완벽한 매출 예측(Forecasting)으로 매월 매출 목표를 달성하는 영업 조직

B2B 영업은 계약까지 리드타임(Lead Time)이 걸립니다. Gartner의 2023년 B2B 구매 보고서는 기업 구매 그룹이 평균 5명에서 11명이고, 서로 다른 업무 기능이 평균 다섯 개라고 적습니다. Ebsta의 2024년 벤치마크는 530개 회사, 기회 420만 건을 봤고, 2023년 상반기 세일즈 사이클이 2021년 대비 38% 길어졌다고 했습니다. 이번 달 조치는 이번 달 매출을 움직이지 못합니다. 그래서 영업 리더는 M+1, M+2의 매출을 미리 예측할 수 있어야 합니다.

영업 조직의 리더는 2~3개월의 매출 수준을 예측할 수 있어야 합니다.

당월에 위험을 파악하고 긴급하게 조치해도, 그 조치가 당월 매출로 이어지기 어렵습니다.

그래서 영업 리더는 앞으로 우리 조직의 매출 예측(Forecasting)을 할 수 있어야 합니다. 적어도 M+1, M+2의 우리 조직 매출 수준을 예측하고, 그것에 따라서 미리 영업 전략을 수립할 수 있어야 합니다. 예를 들어, 2개월 뒤 매출 예측에서 위험이라고 판단되면, 당월부터 위험한 상황에 닥치기 전에 프로모션 영업을 시작한다거나 영업 조직에게 병목인 영업 퍼널 극복에 따른 인센티브를 거는 등에 조치를 진행해야 합니다. 2개월 뒤 위험한 상황에 되고, 그때서야 조치를 취하는 것은 너무 늦습니다. 왜냐하면, B2B 영업은 계약까지 물리적인 리드타임이 걸리기 때문입니다.

매출 예측을 위한 필수 조건

영업 조직의 미래 매출을 예측하기 위해서 어떤 데이터가 필요할까요? 어떤 기준으로 미래 매출을 예측해야 정확도를 올릴 수 있을까요? 조직마다 기준이 조금씩 다를 수 있지만 B2B 영업의 메커니즘은 유사하기 때문에, 아래 기준은 미래 매출을 예측하기 위한 필수 조건입니다.

1. 파이프라인의 딜 상태(Status)와 예상 수주일

영업 담당자가 작성하는 파이프라인의 딜 상태가 명확하게 작성되어야 합니다. 그리고 그 기준은 영업 담당자 개인의 주관적인 것이 아니라, 영업 조직 리더가 정의한 명확하고 객관적인 기준이어야 합니다.

<B2B 영업 조직의 딜 상태 기준 예시>

딜 상태와 예상 수주일이 있다면 기본적으로 매출을 예측해볼 수 있습니다. 제안 금액에 계약 확률을 곱하면 예상 수주액이 되고, 그 금액은 예상 수주일이 속한 달의 매출이 됩니다. 예를 들면, 제안 1억 원에 Solid 80%를 곱하고 예상 수주일이 11월이면 11월 예측 매출은 8,000만 원입니다.

2. 당월 인입 → 계약이 되는 예상 수주액

물리적인 리드타임이 있지만, 매월 예상하지 못하게 인입된 높은 온도의 리드가 당월 계약이 되는 경우가 있습니다. 매월 당월 인입 → 계약 매출액을 모니터링했다면, 평균값이 있을 것입니다. 매출 예측에 포함되어야 합니다.

보통 '1. 파이프라인의 딜 상태와 예상 수주일'은 매출 예측에 포함해도 '당월 인입 → 계약이 되는 예상 수주액'은 매출 예측에서 누락되는 경우가 많습니다. 예측한 매출보다 매출이 오르는데, 그 원인을 모릅니다. 깊게 분석해보니 당월 인입 → 계약이 원인이었습니다. 1년을 분석해보면, 당월 인입 → 계약도 트렌드와 최소한의 평균값이 존재합니다. 해당 평균값은 매출 예측에 포함되어야 합니다.

3. 로또(Lotto) 딜은 분리하여 판단

M+1이 너무 긍정적으로 예측되는데, 자세히 들여다보니 로또 딜이 2~3개 포함되었던 상황인 것입니다. 로또 딜은 계약이 성사되지 않았을 경우 매출 예측에 너무 큰 영향력을 미치게 됩니다. 로또 딜을 매출 예측에서 완전히 제외하면 안 되지만, 로또 딜을 제외할 경우 매출 예측이 어느 정도 수준인지 함께 검토하는 것이 필요합니다.

많은 영업 담당자가 로또 딜로 너무 긍정적으로 매출 예측을 하고 여유를 부리다가 목표 달성을 못 하는 경우가 많습니다. 로또 딜이 계약이 되지 않더라도 목표 달성이 현실적으로 가능할 수 있는 파이프라인 확보가 필요할 수 있다는 것을 영업 리더 뿐만 아니라 영업 담당자 모두 인지하고 있어야 합니다.

4. 산업의 시즈널리티(Seasonality)

산업별로 성수기, 비수기와 같은 시즈널리티가 존재할 것입니다. 그리고 기본적으로 영업일이 부족한 연휴(설, 추석)도 있고 휴가 시즌(8월, 9월)도 있습니다. 매출 예측에는 내가 속한 산업의 시즈널리티가 반영이 되어야 합니다.

더욱 원칙적으로 목표 설정에도 우선 반영되어야 하는 것이 맞습니다. 물리적인 영업일 부족을 인지하고 목표 설정 및 영업 전략 수립이 반드시 필요합니다. 많은 영업 리더가 이러한 시즈널리티를 반영하지 않고 목표를 수립하거나 영업 조직을 운영하는 경향이 많습니다. 매출 예측의 정확도를 높이기 위해 산업의 시즈널리티 반영이 필수입니다.

[핵심] 매출 예측 정확도 평가는 매월 진행되어야 한다.

위 기준을 통해서 매출 예측을 해도 100% 정확하지 않을 것입니다. 왜냐하면, 영업 매출에는 예상하지 못하는 다양한 변수가 존재하기 때문입니다. 그리고 영업 담당자가 입력하는 딜 상태는 아무리 객관적인 기준을 주었다고 하더라도 주관적인 의견이 100% 배제될 수는 없습니다.

그리고 아래에 상황에 따라서 매출 예측이 맞지 않는 경우가 존재합니다.

위와 같은 상황이 존재하기 때문에 매출 예측은 100% 정확하기 어렵습니다. 이로 인해서, 매출 예측은 과대하거나 과소하는 경우가 있습니다. 그렇기 때문에 우리 조직과 영업 담당자별 과대·과소 비율을 평가하고 개선하는 작업이 반드시 필요합니다. 예를 들면, 최근 3개월 평균 과대 비율이 47%라면 영업 리더는 그 오차를 알고 매출 예측을 봐야 합니다.

매월 영업 조직과 담당자별로 예측 정확도를 맞추는 과정이 필요합니다.

'왜 이번달은 매출 예측이 과대 or 과소로 예측이 되었을까? 그 원인은 무엇일까?'와 같은 정확도를 평가하고 원인을 찾는 과정이 필요합니다. 영업 담당자의 성향에 따라서 항상 과대 or 과소 예측이 되는 경우가 많이 발생합니다. 영업 리더와 담당자의 판단 기준을 일치 시켜야 합니다.

항상 과대한 이유가 판단 변화가 잦은 영업도 있고, 슬립이 잦은 경우도 있습니다. 그러면 그러한 판단 변화가 되었던 딜은 어떠한 것이었는지, 영업은 왜 그것을 긍정적으로 판단했는지 등에 대해서 Feedback을 하면서 매출 예측 정확도를 맞추는 과정을 진행하는 것입니다.

이 과정을 겪고 나면 과대 비율은 조금씩 줄어듭니다. 예를 들면 과대 비율이 50%에서 40%, 20%로 줄면 예측 오차가 줄어듭니다. 영업 리더는 그 숫자로 목표 달성을 위한 영업 전략과 방향성을 수립하게 됩니다.

매월, 매일 앞만 보고 달리는 것만으로는 매출 목표를 달성하기 어렵습니다. 매출 목표를 매월 달성하는 영업 조직은 미래 매출을 미리 예측하고, 대비하는 조직입니다. 영업 조직에 매출 예측 시스템을 구축하고 적용시킴으로서 모든 구성원이 체계적이고 넓은 시야로 목표를 향해 달려갈 수 있도록 환경을 마련해주세요. 그것은 철저하게 영업 리더의 몫이자 능력입니다.

자주 묻는 질문(FAQ)

Q. B2B 영업 매출 예측 금액은 어떻게 계산하나요?

• 제안 금액에 딜 상태의 계약 확률을 곱하고, 그 금액을 예상 수주일이 속한 달에 넣습니다. 제안 1억 원에 Solid 80%를 곱하고 예상 수주일이 11월이면, 11월 예측 매출은 8,000만 원입니다. 제안이 나가지 않은 Cold는 확률 0%라서 예측에 넣지 않습니다.

Q. 당월에 들어온 리드의 계약도 매출 예측에 넣나요?

• 넣어야 합니다. 파이프라인의 예상 수주일만 더하면, 그달에 들어와 바로 계약된 금액이 빠집니다. 예측보다 실제 매출이 높은데 이유를 모르게 됩니다. 당월 인입에서 계약까지 간 금액을 매달 모아 보면 평균이 있고, 그 평균을 예측에 포함합니다.

Q. 로또 딜은 매출 예측에서 빼야 하나요?

• 빼지 않고, 뺀 금액도 같이 봅니다. 로또 딜은 제안 금액이 평균 계약금액의 3배 수준이라, 빠지면 그달 예측이 크게 흔들립니다. 로또 딜이 두세 개 들어 있어 M+1이 낙관적이라면, 그것을 빼도 목표에 닿는 파이프라인이 있는지를 봐야 합니다.

Q. 예측한 달의 매출이 틀리면 무엇을 봐야 하나요?

• 틀린 금액을 판단 변화, 슬립, 미수주, 수주 금액으로 나눕니다. 판단 변화는 넣었던 딜의 상태가 바뀐 경우, 슬립은 수주월이 밀린 경우, 미수주는 상태와 월은 그대로인데 그달 계약이 안 된 경우, 수주 금액은 그달 계약은 맞았는데 금액이 다른 경우입니다. 예측은 100%가 되지 않으므로, 조직과 담당자의 과대·과소 비율을 매달 보고 다음 예측에 반영합니다.