चरण 1: एक्सेल में अपना डेटा तैयार करें
पूर्वानुमान मॉडल बनाने के लिए आपको संरचित बिक्री डेटा सुनिश्चित करना होगा। आपकी बिक्री पाइपलाइन में निम्नलिखित डेटा शामिल होना चाहिए।
- सौदा आईडी: प्रत्येक सौदे के लिए अद्वितीय पहचानकर्ता।
- सौदा मूल्य: सौदे से अनुमानित राजस्व।
- बिक्री चरण: सौदे की स्थिति (उदाहरण: प्रॉस्पेक्टिंग, वार्ता, प्रस्ताव भेजा गया, क्लोज्ड वोन, क्लोज्ड लॉस्ट)।
- समापन की संभावना: ऐतिहासिक डेटा के आधार पर सौदे की सफलता की अनुमानित संभावना।
- अपेक्षित समापन तिथि: वह अनुमानित तिथि जब सौदा अंतिम रूप दिया जाएगा।
गणना किए गए फ़ील्ड:
- रूपांतरण दर के आधार पर अपेक्षित राजस्व: संभावना और सौदा मूल्य पर विचार करते हुए पूर्वानुमान राजस्व।
- संचयी भारित राजस्व: समय के साथ भारित राजस्व का चल कुल।
- अनुमानित समापन तिथि श्रेणी: समय सीमा के आधार पर सौदों का वर्गीकरण।
- जीत/हार स्थिति: इंगित करता है कि कोई सौदा जीता या हारा गया है।
आप ग्राहक का नाम, बिक्री प्रतिनिधि, उद्योग, रूपांतरण दर, विभिन्न चरण आदि भी शामिल कर सकते हैं।
चरण 2: पूर्वानुमान फ़ील्ड की गणना करें
2.1. अपेक्षित राजस्व:
- सेल F2 का चयन करें और निम्न सूत्र डालें।
- सूत्र को शेष सेल पर लागू करने के लिए नीचे खींचें।
सूत्र:
यह सूत्र अपेक्षित राजस्व लौटाने के लिए सौदा मूल्य को संभावना से गुणा करता है।
2.2. संचयी भारित राजस्व:
- सेल G2 का चयन करें और निम्न सूत्र डालें।
- सूत्र को शेष सेल पर लागू करने के लिए नीचे खींचें।
सूत्र:
यह सूत्र सुनिश्चित करता है कि प्रत्येक पंक्ति पिछले सभी मानों का योग करती है, जिससे एक संचयी कुल बनता है।
3.2. अनुमानित समापन तिथि श्रेणी:
- सेल H2 का चयन करें और निम्न सूत्र डालें।
- सूत्र को शेष सेल पर लागू करने के लिए नीचे खींचें।
सूत्र:
=IF(E2<=TODAY()+30, "अल्पकालिक", IF(E2<=TODAY()+90, "मध्यम-अवधि", "दीर्घकालिक"))
यह सूत्र जांचता है कि अपेक्षित समापन तिथि निम्नलिखित सीमाओं के भीतर है या नहीं।
- 30 दिन >> अल्पकालिक
- 31-90 दिन >> मध्यम-अवधि
- 90 दिन से अधिक >> दीर्घकालिक
4.2. जीत/हार स्थिति गणना:
- सेल I2 का चयन करें और निम्न सूत्र डालें।
- सूत्र को शेष सेल पर लागू करने के लिए नीचे खींचें।
सूत्र:
=IF(C2="Closed Won", "Won", IF(C2="Closed Lost", "Lost", "Open"))
यह सूत्र जीत/हार स्थिति सुनिश्चित करने के लिए बिक्री चरण की जांच करता है।
- यदि सौदा क्लोज्ड वोन है तो "Won"।
- यदि सौदा क्लोज्ड लॉस्ट है तो "Lost"।
- अन्य स्थिति "Open" होगी।
चरण 3. बिक्री राजस्व का पूर्वानुमान लगाने के लिए पिवट तालिका डालें
मासिक राजस्व का अनुमान लगाने के लिए आप पिवट तालिका का उपयोग कर सकते हैं।
- अपनी डेटा रेंज का चयन करें।
- सम्मिलित करें टैब पर जाएं >> पिवट तालिका चुनें।
- नई वर्कशीट चुनें >> ओके पर क्लिक करें
पिवट तालिका फ़ील्ड सूची में:
- अपेक्षित समापन तिथि को पंक्तियाँ अनुभाग में खींचें।
- अपेक्षित राजस्व को मान अनुभाग में खींचें।
- जीत/हार स्थिति को कॉलम अनुभाग में खींचें।
- बिक्री चरण को फ़िल्टर अनुभाग में खींचें।
चरण 4: पूर्वानुमान की कल्पना करें
- पिवट तालिका डेटा का चयन करें।
- पिवटतालिका विश्लेषण टैब पर जाएं >> पिवटचार्ट चुनें।
आउटपुट:
राजस्व वितरण:
- कुल अपेक्षित राजस्व: $30,568
- हारा: $9,688
- खुला: $10,480
- जीता: $10,400
मुख्य अंतर्दृष्टि:
- फरवरी में सबसे अधिक वोन राजस्व ($10,400) है।
- मार्च और अप्रैल में कई खुले सौदे हैं, जो भविष्य के क्लोजर का संकेत देते हैं।
- जून और जुलाई में कम राजस्व दिखाते हैं, जो पाइपलाइन अंतर का संकेत देते हैं।
- चार्ट हारे, खुले और जीते सौदों को अलग करता है।
चरण 5: रुझानों का विश्लेषण करें और समायोजन करें
आप अपने बिक्री पाइपलाइन पूर्वानुमान की सटीकता का विश्लेषण कर सकते हैं, प्रमुख मेट्रिक्स को ट्रैक कर सकते हैं, और वास्तविक डेटा अंतर्दृष्टि के आधार पर समायोजन कर सकते हैं।
ट्रैक करने के लिए मुख्य अंतर्दृष्टि:
- पाइपलाइन बॉटलनेक्स: धीमे सौदों की पहचान करने के लिए अपेक्षित समापन तिथियों और जीत/हार स्थिति का विश्लेषण करें। 60 दिनों से अधिक समय तक खुले रहने वाले सौदे मंदी का संकेत दे सकते हैं।
- रूपांतरण दर रुझान: समय के साथ खुले से क्लोज्ड वोन में जाने वाले सौदों के प्रतिशत की निगरानी करें। कमजोर बिंदुओं की पहचान करने के लिए विभिन्न बिक्री चरणों में जीत दरों की तुलना करें।
- राजस्व पूर्वानुमान सटीकता: जीते सौदों से अपेक्षित राजस्व की तुलना वास्तविक राजस्व से करें। यदि वास्तविक राजस्व लगातार कम होता है, तो संभावना अनुमानों को समायोजन की आवश्यकता हो सकती है।
पूर्वानुमान सटीकता में सुधार करने के लिए:
- आप ऐतिहासिक जीत/हार डेटा के आधार पर रूपांतरण दरों को नियमित रूप से अपडेट करके राजस्व पूर्वानुमानों को परिष्कृत कर सकते हैं।
- आप विभिन्न समय सीमाओं में रुझानों को समझने के लिए समापन तिथि श्रेणी (अल्प-, मध्यम-, दीर्घकालिक) का उपयोग कर सकते हैं।
- बिक्री रणनीतियों की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने और पाइपलाइन को तदनुसार समायोजित करने के लिए जीत/हार अनुपात की बारीकी से निगरानी करें।
निष्कर्ष
उपरोक्त चरणों का पालन करके, आप पाइपलाइन डेटा, रूपांतरण संभावनाओं और सौदा मूल्यों के आधार पर भविष्य की बिक्री का अनुमान लगाने के लिए एक्सेल में एक कार्यात्मक बिक्री पाइपलाइन पूर्वानुमान मॉडल बना सकते हैं। यह मॉडल आपको भविष्य के मूल्यों का पूर्वानुमान लगाने और बिक्री रणनीतियों को अनुकूलित करने के लिए पाइपलाइन प्रदर्शन की पहचान करने में मदद करेगा। नियमित अपडेट और परिशोधन के साथ, यह किसी भी बिक्री-संचालित संगठन में निर्णय लेने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हो सकता है। आप अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर मॉडल में और अनुकूलन लागू कर सकते हैं।
