พยากรณ์เงินสด 6 สัปดาห์ข้างหน้า จากดีลที่ยัง ‘ไม่ปิด’ ในแชท ไม่ใช่แค่จากยอดที่ปิดแล้ว
สรุปสั้น ๆ
การพยากรณ์เงินสดที่อิงยอดขายที่ปิดแล้วอย่างเดียว คือการมองกระจกหลังรถ เพราะกว่าจะรู้ว่าเงินจะเข้าเท่าไหร่ก็สายเกินจะปรับแผนทัน วิธีที่แม่นกว่าคือดึงข้อมูลดีลที่ยังคุยค้างอยู่ในแชท แล้วถ่วงน้ำหนักตามสเตจและอัตราปิดจริงในอดีต จะได้ตัวเลขพยากรณ์ล่วงหน้าที่ปรับตัวได้ทุกสัปดาห์
ทุกสิ้นเดือนฝ่ายบัญชีจะถามฝ่ายขายคำถามเดิมว่า ‘เดือนหน้าจะปิดได้เท่าไหร่’ แล้วฝ่ายขายก็มักตอบด้วยความรู้สึกว่า ‘น่าจะโอเค’ ซึ่งเป็นคำตอบที่ใช้วางแผนจ่ายเงินเดือนหรือชำระซัพพลายเออร์ไม่ได้เลย สิ่งที่ผมเจอบ่อยในธุรกิจที่ปิดการขายในแชทคือ ข้อมูลที่จะตอบคำถามนี้ได้แม่นกว่าความรู้สึกมันมีอยู่แล้ว แค่ไม่มีใครหยิบมาใช้ นั่นคือดีลที่ค้างอยู่ในแชท ทุกวันนี้
ลองนึกภาพร้านหนึ่งที่มีคนทักเข้ามาสัปดาห์ละ 400 คน แบ่งเป็นคนที่เพิ่งถามราคา 250 คน คนที่ต่อรองอยู่ 90 คน และคนที่กำลังจะโอนภายในสัปดาห์นี้อีก 60 คน ถ้าฝ่ายบัญชีรู้ว่าในอดีต 3 กลุ่มนี้ปิดจริงในอัตราเท่าไหร่ ก็สามารถคำนวณล่วงหน้าได้ทันทีว่าอีกกี่สัปดาห์ข้างหน้าน่าจะมีเงินเข้าเท่าไหร่ โดยไม่ต้องรอให้ดีลปิดแล้วค่อยรู้
บทความนี้จะพาไปดูวิธีสร้างโมเดลพยากรณ์แบบนี้ทีละขั้น ตั้งแต่ตัวเลขที่ต้องดึงจากระบบแชท ไปจนถึงวิธีปรับน้ำหนักตามสเตจของดีล เพื่อให้ได้ตัวเลขที่ใช้วางแผนเงินสดได้จริง ไม่ใช่แค่เดาใจฝ่ายขาย
ทำไมพยากรณ์จากยอดขายที่ปิดแล้ว ถึงสายเกินไปเสมอ
ปัญหาของการพยากรณ์เงินสดแบบเดิมคือมันมองย้อนหลัง ยอดขายที่ปิดแล้วในเดือนนี้บอกได้แค่ว่าเดือนที่แล้วทำอะไรไว้ถูก แต่ไม่ได้บอกว่าอีก 4-6 สัปดาห์ข้างหน้าเงินจะไหลเข้าเท่าไหร่ ทั้งที่ในความเป็นจริง ดีลที่จะกลายเป็นรายได้ของเดือนหน้าส่วนใหญ่ ‘อยู่ในแชท’ ของทีมขายแล้วตั้งแต่วันนี้
จุดที่ฝ่ายบัญชีมักพลาดคือคิดว่าข้อมูลพวกนี้เป็นของฝ่ายขายอย่างเดียว ทั้งที่จริง ๆ แล้วถ้าดึงมาผ่านระบบที่ผูกที่มาของทักและความเร็วในการตอบกลับไว้ด้วย จะเห็นภาพชัดขึ้นมากว่าแต่ละดีลมีโอกาสปิดสูงหรือต่ำแค่ไหน ไม่ใช่แค่นับจำนวนคนที่ทักเข้ามา
สามชุดข้อมูลที่ต้องดึงจากท่อดีลก่อนเริ่มพยากรณ์
ก่อนจะสร้างโมเดลได้ ต้องมีข้อมูลดิบสามชุดนี้ให้ครบก่อน โดยส่วนใหญ่ระบบแชทหรือ CRM ที่ผูกกับแอดอยู่แล้วมักมีข้อมูลนี้ซ่อนอยู่ เพียงแต่ไม่มีใครดึงออกมาจัดกลุ่ม:
- จำนวนดีลต่อสเตจ — แยกคนที่เพิ่งทักถามราคา คนที่กำลังต่อรอง และคนที่นัดโอนแล้วแต่ยังไม่โอน ให้เป็นสามกลุ่มแยกกันทุกสัปดาห์
- อัตราปิดจริงเฉลี่ยของแต่ละสเตจ — ย้อนดูข้อมูล 8-12 สัปดาห์ที่ผ่านมาว่าคนในแต่ละกลุ่มปิดจริงกี่เปอร์เซ็นต์ ไม่ใช่เดาเอาว่ากลุ่มไหนน่าจะปิดง่าย
- มูลค่าเฉลี่ยต่อดีลของแต่ละสเตจ — บางธุรกิจดีลที่เพิ่งเริ่มคุยมีมูลค่าเฉลี่ยต่ำกว่าดีลที่ต่อรองใกล้ปิด เพราะคนที่ต่อรองมักเป็นคนที่ตัดสินใจซื้อของราคาสูงกว่าอยู่แล้ว
สร้างโมเดลถ่วงน้ำหนักตามสเตจ แทนการนับดีลเท่ากันหมด
หัวใจของโมเดลนี้คือ ไม่นับดีลทุกสเตจเท่ากัน เพราะดีลที่นัดโอนแล้วมีโอกาสกลายเป็นเงินจริงสูงกว่าดีลที่เพิ่งทักถามราคาหลายเท่า วิธีคำนวณคือเอาจำนวนดีลในแต่ละสเตจ คูณด้วยอัตราปิดจริงของสเตจนั้น คูณด้วยมูลค่าเฉลี่ยต่อดีล แล้วรวมทั้งสามสเตจเข้าด้วยกัน ตัวอย่างน้ำหนักตั้งต้นที่พอใช้ได้:
| สเตจดีล | อัตราปิดจริงโดยเฉลี่ย (ตัวอย่าง) | น้ำหนักที่ใช้คำนวณ |
|---|---|---|
| เพิ่งทักถามราคา | 8% | ต่ำ ใช้เป็นฐานคร่าว ๆ เท่านั้น |
| กำลังต่อรอง/ถามรายละเอียด | 35% | ปานกลาง น้ำหนักตามความคืบหน้า |
| นัดโอนแล้วแต่ยังไม่โอน | 70% | สูง ใกล้เป็นเงินจริงที่สุด |
ตัวอย่างคำนวณเงินสดที่น่าจะเข้าใน 4 สัปดาห์ข้างหน้า
สมมติสัปดาห์นี้มีดีลเพิ่งทักถามราคา 250 ดีล มูลค่าเฉลี่ย 800 บาท, ดีลต่อรองอยู่ 90 ดีล มูลค่าเฉลี่ย 1,500 บาท และดีลนัดโอนแล้ว 60 ดีล มูลค่าเฉลี่ย 1,800 บาท เมื่อคูณด้วยอัตราปิดจริงตามตารางด้านบน จะได้ตัวเลขพยากรณ์คร่าว ๆ ดังนี้ ซึ่งฝ่ายบัญชีเอาไปกระจายลงตารางกระแสเงินสดรายสัปดาห์ต่อได้ทันที:
| สเตจดีล | คำนวณ | เงินที่คาดว่าจะเข้า |
|---|---|---|
| เพิ่งทักถามราคา | 250 x 8% x 800 | ≈ 16,000 บาท |
| กำลังต่อรอง | 90 x 35% x 1,500 | ≈ 47,250 บาท |
| นัดโอนแล้ว | 60 x 70% x 1,800 | ≈ 75,600 บาท |
ปรับน้ำหนักใหม่ทุกสัปดาห์ อย่าตั้งค่าแล้วปล่อยผ่าน
โมเดลนี้ไม่ใช่สูตรตายตัวที่ตั้งครั้งเดียวแล้วใช้ได้ตลอดไป อัตราปิดจริงเปลี่ยนได้ตามฤดูกาล ตามแคมเปญโปรโมชัน หรือตามคุณภาพแอดมินที่ตอบแชท ขั้นตอนที่ควรทำต่อเนื่องคือ:
- ทุกสิ้นสัปดาห์ ดึงจำนวนดีลจริงที่ปิดในแต่ละสเตจ เทียบกับที่พยากรณ์ไว้ ถ้าคลาดเคลื่อนเกิน 20% ต่อเนื่องสองสัปดาห์ ให้ปรับอัตราปิดในโมเดลใหม่
- แยกอัตราปิดตามช่องทางแอดด้วย ถ้าเป็นไปได้ เพราะดีลที่มาจากคำค้นหาสายซื้อมักปิดง่ายกว่าดีลจากแอดกว้าง ๆ การรวมทุกช่องทางเข้าด้วยกันจะทำให้ตัวเลขเพี้ยน
- เมื่อได้ตัวเลขพยากรณ์รายสัปดาห์แล้ว ให้เอาไปต่อกับโมเดลช่วงเวลาที่เงินจริงจะเข้าบัญชี เพราะดีลที่ ‘ปิด’ กับเงินที่ ‘เข้าบัญชี’ มักมีช่วงห่างกันอีกหลายวัน
สรุป
เงินสดที่จะเข้าบัญชีในอีกไม่กี่สัปดาห์ข้างหน้า ไม่ได้ลอยมาจากอากาศ มันซ่อนอยู่ในแชทที่ทีมขายกำลังคุยอยู่ตอนนี้ทั้งนั้น สิ่งที่ฝ่ายบัญชีต้องทำคือเปลี่ยนมุมมองจากการรอดูยอดขายที่ปิดแล้ว มาเป็นการอ่านสัญญาณจากดีลที่ยังไม่ปิด
โมเดลถ่วงน้ำหนักตามสเตจไม่ได้ให้ตัวเลขที่แม่นร้อยเปอร์เซ็นต์ แต่ให้ทิศทางที่ดีพอสำหรับตัดสินใจว่าจะจ่ายอะไรก่อนหลัง และเมื่อใช้ไปสักสองสามเดือน คุณจะเริ่มเห็นแพตเทิร์นของธุรกิจตัวเองชัดขึ้นเรื่อย ๆ
- อย่าพยากรณ์เงินสดจากยอดขายที่ปิดแล้วอย่างเดียว ดูดีลที่ยังคุยค้างในแชทด้วย
- ถ่วงน้ำหนักตามสเตจดีล ไม่ใช่นับทุกดีลเท่ากัน
- ปรับอัตราปิดในโมเดลใหม่ทุกสัปดาห์ตามข้อมูลจริง
คำถามที่พบบ่อย
ต้องมีข้อมูลย้อนหลังกี่สัปดาห์ถึงจะเริ่มสร้างโมเดลนี้ได้
อย่างน้อย 8 สัปดาห์เพื่อให้เห็นแนวโน้มอัตราปิดที่นิ่งพอสมควร ถ้ามีข้อมูลน้อยกว่านั้นตัวเลขจะแกว่งตามความบังเอิญมากเกินไป ควรใช้เป็นตัวเลขคร่าว ๆ ไปก่อนแล้วค่อยปรับ
ถ้าธุรกิจมีสินค้าหลายราคาต่างกันมาก จะคำนวณยังไง
แนะนำให้แยกโมเดลตามกลุ่มสินค้าหรือช่วงราคา แล้วค่อยรวมผลลัพธ์ตอนท้าย เพราะถ้าปนกันหมดมูลค่าเฉลี่ยต่อดีลจะไม่สะท้อนความจริงของแต่ละกลุ่ม
โมเดลนี้ต่างจากการพยากรณ์ยอดขายทั่วไปยังไง
การพยากรณ์ยอดขายทั่วไปมักมองภาพรวมทั้งเดือน แต่โมเดลนี้ลงลึกถึงระดับดีลแต่ละสเตจในแชท ทำให้ปรับตัวเลขได้ไวขึ้นเมื่อสถานการณ์เปลี่ยนภายในสัปดาห์เดียว ไม่ต้องรอปิดเดือนถึงจะรู้
ถ้าทีมขายไม่บันทึกสเตจดีลให้ครบ จะเริ่มยังไงดี
เริ่มจากกำหนดสามสเตจง่าย ๆ แบบในบทความนี้ก่อน อย่าเพิ่งซับซ้อน แล้วตกลงกับทีมขายว่าทุกแชทต้องแท็กสเตจอย่างน้อยวันละครั้ง ค่อยเพิ่มความละเอียดทีหลังเมื่อทีมเริ่มชิน
ควรอัปเดตตัวเลขพยากรณ์บ่อยแค่ไหน
รายสัปดาห์เหมาะสมที่สุดสำหรับธุรกิจที่ปิดการขายเร็วในแชท เพราะสถานการณ์เปลี่ยนไวกว่าธุรกิจ B2B ทั่วไป ถ้าอัปเดตแค่รายเดือนจะสายเกินไปสำหรับการวางแผนเงินสด
จำเป็นต้องใช้ระบบซอฟต์แวร์เฉพาะไหม
ไม่จำเป็นต้องมีระบบซับซ้อน สเปรดชีตที่ดึงข้อมูลจากแชทหรือ CRM มาแท็กสเตจก็เริ่มได้แล้ว ถ้ามีระบบอย่าง linli ที่ผูกที่มาแอดกับสถานะแชทอยู่แล้ว ก็จะดึงตัวเลขพวกนี้ได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องนั่งไล่นับเอง
บทความที่เกี่ยวข้อง
