전자상거래 매출 예측 방법

전자상거래 산업은 빠른 속도로 성장하고 있습니다. 많은 기업들이 그 잠재력을 인식하고 이 방향으로 확장하기로 결정하고 이 유통 채널을 통해 판매합니다. 그러나 개별 재무 또는 비재무 데이터에 대한 신뢰할 수 있는 분석 없이는 적절한 회사 전략을 개발하고 수요 변화에 대응하는 것이 훨씬 더 어렵습니다. 그렇기 때문에 판매를 예측하는 방법을 아는 것이 매우 중요하며, 이 기사에서는 비즈니스에서 사용할 수 있는 몇 가지 방법을 배우게 됩니다!

전자 상거래 판매 예측 – 무엇입니까?

전자 상거래 판매 예측은 다양한 비즈니스 데이터를 기반으로 제품 또는 서비스의 미래 수익을 예측하는 프로세스입니다. 올바른 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 관심 영역에 따라 효과적인 예측을 통해 무엇보다도 다음을 수행할 수 있습니다.

• 판매 계획 및 목표를 개발합니다.
• 예를 들어 마케팅 활동을 위해 회사의 예산을 계획합니다.
• 올바른 가격 책정 전략을 선택하십시오.
• 다양한 판매 채널 개발;
• 직원을 고용하고 교육합니다(예: 고객 서비스).

전자상거래 매출 예측 변수

판매를 예측할 때 어떤 내부 및 외부 요인을 고려해야 합니까? 다음은 그 중 일부입니다.

내부 요인

• 회사와의 고객 경험의 모든 접점과 단계에서 양질의 고객 서비스 및 고객 경험
• 제공되는 제품 및 서비스 가격
• 고객에게 상품을 주문 및 배송하기 위한 리드 타임
• 내부 커뮤니케이션
• 직원 동기 부여 및 만족도 수준, 직원 이직률
• 직원 수
• 마케팅 및 영업 활동과 그 지원,
• 물품 유통;
• 회사의 프로세스 자동화 정도.

외부 요인

• 경쟁업체의 고객 서비스 품질
• 경쟁 제품 및 서비스의 가격
• 회사의 제품 및 서비스에 대한 고객 충성도 및 피드백
• 경쟁사 제품 및 서비스의 품질
• 판촉, 커뮤니케이션 및 판매 측면에서 시장에서 경쟁자의 활동;
• 수요를 형성하는 시장 동향
• 거시 경제 상황이 개별 프로세스 및 비용에 미치는 영향
• 이전 기간의 판매 결과
• 규정 변경.

판매 예측 방법

판매 예측에는 여러 가지 방법이 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 거시경제지표 분석

특정 판매 추세를 나타낼 수 있는 비즈니스 주기를 연구할 수 있습니다.

• 델파이 방식

영업 전략 수립 분야의 전문가들의 지식과 경험을 바탕으로 합니다.

• 시뮬레이션 실행

판매 프로세스를 시장 실험으로 재현하여 정보를 수집합니다. 예를 들어 신제품 개발은 이전에 사용하지 않은 온라인 채널을 사용합니다.

• 시장 조사

여기에는 잠재 고객의 실현 또는 무의식적 필요와 욕구에 대한 정보 수집이 포함됩니다. 설문 조사, 관찰 등을 기반으로 제품 또는 서비스에 대한 충분한 수요가 있는지 여부를 결정할 수 있습니다.

• 시계열 예측

과거의 데이터를 분석하여 그 데이터를 바탕으로 미래의 실적을 예측하는 방식입니다.

전자상거래 매출 예측의 장점

판매 실적 예측을 사용하는 이유는 무엇입니까? 다음은 몇 가지 이유입니다.

• 설정된 전략적 목표의 달성을 촉진합니다.
• 제품 가용성 증가, 리드 타임 단축 및 고품질 서비스를 통한 운영 조직 개선은 고객 만족 및 우리 회사에 대한 고객 충성도 구축으로 이어집니다.
• 고객 만족과 더 나은 조직은 또한 더 높은 수익에 기여합니다.
• 고객 행동 식별 및 이해
• 효과적인 가격 책정 전략 선택 – 대상 그룹에 적합한 가격 수준 설정
• 시장 변화를 제어하면 더 빠르게 대응하고 올바른 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.
• 효과적인 팀 관리 – 보다 효과적인 작업 및 개발을 위한 조건을 만들기 위한 요구 사항을 식별하는 직원의 헌신 또는 만족에 대한 연구입니다. 또한 비용을 절감할 수 있습니다(후보자 모집 및 고용은 이미 고용된 직원을 재교육하는 것보다 훨씬 비쌉니다).

전자상거래 매출 예측의 단점

반대로, 그러한 분석을 수행하려면 어떤 장애물에 직면해야 합니까?

• 데이터 부족 또는 불완전한 데이터 – 이제 막 사업을 시작한 경우 충분한 기간을 고려하여 판매 결과를 신뢰할 수 있는 예측을 할 수 없습니다. 거시 환경, 경쟁사 등을 분석할 수 있지만 데이터가 없으면 결과가 완전히 객관적이지 않을 수 있습니다. 또한 얻은 정보의 신뢰성과 특정 판매의 전체 그림을 나타내는지 여부를 확인하는 것도 기억할 가치가 있습니다.
• 기술 – 데이터를 수집하고 분석하는 적절한 프로그램이 없으면 전자 상거래 판매 예측이 불가능합니다. 이를 위해서는 항상 자금이 있는 것은 아닌 IT 도구에 대한 투자가 필요합니다.
• 결과에 대한 주관적인 해석 – 이 제한은 인간의 본성과 우리의 평가가 종종 감정, 기대 및 오해로 표시된다는 사실 때문입니다. 그러한 태도는 삶의 많은 영역에 영향을 미치며 무엇보다도 우리가 내리는 결정에 대해 과장된 확신으로 나타나는 이른바 더닝-크루거 효과와 관련이 있습니다.
• 명확하게 정의된 목표 및 전략의 부족 – 판매 예측의 구현에는 근거가 있어야 하며 특정 목표를 충족해야 합니다. 이렇게 하면 전체 프로세스를 관리하는 방법, 주의해야 할 사항 또는 개선해야 할 사항을 알 수 있습니다. 실행 계획 없이 분석하면 혼란이 발생할 수 있으며 결과적으로 비즈니스 발전에 기여하지 않고 시간, 돈 및 기타 자원만 낭비하게 됩니다.

요약

비즈니스 분석 및 판매 예측은 이제 전자 상거래 성장의 필수 요소입니다. 수요 변화를 결정하는 방법의 기능은 더 나은 결정을 가능하게 하고 더 높은 수익을 가져와 경쟁 우위를 구축합니다. 그러나 이 솔루션은 결론을 올바르게 도출하고 수집된 정보를 비즈니스에 사용하기 위해 충분한 IT 도구와 지식을 보유해야 합니다.

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저자: 마틴 스팍스

수익성 있는 온라인 상점을 시작하고 확장하는 주제에 대한 중요한 정보를 놓치지 않았는지 확인하기 위해 끊임없이 인터넷을 파헤치는 전자 상거래 애호가입니다.

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