استفاده از رگرسیون برای پیش‌بینی فروش!

روش‌های مختلفی برای درک کارایی فعالیت تیم فروش یا نحوه عملکرد تیم‌های فروش در دستیابی به اهداف عملیاتی و مالی وجود دارد. پیش‌بینی فروش (Sales Forecasting)، روشی است که با بررسی عملکرد تاریخی، قادر است عملکرد فروش را در آینده پیش‌بینی کند و یکی از راه‌های بدست آوردن این درک است.
پیش‌بینی فروش اهمیت دارد، زیرا به شما کمک می‌کند تا بفهمید که چه عواملی در استراتژی فعلی درست پیش می‌روند و چه بخش‌هایی نیاز به تطبیق و تغییر دارند تا موفقیت آینده تضمین شود.
برای مثال، اگر تیم‌تان به‌طور مداوم نسبت به هدف‌های تعیین شده عقب بماند، پیش‌بینی فروش می‌تواند کمک کند تا مشخص شود که مشکلات در کجا و به چه دلیلی رخ می‌دهند. همچنین، با استفاده از آن می‌توانید درباره طرح‌های کسب و کار آینده تصمیم‌گیری کنید، مانند مانند زمانی که درآمد کافی برای سرمایه‌گذاری در محصولات جدید یا گسترش کسب و کار داشته باشید.
بعضی از روش‌های پیش‌بینی شامل انجام محاسبات ساده‌ای مانند جمع کردن فروش ماه به ماه هستند و بعضی دیگر بسیار عمیق‌تر هستند. تحلیل رگرسیون یکی از این روش‌ها است و نیاز به تجزیه و تحلیل آماری عمیق دارد. انجام این نوع پیش‌بینی ممکن است دشوار به‌نظر برسد. خوشبختانه، این مقاله توضیحی آسان برای درک تحلیل رگرسیون در فروش ارائه می‌دهد.

مثالی از پیش بینی فروش با رگرسیون 

فرض کنید می‌خواهیم تأثیر تعداد تماس‌های فروشندگان بر تعداد معاملات بسته شده را بررسی کنیم.

فرض کنید داده‌های ماهانه برای یک تیم فروش را داشته باشیم. ما به‌مدت 6 ماه تعداد تماس‌های فروشندگان و تعداد معاملات بسته شده را ثبت کرده‌ایم. داده‌ها به‌این شکل هستند: 

حالا بیایید از تحلیل رگرسیون استفاده کنیم تا ببینیم چگونه تعداد تماس‌های فروشندگان ممکن است بر تعداد معاملات بسته شده تأثیر بگذارد.

نتایج تحلیل رگرسیون

پس از انجام تحلیل رگرسیون بر روی این داده‌ها، ممکن است به نتایجی مشابه با این نتایج برسیم:
•    ضریب رگرسیون برابر با 0.15 است. به‌معنی این است که هر افزایش یک واحد در تعداد تماس‌های فروشندگان باعث افزایش 0.15 واحد در تعداد معاملات بسته شده می‌شود.
•    R-squared (R^2)  نیز معمولا در نتایج تحلیل رگرسیون آمده و به ما نشان می‌دهد که چه مقدار از تغییر در تعداد معاملات بسته شده توسط تعداد تماس‌های فروشندگان توجیه می‌شود. مثلا اگر R^2 برابر با 0.70 باشد، بدین معنی است که 70% از تغییر در تعداد معاملات بسته شده توسط تعداد تماس‌های فروشندگان توجیه می‌شود.

توضیح نتایج

با تحلیل رگرسیون متوجه می‌شویم که تعداد تماس‌های فروشندگان تأثیر مثبتی بر تعداد معاملات بسته شده دارد و افزایش تعداد تماس‌ها می‌تواند منجر به افزایش تعداد معاملات شود. اما این تحلیل تنها یکی از ابزارهایی است که می‌توانید برای ارزیابی و تصمیم‌گیری در مورد استراتژی فروش خود استفاده کنید و نیاز است به عوامل دیگری هم توجه کنید.

اهمیت ضرایب رگرسیون در تحلیل پیش‌بینی فروش

در تحلیل پیش‌بینی فروش، ضرایب رگرسیون اهمیت بسیاری دارند. این ضرایب نشان می‌دهند که چگونه متغیرهای مستقل مانند هزینه‌های بازاریابی، قیمت‌گذاری یا تبلیغات با متغیر وابسته یعنی فروش در ارتباط هستند. آنها تعیین می‌کنند که تغییرات در متغیرهای مستقل به چه اندازه تغییرات در فروش را تحت تأثیر قرار می‌دهند.

تعیین تأثیر متغیرها 

با بررسی بزرگی و علامت ضرایب رگرسیون، تحلیلگران می‌توانند تأثیر هر متغیر مستقل بر فروش را ارزیابی کنند. ضرایب مثبت نشان‌دهنده یک رابطه مثبت هستند و نشان می‌دهند که افزایش متغیر مستقل مربوطه با افزایش فروش همراه است. برعکس، ضرایب منفی نشان‌دهنده یک رابطه معکوس هستند که در آن افزایش متغیر مستقل با کاهش فروش همراه است.

تفسیر الگوها

ضرایب رگرسیون در تحلیل پیش‌بینی فروش کمک می‌کنند تا بفهمید که هر متغیر مستقل (مانند هزینه‌های بازاریابی یا تبلیغات) چه اندازه در تعیین تعداد فروش تأثیر می‌گذارد و کدام متغیرها بیشترین اهمیت را دارند. این بینش به شما امکان می‌دهد تا بهبود استراتژی‌های بازاریابی و فروش خود را بر اساس این متغیرهای کلیدی تنظیم کنید.

پیش‌بینی دقیق‌تر 

علاوه بر این، اهمیت آماری ضرایب رگرسیون بسیار مهم است. این نشان می‌دهد آیا ضرایب تخمین زده شده قابل اعتماد هستند و آیا روابط مشاهده شده بین متغیرهای مستقل و وابسته به طور آماری معنادار هستند یا این روابط ممکن است به دلیل تصادفی بودن رخ داده باشند. معمولا تحلیلگران از معیارهایی مانند مقادیر p یا بازه‌های اطمینان برای ارزیابی اهمیت استفاده می‌کنند.

تصمیم‌گیری بهبود استراتژی

آنچه که از ضرایب رگرسیون به دست می‌آید، به شما کمک می‌کند تا استراتژی‌های بهتری را برای بهبود عملکرد فروش ایجاد کنید. این ممکن است شامل تغییر در رویکردها، تبلیغات یا مدیریت دسته‌بندی محصولات باشد.

چه کسانی باید از تحلیل رگرسیون برای پیش‌بینی فروش استفاده کنند؟

تحلیل رگرسیون روشی مناسب برای پیش‌بینی فروش است، اما قطعا برای همه مناسب نیست. زیرا تحلیل رگرسیون به نقاط داده پایه نیاز دارد، نباید توسط شرکت‌های تازه‌تأسیس و بدون فروش انجام شود.

استفاده از روش پیش‌بینی فروش با تحلیل رگرسیون باید توسط شرکت‌هایی صورت گیرد که حداقل چند ماه است که در حال فعالیت هستند و فروشی داشته‌اند. دلیل این موضوع این است که از اعداد فروش ماهانه و مجموعه داده‌های فروش استفاده می‌کند تا یک معادله رگرسیون را تعیین کند. به‌عبارت دیگر، برای انجام تحلیل رگرسیون، نیاز است که شرکت دارای داده‌های فروش بوده و حداقل چند ماه به‌طور مداوم فروش داشته باشد.

حتی در شرکت مناسب، تحلیل رگرسیون نباید توسط هر کارمند آموزش ندیده به عنوان یک روش پیش‌بینی فروش استفاده شود. هر کاربر از تحلیل رگرسیون برای پیش‌بینی فروش باید مقدار معینی از داده‌های دقیق و زمانی مرتبط را برای یک دوره زمانی خاص جمع‌آوری و وارد کند. سپس کاربر باید توانایی نگه‌داشتن تقاضای سنگین داده را داشته باشد، زیرا داده‌ها باید به‌روز شوند تا دقت حفظ شود.

هنگامی که به‌درستی استفاده می‌شود، مدل‌های ساده رگرسیون خطی می‌توانند به شرکت‌ها در پیش‌بینی فروش دو سال آینده کمک کنند. به‌طور معمول، شرکت‌ها از رگرسیون‌های خطی چندگانه استفاده می‌کنند تا پیش‌بینی‌ها را تعیین کنند.
بیشتر مدیران فروش درک محدودی از تحلیل آماری دارند و به‌همین دلیل از این روش برای پیش‌بینی فروش استفاده نمی‌کنند. برای استفاده از روش رگرسیون، می‌توان از نرم‌افزارهای آماری موجود استفاده کرد، اما اگر شرکت از نرم‌افزار CRM مناسبی برای پیش‌بینی فروش استفاده می‌کند، خرید نرم‌افزارهای آماری اضافی لازم نیست.

خلاصه کلام

تحلیل رگرسیون برای پیش‌بینی فروش ابزار تحلیلی مؤثر است.  با این حال، استفاده از تحلیل رگرسیون ممکن است برای عملکرد روزانه شرکت‌ها پیچیده باشد. برای پیش‌بینی فروش، تکنیک‌های مختلفی مورد استفاده قرار می‌گیرند و استفاده از روش‌های دیگر نیز ممکن است در برخی موارد مناسب باشد. استفاده از تحلیل رگرسیون برای پیش‌بینی فروش نیازمند دانش و تخصص تحلیلگران داده است و در صورت داشتن ابزارهای مناسب، می‌تواند به عنوان یک استراتژی موفق در کسب و کار مورد استفاده قرار گیرد.