Apa itu forecasting penjualan?

Tujuan utama forecasting penjualan adalah untuk memberikan gambaran yang jelas tentang penjualan dan pendapatan masa depan sehingga para pemimpin dapat membuat keputusan bisnis yang tepat. Forecasting membantu memandu area utama seperti penganggaran, perekrutan, produksi, manajemen inventaris, perencanaan penjualan, dan strategi. Bagi tim penjualan, forecasting mendukung penetapan target, penentuan prioritas transaksi, dan pengelolaan jalur penjualan.

Keakuratan forecasting sangat bergantung pada kualitas data di baliknya. Organisasi penjualan dengan disiplin data yang kuat—di mana catatan manajemen hubungan pelanggan (CRM) terkini, lengkap, dan diperbarui secara konsisten—cenderung menghasilkan perkiraan yang lebih baik. Ketika tim secara terbuka berbagi informasi di seluruh penjualan, keuangan, dan operasi, forecasting menjadi proses kolaboratif dan tepercaya.

Forecasting yang akurat membantu bisnis melacak kinerja terhadap tolok ukur internal, membuat rencana ke depan, dan merespons secara proaktif. Hal ini memperkuat keselarasan antar-departemen dan memberikan kepercayaan diri kepada para pemimpin dalam menetapkan kuota penjualan, mengelola arus kas, dan membuat keputusan investasi. Dengan cara ini, perkiraan mencerminkan kesehatan bisnis dan juga membantu membentuknya.

Membuat perkiraan membutuhkan struktur dan penilaian. Sisi analitisnya berbasis data, mengandalkan statistik tentang penjualan masa lalu, kecepatan transaksi, musim, analisis tren, dan riset pasar lainnya. Sisi intuitif mengacu pada insight perwakilan penjualan dan manajer yang memahami konteks spesifik dari setiap peluang. Banyak organisasi mengambil pendekatan bottom-up, memadukan insight tingkat perwakilan dengan model data yang lebih luas untuk menghasilkan perkiraan yang seimbang dan realistis.

Teknologi sekarang memainkan peran kunci dalam merampingkan dan meningkatkan proses forecasting. 81% tim penjualan berinvestasi dalam kecerdasan buatan (AI)^.1 Platform seperti Salesforce menarik data transaksi langsung dari CRM, menerapkan AI, dan memberikan visibilitas waktu nyata ke dalam kesehatan pipeline. Makin banyak platform ini menggunakan memanfaatkan AI generatif untuk membuat ringkasan dalam bahasa sederhana, penjelasan skenario, dan rekomendasi yang disesuaikan untuk membuat perkiraan lebih mudah ditafsirkan.

AI agen dapat melangkah lebih jauh dengan terus memantau perubahan pipeline dan memperingatkan tim tentang risiko atau peluang yang muncul. AI agen bahkan dapat memicu langkah selanjutnya sehingga organisasi penjualan dapat merespons sebelum masalah memengaruhi hasil.

Forecasting yang akurat tergantung pada kepemilikan bersama dan proses yang konsisten. Perwakilan bertanggung jawab untuk memperbarui penawaran. Manajer penjualan memantau kinerja tim dan melatih sesuai dengan itu. Keuangan dan operasi memvalidasi asumsi dan mendukung perencanaan. Ketika semua orang bekerja dari kumpulan data yang sama dan melakukan peninjauan secara teratur, proses forecasting penjualan tetap terkini, bernilai, dan dapat ditindaklanjuti. Perkiraan yang baik tidak pernah statis—perkiraan berkembang seiring dengan bisnis.

Forecasting penjualan penting karena memungkinkan bisnis untuk merencanakan dan beroperasi dengan lebih percaya diri. Ketika tim memiliki pandangan yang jelas tentang pendapatan yang diharapkan, mereka dapat membuat keputusan yang tepat tentang jumlah staf, kapasitas produksi, alokasi anggaran dan strategi penjualan. Strategi ini membantu para pemimpin menyelaraskan alokasi sumber daya dengan permintaan, meningkatkan tim pada waktu yang tepat, dan menghindari pengeluaran yang tidak perlu.

Forecasting juga mendukung pengoptimalan rantai pasokan dan perencanaan inventaris yang lebih baik dengan membantu bisnis mengantisipasi kebutuhan produk, mengurangi risiko kelebihan stok dan menghindari tingkat persediaan yang rendah selama periode penting.

Forecasting memainkan peran sentral dalam perencanaan keuangan. Proyeksi pendapatan yang akurat memandu manajemen arus kas, membantu memprioritaskan investasi dan membentuk strategi pertumbuhan jangka panjang. Tanpa perkiraan yang dapat diandalkan, tim keuangan hanya bisa menebak-nebak, yang membuat mereka lebih sulit untuk mengelola risiko atau memanfaatkan peluang baru.

Untuk tim penjualan, perkiraan memberikan dasar yang realistis untuk menetapkan Harga, kuota dan sasaran serta melacak kinerja dan produktivitas penjualan. Metrik ini memungkinkan manajer untuk melacak kemajuan terhadap target yang bermakna dan menyesuaikan sesuai kebutuhan.

Perkiraan yang kuat juga membuat departemen tetap selaras. Penjualan, keuangan, operasi, dan fungsi bisnis lainnya semuanya mendapat manfaat dari bekerja dengan angka yang sama. Ketika semua orang memahami apa yang sedang dalam proses, seperti proyek baru, perpanjangan kontrak, dan apa yang kemungkinan besar akan diselesaikan, mereka dapat berkoordinasi dengan lebih efektif dan bertindak lebih cepat. Visibilitas bersama ini membangun kepercayaan dan membantu tim pindah dengan fokus dan presisi yang lebih besar.

Forecasting penjualan juga mempengaruhi cara bisnis dilihat dari luar. Investor, dewan direksi, dan pemberi pinjaman sering kali mengandalkan perkiraan saat mengevaluasi kesehatan dan potensi suatu perusahaan. Catatan yang konsisten tentang memenuhi atau melampaui perkiraan membangun kredibilitas dan menginspirasi kepercayaan diri. Ini menunjukkan bahwa perusahaan memahami pasarnya, mengelola pipeline dengan baik dan siap untuk menskalakan secara bertanggung jawab.

Tidak ada cara tunggal untuk memperkirakan penjualan. Metode yang dipilih tergantung pada model bisnis Anda, siklus penjualan, dan data yang tersedia. Sebagian besar perusahaan memadukan beberapa metodologi ini untuk mendapatkan gambaran lengkap.

Forecasting historis menggunakan kinerja masa lalu untuk memperkirakan hasil masa depan. Metode ini sangat efektif dalam lingkungan yang stabil dan dapat diprediksi, di mana tren kinerja tetap konsisten dari waktu ke waktu. Dengan meninjau data penjualan historis seperti rata-rata, pola musiman, ulasan tahun lalu, dan ukuran kesepakatan khas, tim dapat menetapkan dasar untuk apa yang diharapkan. Namun, pendekatan ini sering kesulitan untuk memperhitungkan perubahan pasar yang tiba-tiba atau pergeseran perilaku pembeli.

Forecasting pipeline berfokus pada kesepakatan yang sedang berlangsung. Ini mempertimbangkan tahap kesepakatan, tanggal penyelesaian, nilai dan probabilitas konversi untuk menghasilkan perkiraan berwawasan ke depan. Ketika CRM diperbarui secara konsisten dan proses penjualan didefinisikan dengan jelas, forecasting pipeline dapat memberikan data real-time yang akurat tentang pendapatan yang diharapkan. Namun, keakuratannya sangat bergantung pada kualitas data dan kedisiplinan tim.

Forecasting intuitif didasarkan pada penilaian dan pengalaman tenaga penjualan dan manajer. Forecasting ini sering digunakan oleh perusahaan yang lebih baru atau dalam industri di mana transaksi sangat kompleks atau kurang dapat diprediksi. Meskipun pendekatan ini dapat menangkap nuansa yang mungkin terlewatkan oleh data, pendekatan ini tidak memiliki konsistensi dan sulit untuk menskalakan di seluruh tim besar atau kerangka waktu yang lama.

Forecasting berbasis AI menggunakan machine learning untuk menganalisis data masa lalu, perkembangan kesepakatan, dan keterlibatan untuk memprediksi kesepakatan mana yang kemungkinan besar akan ditutup. Platform dapat mengotomatiskan proses ini dan menandai risiko atau peluang lebih awal daripada metode manual. Meskipun cepat dan dapat diskalakan, perkiraan AI masih mengandalkan data yang bersih dan lengkap agar efektif. Tanpa input yang tajam, akurasinya menurun.

Otomatisasi dan AI merevolusi proses bisnis. Dalam survei baru-baru ini, lebih dari 80% eksekutif operasi lintas industri yang disurvei menyebutkan otomatisasi layanan bisnis global sebagai keharusan strategis utama. Mereka mengharapkan agen AI untuk membawa mereka ke sana. 86% mengatakan bahwa pada tahun 2027, otomatisasi proses dan penemuan ulang alur kerja akan lebih efektif karena AI.²

Dengan alat yang tepat, forecasting penjualan jauh lebih mudah dan lebih akurat. Berikut adalah teknologi yang membantu tim mengumpulkan data, melacak kinerja, melihat tren pasar, dan menyesuaikan secara real time:

Pemimpin C-suite di seluruh industri mengakui peran transformatif AI. Lebih dari setengah (52%) eksekutif C-suite, termasuk pemimpin penjualan, melaporkan hasil kinerja yang positif karena alur kerja yang didukung AI.³ 

Dalam forecasting penjualan, alat berbasis AI menggunakan machine learning dan analisis prediktif untuk memperkirakan transaksi mana yang paling mungkin ditutup berdasarkan tren historis, perilaku pembeli, dan data keterlibatan. AI Generatif menambahkan lapisan baru dengan mengubah prediksi statistik yang rumit menjadi rekomendasi yang sederhana dan dapat ditindaklanjuti untuk tim penjualan. Agen AI kemudian dapat bertindak berdasarkan rekomendasi ini, mengotomatiskan pembaruan perkiraan rutin dan mengirim pengingat kepada perwakilan untuk data kesepakatan yang terlambat.

Alat intelijen bisnis dan analitik seperti Tableau, misalnya, menggunakan AI generatif untuk mengubah data penjualan menjadi dasbor dan laporan visual yang menjelaskan tren, membuatnya lebih mudah dicerna oleh pemangku kepentingan dengan latar belakang nonteknologi. Mereka membantu para pemimpin mengidentifikasi pola, mengukur kinerja terhadap target, dan menemukan risiko atau kesenjangan dalam pipeline.

Agen AI dapat terus memantau dasbor BI, menyoroti anomali, dan memberikan peringatan kepada tim terkait ketika tindakan mungkin diperlukan. Pada tahun 2026, 83% eksekutif mengantisipasi bahwa agen AI akan secara mandiri melaksanakan tindakan berdasarkan metrik operasional dan riwayat transaksi.³

Platform CRM adalah fondasi untuk sebagian besar proses forecasting penjualan. Contoh seperti Salesforce dan Hubspot menyimpan data transaksi dan akun, melacak tahap-tahap pipeline, dan memberikan visibilitas tentang apa yang sedang terbuka, apa yang kemungkinan akan ditutup, dan kapan.

Selain menghasilkan perkiraan dasar berdasarkan informasi yang dimasukkan oleh perwakilan, banyak CRM modern sekarang mengintegrasikan AI dan AI generatif untuk meningkatkan akurasi dan kegunaan. Fitur AI dapat menganalisis pola dalam aktivitas transaksi, menandai risiko dan menyarankan pembaruan, sementara AI generatif dapat menghasilkan ringkasan, rekomendasi, dan penjelasan skenario dalam bahasa sederhana untuk tim penjualan. Pendekatan ini membuat perkiraan lebih dinamis dan dapat ditindaklanjuti.

Sebagai sumber utama kebenaran untuk pelacakan kesepakatan, CRM dengan kemampuan AI membantu tim membuat keputusan yang lebih cepat dan strategis. Pada tahun 2026, 85% eksekutif percaya bahwa tenaga kerja mereka akan membuat keputusan berbasis data real-time dengan menggunakan rekomendasi agen AI.³

Perangkat lunak dan platform forecasting penjualan yang khusus membawa segalanya lebih jauh dengan menawarkan alat pemodelan yang lebih canggih. Mereka mendukung perencanaan skenario, memungkinkan kolaborasi lintas tim seperti penjualan, keuangan, dan operasi dan membantu perusahaan membandingkan perkiraan dengan aktual.

Platform ini dapat menggunakan AI generatif untuk membuat narasi analisis “what-if” otomatis dan menerjemahkan output menjadi insight ramah bisnis. Ketika dikombinasikan dengan agen AI, mereka dapat memantau metrik kinerja langsung, memberi tahu tim tentang penyimpangan signifikan dari rencana, dan bahkan menyarankan tindakan korektif berdasarkan praktik terbaik historis.

Alat bantu keterlibatan penjualan melacak bagaimana dan kapan perwakilan berinteraksi dengan prospek, menangkap email yang dibuka, aktivitas panggilan, dan sinyal lainnya. Data ini membantu tim penjualan memahami keterlibatan dan momentum kesepakatan, sehingga lebih mudah untuk menilai peluang mana yang berkembang dan mana yang mungkin berisiko — pada akhirnya meningkatkan akurasi perkiraan.

Alat-alat ini juga dapat menggunakan AI generatif untuk menyusun pesan tindak lanjut yang dipersonalisasi, mengusulkan siklus penjangkauan berdasarkan tahap kesepakatan, dan memasukkan skor keterlibatan langsung ke dalam model forecasting. Tim penjualan mengantisipasi peningkatan Net Promoter Scores (NPS) dari 16% pada 2024 menjadi 51% pada tahun 2026, terutama didorong oleh keterlibatan dan dukungan yang didukung AI.³

Meskipun kurang otomatis, spreadsheet seperti Excel dan Google Sheets masih banyak digunakan untuk forecasting—terutama di perusahaan yang lebih kecil atau tahap awal. Mereka menawarkan fleksibilitas bagi tim yang ingin membangun model forecasting khusus atau bekerja dengan data secara manual. Meskipun demikian, mereka memerlukan perawatan yang lebih intensif dan lebih rentan terhadap kesalahan jika tidak didukung oleh proses yang kokoh.

Forecasting penjualan yang akurat dimulai dengan data yang dapat diandalkan. CRM yang bersih dan terawat dengan baik sangat penting, berfungsi sebagai dasar untuk semua upaya forecasting. Setiap peluang dalam pipeline harus memiliki tahapan yang jelas, tanggal penutupan terkini, dan nilai kesepakatan yang realistis. Staf penjualan harus memasukkan informasi ini secara konsisten, sementara manajer bertanggung jawab untuk meninjau dan memvalidasinya secara teratur. Tanpa input yang dapat diandalkan, bahkan alat forecasting paling canggih pun berjuang untuk menghasilkan hasil yang berarti.

Proses penjualan yang terstruktur dan terdefinisi dengan jelas sama pentingnya. Setiap tahap dalam alur transaksi harus mencerminkan tindakan pembeli yang terukur yang menunjukkan kemajuan menuju penutupan. Ketika semua anggota tim menerapkan definisi dan kriteria yang sama, perkiraan menjadi jauh lebih konsisten dan dapat dipercaya. Jika satu perwakilan menandai transaksi sebagai "commit" berdasarkan keyakinan dan perwakilan lain melakukannya terlalu dini, hal ini menimbulkan kebingungan dan mengurangi keakuratan perkiraan keseluruhan.

Visibilitas organisasi adalah faktor kunci lainnya. Tim membutuhkan lebih dari sekadar gambaran kesepakatan individu. Mereka membutuhkan insight tentang tren di seluruh produk, wilayah, dan segmen. Alat pelaporan dan dasbor memainkan peran penting dalam memunculkan insight ini, membantu pemimpin penjualan memantau kinerja dan mengidentifikasi risiko sebelum berdampak pada hasil. Ketika informasi ini dapat diakses dan dibagikan antar departemen, hal ini mendorong keselarasan dan akuntabilitas.

Keterlibatan yang konsisten dengan proses forecasting adalah apa yang membuatnya bekerja dari waktu ke waktu. Perkiraan tidak boleh diperlakukan sebagai dokumen statis atau tugas akhir kuartal. Sebaliknya, itu harus ditinjau dan disempurnakan secara teratur melalui panggilan forecasting, tinjauan pipeline, dan pembinaan. Perkiraan yang paling akurat bersifat dinamis. Mereka bergeser dengan informasi baru, menyesuaikan dengan pergerakan transaksi dan mencerminkan apa yang terjadi di pasar. Makin disiplin dan kolaboratif prosesnya, makin akurat Hasilnya.

Forecasting penjualan memprediksi pendapatan dan membantu tim menjalankan bisnis dengan fokus dan kontrol. Selain perencanaan bisnis dan pengambilan keputusan yang lebih baik, berikut ini adalah beberapa manfaat utama tambahan yang ditawarkannya di seluruh perusahaan:

Respons risiko yang lebih cepat: Tanda-tanda awal masalah—seperti transaksi yang gagal atau pipeline yang lemah—mendorong tim melakukan penyesuaian sebelum masalah menjadi lebih besar.

Kepercayaan yang lebih besar dari investor: Mencapai tujuan forecasting Anda membangun kredibilitas dengan dewan direksi, investor, dan pemangku kepentingan lainnya yang mengandalkan prediktabilitas.

Manajemen arus kas yang lebih baik: Memprediksi kapan pendapatan akan masuk membantu tim keuangan mengelola pengeluaran, investasi, dan cadangan kas.

Peningkatan akuntabilitas: Ketika dilacak secara teratur, perkiraan mendorong perwakilan dan manajer untuk bertanggung jawab akan pipeline mereka dan menindaklanjutinya.

Penetapan tujuan yang lebih akurat: Perkiraan membantu menetapkan target penjualan dan kuota yang realistis berdasarkan data, bukan hanya ambisi atau dugaan.

Peningkatan keselarasan tim: Perkiraan bersama memastikan tim penjualan, keuangan, operasional, dan kepemimpinan bekerja menuju tujuan bersama.

Bahkan dengan alat yang tepat, forecasting penjualan bisa sulit dilakukan dengan benar. Tantangan ini adalah beberapa tantangan paling umum yang dihadapi tim ketika mencoba membangun dan memelihara forecasting yang akurat:

Perubahan kondisi pasar: Faktor eksternal seperti pergeseran ekonomi atau langkah pesaing dapat mengacaukan bahkan perkiraan terbaik sekalipun.

Data yang tidak akurat atau tidak lengkap: Forecasting bergantung pada data CRM yang bersih. Informasi yang hilang atau ketinggalan zaman dapat menyebabkan prediksi yang buruk. Produk baru atau startup sering tidak memiliki data historis yang cukup untuk membangun proyeksi yang solid.

Proses penjualan yang tidak konsisten: Ketika perwakilan menggunakan tahapan atau istilah yang berbeda, sulit untuk membandingkan kesepakatan atau mempercayai angka-angkanya.

Kurangnya keterlibatan perwakilan: Forecasting dengan cepat menjadi tidak dapat diandalkan jika perwakilan penjualan tidak secara teratur memperbarui pipeline mereka dengan informasi penjualan saat ini.

Forecasting yang terlalu optimis: Perwakilan mungkin mendorong transaksi terlalu cepat atau melebih-lebihkan kemungkinan penyelesaian, yang dapat menyebabkan forecasting yang berlebih.

Visibilitas lintas tim yang buruk: Tanpa keselarasan antara penjualan, keuangan, dan operasi, asumsi tidak dapat dibagikan atau dipahami.