอนาคต ระบุจุดแข็ง จุดอ่อน และประเด็นที่ต้องปรับปรุงอย่างเร่งด่วน นำไปสู่การวางแผนรับมือกับสถานการณ์ที่จะเกิดขึ้น อย่างไรก็ตาม การทำ Sales Forecast ให้แม่นยำและมีประสิทธิผลต้องอาศัยหลายปัจจัยประกอบกัน ทีมขายจำเป็นต้องเข้าใจแหล่งรายได้หลักของบริษัทและ Segment ที่สินค้าของเราอยู่ รวมถึงต้องมีข้อมูลผลงานในอดีตมาผสานกับสถานการณ์ปัจจุบันเพื่อพยากรณ์ยอดขายและรายรับในอนาคต ท้ายที่สุดแล้ว แม้ว่าเราอาจไม่สามารถทำ Sales Forecast ได้อย่างแม่นยำร้อยเปอร์เซ็นต์ แต่มันก็เปรียบเสมือนเข็มทิศที่ช่วยให้เห็นภาพชัดเจนเกี่ยวกับงานขาย สิ่งที่ต้องทำ และเกิดการตั้งเป้าหมายร่วมกัน

การประเมินยอดขายจากข้อมูลจริงช่วยลดปัญหาการเร่งทำเป้าในช่วงปลายเดือนได้ Venio CRM มีฟังก์ชัน Sales Forecast และ Deal Probabilities เพื่อช่วยคำนวณโอกาสปิดดีลอย่างเป็นระบบ มาพร้อม Leaderboard ที่สรุปภาพรวมผลงานของทีมขายไว้ในที่เดียวให้ติดตามได้ง่ายขึ้น ช่วยให้คุณจัดการไปป์ไลน์และวางแผนการทำงานได้อย่างแม่นยำจากข้อมูลที่จับต้องได้จริง