Cos'è il forecasting delle vendite?

L'obiettivo principale del forecasting delle vendite è quello di fornire un quadro chiaro delle vendite e dei ricavi futuri, affinché i leader possano prendere decisioni aziendali informate. Le previsioni aiutano a guidare aree chiave come budget, assunzioni, produzione, gestione dell'inventario, strategia e pianificazione delle vendite. Per i team di vendita, le previsioni supportano la definizione degli obiettivi, l'assegnazione delle priorità alle trattative e la gestione della pipeline.

L'accuratezza di una previsione dipende fortemente dalla qualità dei dati che la sostengono. Le organizzazioni di vendita con una solida disciplina dei dati, in cui i record di customer relationship management (CRM) sono attuali, completi e costantemente aggiornati, tendono a produrre previsioni migliori. Quando i team condividono apertamente le informazioni tra vendite, finance e operazioni, il forecasting diventa un processo collaborativo e affidabile.

Un forecasting accurato aiuta le aziende a monitorare le prestazioni rispetto ai benchmark interni, così come a pianificare in anticipo e a reagire in modo proattivo. Rafforza l'allineamento tra i reparti e dà ai leader fiducia nella definizione delle quote di vendita, nella gestione del flusso di cassa e nel prendere decisioni di investimento. In questo modo, le previsioni riflettono lo stato di salute dell'azienda e aiutano anche a modellarlo.

La creazione di una previsione richiede struttura e giudizio. Il lato analitico è basato sui dati e sulle statistiche di vendita passate, così come sulla velocità delle trattative, sulla stagionalità, sull'analisi delle tendenze e su altre ricerche di mercato. Il lato intuitivo si basa sulle intuizioni dei rappresentanti di vendita e dei manager, che comprendono il contesto specifico di ogni opportunità. Molte organizzazioni adottano un approccio dal basso verso l'alto, combinando gli insight dei rappresentanti di vendita con modelli di dati più ampi, al fine di produrre previsioni equilibrate e realistiche.

La tecnologia svolge attualmente un ruolo chiave nella semplificazione e nel miglioramento del processo di forecasting. L'81% dei team di vendita sta investendo nell'intelligenza artificiale (AI).¹ Piattaforme come Salesforce estraggono dati sulle trattative in tempo reale dai CRM, applicano l'AI e offrono visibilità in tempo reale sullo stato di salute della pipeline. Sempre più spesso, queste piattaforme utilizzano l'AI generativa per creare riassunti in linguaggio semplice, spiegazioni di scenari e consigli personalizzati per rendere le previsioni più facili da interpretare.

L'agentic AI può fare un ulteriore passo avanti monitorando continuamente le modifiche alla pipeline e avvisando i team in merito ai rischi o alle opportunità emergenti. Può persino avviare i passaggi successivi affinché le organizzazioni di vendita possano intervenire prima che i problemi influiscano sui risultati.

Un forecasting accurato dipende dalle responsabilità condivise e da un processo uniforme. I rappresentanti di vendita sono responsabili dell'aggiornamento delle offerte. I responsabili delle vendite monitorano le prestazioni del team e forniscono indicazioni di conseguenza. Finance e Operazioni convalidano le ipotesi e supportano la pianificazione. Quando tutti lavorano sullo stesso set di dati e rivedono regolarmente le previsioni, il processo di previsione delle vendite rimane aggiornato, utile e fruibile. Una buona previsione non è mai statica, bensì si evolve con il business.

Il forecasting delle vendite è importante perché consente alle aziende di pianificare e operare con maggiore sicurezza. Quando i team hanno una visione chiara delle entrate previste, possono prendere decisioni informate sul personale, sulla capacità di produzione, sull'allocazione del budget e sulla strategia di vendita. Questa strategia aiuta i leader ad allineare l'allocazione delle risorse alla domanda, a scalare i team al momento giusto e ad evitare spese inutili.

Il forecasting supporta anche una migliore ottimizzazione della supply chain e una migliore pianificazione dell'inventario, aiutando le aziende a prevedere la domanda per i prodotti, a ridurre il rischio di scorte eccessive e ad evitare bassi livelli di inventario durante i periodi critici.

Il forecasting riveste un ruolo centrale nella pianificazione finanziaria. Le proiezioni accurate dei ricavi guidano la gestione del flusso di cassa, aiutano a dare priorità agli investimenti e a definire le strategie di crescita nel lungo periodo. Senza previsioni affidabili, i team finanziari sono costretti a fare supposizioni, il che rende più difficile gestire i rischi o cogliere nuove opportunità.

Le previsioni forniscono ai team di vendita una base realistica per fissare i prezzi, le quote e gli obiettivi e per monitorare le prestazioni e la produttività delle vendite. Queste metriche consentono ai manager di monitorare i progressi rispetto a obiettivi significativi e di adeguarsi secondo le necessità.

Una previsione solida mantiene anche i reparti allineati. Le vendite, il finance, le operazioni e altre funzioni aziendali traggono tutti beneficio dalla possibilità di lavorare con gli stessi numeri. Quando tutti capiscono cosa c'è nella pipeline, ad esempio nuove attività, rinnovi e quali vendite è probabile che vadano a buon fine, possono coordinarsi in modo più efficace e agire più rapidamente. Questa visibilità condivisa crea fiducia e aiuta i team ad agire con maggiore concentrazione e precisione.

Le previsioni di vendita influiscono anche sul modo in cui l'azienda viene vista dall'esterno. Gli investitori, i consigli di amministrazione e gli istituti di credito spesso si basano sulle previsioni per valutare lo stato di salute e il potenziale di un'azienda. Un record costante di raggiungimento o superamento delle previsioni crea credibilità e ispira fiducia. Dimostra che l'azienda comprende il suo mercato, gestisce bene la sua pipeline ed è pronta a scalare in modo responsabile.

Non esiste un solo modo per prevedere le vendite. Il metodo scelto dipende dal modello di business, dal ciclo di vendita e dai dati disponibili. La maggior parte delle aziende combina alcune di queste metodologie per ottenere un quadro completo.

Il forecasting storico utilizza le prestazioni passate per stimare i risultati futuri. Questo metodo è particolarmente efficace in ambienti stabili e prevedibili in cui le tendenze delle prestazioni rimangono costanti nel tempo. Esaminando i dati storici sulle vendite come le medie, i modelli stagionali, le prestazioni dell'anno precedente e le dimensioni tipiche dei contratti di vendita, i team possono stabilire dei valori di riferimento su cosa aspettarsi. Tuttavia, questo approccio spesso fatica a tenere conto dei cambiamenti improvvisi del mercato o dei cambiamenti nel comportamento dei clienti.

Il forecasting della pipeline si concentra sugli accordi attualmente in corso. Considera la fase della trattativa, la data di chiusura, il valore e la probabilità di conversione per generare stime previsionali. Quando il CRM è costantemente aggiornato e il processo di vendita è chiaramente definito, il forecasting della pipeline può fornire dati accurati in tempo reale sui ricavi previsti. Tuttavia, la sua accuratezza dipende in larga misura dalla qualità dei dati e dalla disciplina dei rappresentanti di vendita.

Il forecasting intuitivo si basa sul giudizio e sull'esperienza dei venditori e dei dirigenti. Viene spesso utilizzato dalle nuove aziende o in settori in cui le trattative sono molto complesse o meno prevedibili. Sebbene questo approccio possa cogliere sfumature che potrebbero sfuggire ai dati, manca di coerenza ed è difficile da scalare in caso di team di grandi dimensioni o lunghi intervalli di tempo.

Il forecasting basato su AI utilizza il machine learning per analizzare i dati passati, la progressione delle trattative e il coinvolgimento per prevedere quali trattative abbiano maggiore probabilità di andare a buon fine. Le piattaforme possono automatizzare questo processo e segnalare rischi o opportunità prima dei metodi manuali. Sebbene siano veloci e scalabili, le previsioni AI necessitano ancora di dati puliti e completi per essere efficaci. Senza degli input forti, la loro precisione diminuisce.

L'automazione e l'AI stanno rivoluzionando i processi aziendali. In un recente sondaggio, più dell'80% dei dirigenti operanti in vari settori hanno citato l'automazione dei servizi aziendali globali come uno dei principali imperativi strategici. Inoltre, si aspettano che siano gli agenti AI ad aiutarli a raggiungere questo obiettivo. L'86% afferma che, entro il 2027, l'automazione dei processi e la reinvenzione del workflow saranno più efficaci grazie all'AI.²

Con gli strumenti giusti, il forecasting delle vendite è molto più semplice e preciso. Ecco le tecnologie che aiutano i team a raccogliere dati, monitorare le prestazioni, individuare le tendenze del mercato e adeguarsi in tempo reale:

I vertici aziendali di tutti i settori riconoscono il ruolo trasformativo dell'AI. Oltre la metà (52%) dei vertici aziendali, compresi i responsabili delle vendite, segnala risultati positivi in termini di prestazioni grazie ai workflow basati su AI.³ 

Nel forecasting delle vendite, gli strumenti basati su AI utilizzano machine learning e analytics predittiva per prevedere quali trattative abbiano maggiori probabilità di chiudersi in base alle tendenze storiche, al comportamento dei clienti e ai dati sul coinvolgimento. L'AI generativa aggiunge un nuovo livello, trasformando complesse previsioni statistiche in raccomandazioni semplici e fruibili per i team di vendita. Gli agenti AI possono quindi agire in base a queste raccomandazioni, automatizzando gli aggiornamenti di routine sulle previsioni e inviando promemoria ai rappresentanti in merito ai dati delle trattative che devono ancora fornire.

Strumenti di business intelligence e analytics come Tableau, ad esempio, utilizzano l'AI generativa per trasformare i dati di vendita in dashboard e report visivi che spiegano le tendenze, rendendole più comprensibili per gli stakeholder non tecnologici. Aiutano i leader a identificare i modelli, misurare le prestazioni rispetto agli obiettivi e individuare i rischi o le lacune nella pipeline.

Gli agenti AI possono monitorare continuamente le dashboard di BI, evidenziare le anomalie e inviare avvisi ai team pertinenti quando potrebbe essere necessario intervenire. Entro il 2026, l'83% dei dirigenti prevede che gli agenti AI eseguano azioni in modo autonomo sulla base di metriche operative e cronologie delle transazioni.³

Le piattaforme CRM sono alla base della maggior parte dei processi di previsione delle vendite. Esempi come Salesforce e Hubspot memorizzano i dati delle offerte e degli account, tengono traccia delle fasi della pipeline e forniscono visibilità su cosa è aperto, cosa è probabile che si chiuda e quando.

Oltre a generare previsioni di base basate sulle informazioni inserite dai rappresentanti di vendita, molti CRM moderni ora integrano AI e AI generativa per migliorare la precisione e l'usabilità. Le funzionalità AI possono analizzare i pattern nell'attività delle trattative, segnalare i rischi e suggerire aggiornamenti, mentre l'AI generativa può generare riepiloghi, consigli e spiegazioni degli scenari in un linguaggio semplice per i team di vendita. Questo approccio rende la previsione più dinamica e fruibile.

In quanto singola fonte affidabile per il monitoraggio delle trattative, i CRM con funzionalità AI aiutano i team a prendere decisioni più rapide e strategiche. Entro il 2026, l'85% dei dirigenti ritiene che la propria forza lavoro prenderà decisioni in tempo reale basate sui dati, utilizzando le raccomandazioni dell'agente AI.³

I software e le piattaforme specifici per la previsione delle vendite vanno oltre, offrendo strumenti di modellazione più avanzati. Supportano la pianificazione degli scenari, promuovono la collaborazione tra team come vendite, finance e operazioni e aiutano le aziende a confrontare le previsioni con i dati reali.

Queste piattaforme possono utilizzare l'AI generativa per creare analisi automatizzate di tipo "what-if" e tradurre gli output in insight per il business. Se combinati con gli agenti AI, possono monitorare le metriche delle prestazioni in tempo reale, avvisare i team in merito a eventuali deviazioni significative dal piano e persino suggerire azioni correttive basate sulle migliori best practice.

Gli strumenti di coinvolgimento delle vendite monitorano come e quando i rappresentanti interagiscono con i potenziali clienti, registrando le aperture delle e-mail, le chiamate e altri segnali. Questi dati aiutano i team di vendita a comprendere il coinvolgimento e il livello delle trattative, rendendo più facile valutare quali opportunità stanno progredendo e quali potrebbero essere a rischio e migliorando di fatto l'accuratezza delle previsioni.

Questi strumenti possono anche utilizzare l'AI generativa per redigere messaggi di follow-up personalizzati, proporre cadenze di sensibilizzazione in base alla fase dell'accordo e inserire i punteggi di coinvolgimento direttamente nei modelli di forecasting. I team di vendita prevedono di aumentare il Net Promoter Score (NPS) dal 16% nel 2024 al 51% entro il 2026, grazie principalmente al coinvolgimento e al supporto basati su AI.³

Sebbene meno automatizzati, i fogli di calcolo come Excel e Google Sheets sono ancora ampiamente utilizzati per il forecasting, soprattutto nelle aziende più piccole o in fase iniziale. Offrono flessibilità per i team che desiderano creare modelli di forecasting personalizzati o lavorare con i dati manualmente. Tuttavia, richiedono una maggiore manutenzione e sono più inclini a commettere errori in mancanza di processi consolidati.

Una previsione accurata delle vendite inizia con dati affidabili. Un CRM pulito e ben mantenuto è essenziale e funge da base per tutte le attività di forecasting. Ogni opportunità della pipeline dovrebbe includere una fase definita in modo chiaro, una data di chiusura aggiornata e un valore realistico della vendita. I rappresentanti di vendita devono inserire queste informazioni in modo coerente, mentre i manager hanno la responsabilità di rivederle e convalidarle regolarmente. Senza input affidabili, anche gli strumenti di forecasting più avanzati faticano a produrre risultati significativi.

Un processo di vendita strutturato e chiaramente definito è altrettanto importante. Ogni fase della pipeline dovrebbe riflettere azioni misurabili dei clienti che indichino i progressi verso la chiusura della vendita. Quando tutti i membri del team applicano le stesse definizioni e gli stessi criteri, la previsione diventa molto più coerente e affidabile. Se un rappresentante di vendita, sulla fiducia, contrassegna una trattativa come avente l'impegno da parte del cliente, mentre un altro lo fa troppo presto, si crea confusione e si riduce l'accuratezza della previsione complessiva.

La visibilità organizzativa è un altro fattore chiave. I team necessitano di qualcosa di più di un'istantanea delle singole trattative. Necessitano di insight sulle tendenze tra prodotti, territori e segmenti. Gli strumenti e le dashboard di reportistica svolgono un ruolo fondamentale nell'emergere di questi insight, aiutando i responsabili delle vendite a monitorare le prestazioni e a identificare i rischi prima che influiscano sui risultati. Quando queste informazioni sono accessibili e condivise tra i reparti, promuovono l'allineamento e la responsabilità.

Un coinvolgimento costante nel processo di forecasting è ciò che lo fa funzionare nel tempo. Una previsione non deve essere considerata un documento statico o un'attività di fine trimestre. Dovrebbe invece essere rivista e perfezionata regolarmente attraverso chiamate, revisioni della pipeline e coaching. Le previsioni più accurate sono dinamiche. Cambiano con le nuove informazioni, si adattano al movimento della trattativa e riflettono ciò che sta accadendo nel mercato. Più il processo è disciplinato e collaborativo, più accurati saranno i risultati.

Le previsioni delle vendite prevedono il fatturato e aiutano i team a gestire l'azienda con attenzione e controllo. Oltre al miglioramento del business planning e del processo decisionale, ecco alcuni altri vantaggi fondamentali che offre a tutta l'azienda:

Risposta più rapida al rischio: i primi segnali di problemi, come un calo delle offerte o una pipeline debole, consentono ai team di adattarsi prima che i problemi si aggravino.

Maggiore fiducia da parte degli investitori: il raggiungimento degli obiettivi delle previsioni aumenta la credibilità agli occhi di consigli di amministrazione, investitori e altri stakeholder che si affidano alla prevedibilità.

Migliore gestione del flusso di cassa: prevedere quando arriveranno gli introiti aiuta i team finanziari a gestire spese, investimenti e riserve di cassa.

Maggiore responsabilità: quando le previsioni vengono monitorate regolarmente, rappresentanti e manager sono più motivati a gestire la propria pipeline e a rispettarla.

Obiettivi più accurati: il forecasting aiuta a determinare obiettivi e quote di vendita realistici sulla base dei dati, non solo in base ad ambizioni o congetture.

Maggiore allineamento del team: una previsione condivisa fa sì che vendite, finance, operazioni e leadership lavorino verso obiettivi comuni.

Anche con gli strumenti giusti, può essere difficile fare previsioni corrette. Queste sfide sono tra le più comuni che i team devono affrontare quando cercano di definire e rispettare previsioni accurate:

Condizioni di mercato mutevoli: fattori esterni come i cambiamenti a livello di economia o concorrenza possono rendere inutili anche le previsioni migliori.

Dati imprecisi o incompleti: le previsioni si basano su dati CRM puliti. Informazioni mancanti o obsolete possono portare a previsioni errate. I nuovi prodotti o le startup spesso non dispongono di dati storici sufficienti per formulare proiezioni solide.

Processo di vendita non coerente: quando i rappresentanti utilizzano fasi o termini diversi, è difficile confrontare gli accordi o fidarsi dei numeri.

Mancanza di impegno dei rappresentanti: le previsioni diventano rapidamente inaffidabili se i rappresentanti non aggiornano regolarmente la loro pipeline con le informazioni di vendita correnti.

Previsioni troppo ottimistiche: i rappresentanti potrebbero anticipare troppo la conclusione degli accordi o sopravvalutare la probabilità di chiusura, il che può portare a previsioni gonfiate.

Scarsa visibilità tra i team: senza l'allineamento tra vendite, finance e operazioni, le ipotesi non possono essere condivise o comprese.