판매 예측이란 무엇인가요?

매출 예측의 핵심 목표는 미래 매출과 미래 수익의 명확한 그림을 제공하여 경영진이 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있도록 하는 것입니다. 예측은 예산, 채용, 생산, 재고 관리, 영업 계획 및 전략과 같은 주요 영역에 참고가 됩니다. 예를 들어, 영업팀은 예측을 참고하여 목표를 설정하고, 거래의 우선순위를 지정하고 파이프라인을 관리할 수 있습니다.

예측의 정확도는 예측의 기반이 되는 데이터의 품질에 따라 크게 달라집니다. CRM(고객 관계 관리) 기록이 최신 상태이고 완전하며 지속적으로 업데이트되는 강력한 데이터 규율을 갖춘 영업 조직은 더 좋은 예측 결과를 얻는 경향이 있습니다. 팀이 영업, 재무 및 운영 전반에서 정보를 공개적으로 공유하면 예측은 신뢰할 수 있는 협업 프로세스가 됩니다.

예측은 기업이 내부 벤치마크와 비교하여 성능을 추적하고 미리 계획하며 선제적으로 대응하는 데 도움이 됩니다. 이는 부서 간의 조정을 향상하며, 리더에게 판매 할당량 설정, 현금 흐름 관리 및 투자 결정에 대한 자신감을 줍니다. 이처럼 예측은 비즈니스 상황을 반영하고 이를 구체화하는 데에도 도움이 됩니다.

예측을 작성하려면 구조와 판단이 모두 필요합니다. 분석적인 측면은 과거의 판매, 거래 속도, 계절성, 추세 분석 및 기타 시장 조사에 관한 통계에 의존하는 데이터 기반입니다. 직관적인 측면은 각 기회의 특정 컨텍스트를 이해하는 영업 담당자와 관리자의 통찰력을 활용합니다. 많은 조직이 담당자 수준의 인사이트와 광범위한 데이터 모델을 결합하여 균형 잡힌 현실적인 예측을 생성하는 상향식 접근 방식을 취합니다.

이제 기술은 예측 프로세스를 간소화하고 개선하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 영업팀의 81%가 인공 지능(AI)에 투자하고 있습니다.¹ Salesforce와 같은 플랫폼은 CRM에서 실시간 거래 데이터를 가져오고, AI를 적용하고, 파이프라인 상황에 대한 실시간 가시성을 제공합니다. 이러한 플랫폼이 생성형 AI를 활용하여 쉬운 언어로 된 요약, 시나리오 설명과 맞춤형 권장 사항을 만들어 예측을 더 쉽게 해석할 수 있게 하는 사례도 점점 더 많아지고 있습니다.

에이전틱 AI는 더 나아가 파이프라인 변경 사항을 지속적으로 모니터링하고 팀에 새로운 위험이나 기회를 경고할 수 있습니다. 또한 문제가 결과에 영향을 미치기 전에 조직이 대응할 수 있도록 다음 단계를 트리거할 수도 있습니다.

정확한 예측은 소유권 공유와 일관된 프로세스에 달려 있습니다. 담당자는 거래 업데이트를 담당합니다. 영업 관리자는 팀 성과를 모니터링하고 적절한 코칭을 제공합니다. 금융 및 운영팀은 가정을 검증하고 계획을 돕습니다. 모든 사람이 같은 데이터 세트에서 작업하고 정기적으로 예측을 검토하면 판매 예측 프로세스가 최신 상태를 유지하고 가치 있으며 실행 가능한 상태로 유지됩니다. 우수한 예측은 유동적이며, 비즈니스와 함께 진화합니다.

판매 예측은 기업이 더 자신 있게 계획하고 운영할 수 있도록 하는 기반이므로 중요합니다. 팀이 예상 수익을 명확하게 파악하면 인력 배치, 생산 능력, 예산 할당 및 영업 전략에 관하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 이 전략은 리더가 수요에 맞게 리소스 배정을 조정하고, 적시에 팀을 확장하고, 불필요한 지출을 피하는 데 도움이 됩니다.

또한 예측은 기업이 제품 수요를 예측하고 과잉 재고 위험을 줄이며 중요한 시기에 재고 부족을 피할 수 있도록 함으로써 공급망 최적화 및 재고 계획 개선을 지원합니다.

예측은 재무 계획에서 중추적 역할을 합니다. 정확한 수익 예측은 현금 흐름 관리에 참고할 수 있고, 투자의 우선순위를 정하는 데 도움이 되며, 장기적인 성장 전략을 수립하는 데에도 기여합니다. 신뢰할 수 있는 예측이 없으면 재무팀은 추측만 하게 되어 위험을 관리하거나 새로운 기회를 포착하기가 더 어려워집니다.

영업팀의 경우 예측은 가격 책정, 할당량 및 목표를 설정하고 성능 및 영업 생산성을 추적하기 위한 현실적인 기반으로 작용합니다. 관리자는 이러한 지표를 통해 유의미한 목표의 진행 상황을 추적하고 필요에 따라 조정할 수 있습니다.

또한 강력한 예측을 통해 부서의 일관성을 유지할 수도 있습니다. 영업, 재무, 운영 및 기타 비즈니스 부서 모두 같은 수치를 기반으로 업무를 수행하여 이점을 얻습니다. 모든 사람이 신규 비즈니스, 갱신 및 마감 가능성이 있는 품목 등 파이프라인에 있는 사항을 이해하면 보다 효과적으로 조정하고 더 빠르게 조치를 취할 수 있습니다. 이처럼 공유된 가시성은 신뢰를 형성하며, 팀이 더 집중력을 발휘하여 정밀하게 대응할 수 있도록 도와줍니다.

판매 예측은 비즈니스에 대한 외부의 시선에도 영향을 미칩니다. 많은 경우 투자자, 이사회 및 대출 기관은 회사의 건전성과 잠재력을 평가할 때 예측을 활용합니다. 일관된 예측 충족 또는 초과 달성 기록은 신뢰성을 형성하고 자신감을 고취합니다. 이는 회사가 시장을 이해하고 파이프라인을 효과적으로 관리하며 책임감 있게 확장할 준비가 되어 있음을 나타냅니다.

매출을 예측할 수 있는 단 하나의 방법은 없습니다. 선택되는 방법은 비즈니스 모델, 판매 주기 및 가용 데이터에 따라 달라집니다. 대다수의 기업은 이러한 방법 중 몇 가지를 혼합하여 전체 그림을 파악합니다.

과거 예측은 과거의 성과를 사용하여 미래의 결과를 추정합니다. 이 방법은 시간이 지나도 성능 추세가 일관되게 유지되는 안정적이고 예측 가능한 환경에서 특히 효과적입니다. 팀은 평균, 계절별 패턴, 작년 성과 및 일반적인 거래 규모와 같은 과거 판매 데이터를 검토하여 기대치의 기준선을 설정할 수 있습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 많은 경우 갑작스러운 시장 변화나 구매자 행동의 변화를 설명하는 데에는 어려움을 겪습니다.

파이프라인 예측은 현재 진행 중인 거래에 중점을 두고 거래 단계, 마감일, 가치 및 전환 확률을 고려하여 미래 예측 추정치를 도출합니다. CRM이 지속적으로 업데이트되고 영업 프로세스가 명확하게 정의되면 파이프라인 예측을 통해 정확한 실시간 예상 매출 데이터를 제공할 수 있습니다. 그러나 정확도는 데이터 품질과 담당자의 숙련도에 따라 크게 달라집니다.

직관적 예측은 판매 담당자와 관리자의 판단과 경험에 근거합니다. 이 방법은 신생 회사나 거래가 매우 복잡하거나 예측하기 어려운 산업에서 자주 사용됩니다. 이 접근 방법은 데이터가 놓칠 수 있는 뉘앙스를 포착할 수 있으나, 일관성이 부족하고 대규모 팀이나 장기간에 걸쳐 확대하기가 어렵습니다.

AI 기반 예측은 머신 러닝을 사용해 과거 데이터, 거래 진행 상황 및 참여를 분석하여 성사될 가능성이 높은 거래를 예측합니다. 플랫폼은 이 프로세스를 자동화하고 수동 방법보다 더 빠르게 위험이나 기회에 플래그를 지정할 수 있습니다. AI 예측은 빠르고 확장가능한 반면, 여전히 온전한 청정 데이터에 의존합니다. 즉, 강력한 입력이 없으면 정확도가 떨어집니다.

자동화와 AI가 비즈니스 프로세스를 혁신하고 있습니다. 최근 설문 조사에서는 여러 산업의 운영 임원 중 80% 이상이 글로벌 비즈니스 서비스 자동화를 주요한 전략적 필수 사항으로 꼽았으며, AI 에이전트가 그러한 사항을 달성하는 데 도움이 될 것으로 기대합니다. 이들 중 86%는 2027년까지 AI로 인해 프로세스 자동화 및 워크플로가 더욱 효과적으로 변할 것이라고 응답했습니다.²

올바른 도구를 사용하면 판매 예측이 훨씬 쉽고 정확해집니다. 다음은 팀이 데이터를 수집하고, 성능을 추적하고, 시장 동향을 파악하고, 실시간으로 조정하는 데 도움이 되는 기술입니다.

여러 업계의 최고 경영진은 AI의 혁신적인 역할을 인식하고 있습니다. 영업 리더를 포함한 최고 경영진의 절반 이상(52%)이 AI 기반 워크플로 덕분에 긍정적인 성능 결과를 거두었다고 응답했습니다.³ 

판매 예측에서 AI 기반 도구는 머신 러닝 및 예측 분석을 사용하여 과거 추세, 구매자 행동 및 참여 데이터를 기반으로 어떤 거래가 성사될 가능성이 가장 높은지 예측합니다. 생성형 AI는 복잡한 통계 예측을 영업팀을 위한 간단하고 실행 가능한 추천으로 전환하여 새로운 계층을 추가합니다. 그런 다음 AI 에이전트는 이러한 권장 사항에 따라 일상적인 예측 업데이트를 자동화하고 담당자에게 기한이 경과한 거래 데이터에 대한 알림을 보낼 수 있습니다.

예를 들어, Tableau와 같은 비즈니스 인텔리전스 및 분석 도구는 생성형 AI를 사용하여 판매 데이터를 추세가 설명된 대시보드 및 시각적 보고서로 변환하여 기술 전문가가 아닌 이해관계자도 더 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 도구는 리더들이 패턴을 식별하고, 목표 대비 성과를 측정하고, 파이프라인의 위험이나 격차를 발견하는 데 도움이 됩니다.

AI 에이전트는 BI 대시보드를 지속적으로 모니터링하고, 이상 징후를 강조 표시하고, 조치가 필요할 때 관련 팀에 경고를 보낼 수 있습니다. 2026년까지 임원의 83%는 AI 에이전트가 운영 지표와 거래 내역에 기반하여 자율적으로 작업을 실행할 수 있을 것으로 예상합니다.³

CRM 플랫폼은 대다수 판매 예측 프로세스의 기반입니다. 예를 들어, Salesforce 및 Hubspot은 거래 및 계정 데이터를 저장하고 파이프라인 단계를 추적하며 진행 중인 항목, 종료될 가능성이 있는 항목 및 그 시기를 파악할 수 있게 해 줍니다.

현재 많은 최신 CRM은 담당자가 입력한 정보를 기반으로 기본 예측을 생성하는 것 외에도 AI와 생성형 AI를 통합하여 정확성과 유용성을 높입니다. AI 기능은 거래 활동의 패턴을 분석하고, 위험 플래그를 지정하고 업데이트를 제안할 수 있으며, 생성형 AI는 판매팀을 위해 일반 언어로 요약, 권장 사항 및 시나리오 설명을 생성할 수 있습니다. 이 접근 방식을 사용하면 예측을 보다 동적이고 실행 가능하게 만들 수 있습니다.

AI 기능이 탑재된 CRM은 거래 추적을 위한 중앙 정보 소스로서 팀이 더 빠르고 전략적인 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 2026년까지 임원의 85%는 직원들이 AI 에이전트의 추천을 활용하여 실시간으로 데이터에 기반한 의사 결정을 내릴 것으로 믿습니다.³

전용 판매 예측 소프트웨어 및 플랫폼은 고급 모델링 도구를 제공하여 한 걸음 더 나아갑니다. 이러한 소프트웨어 및 플랫폼은 시나리오 계획을 지원하고 영업팀, 재무팀 및 운영팀 등 여러 팀 간 협업을 지원하며 기업이 예측을 실제 결과와 비교할 수 있도록 합니다.

또한 이러한 플랫폼은 생성형 AI를 사용하여 자동화된 'what-if' 분석 내러티브를 생성하고 복잡한 아웃풋을 비즈니스 친화적인 인사이트로 변환할 수 있습니다. AI 에이전트와 함께 활용하면 실시간 성능 지표를 모니터링하고, 계획에서 크게 벗어나는 경우 팀에 경고하며, 과거 모범 사례를 기반으로 수정 조치를 제안할 수도 있습니다.

영업 참여 도구는 담당자가 잠재 고객과 상호 작용하는 방법과 시기를 추적하여 이메일 열기, 통화 활동 및 기타 신호를 포착합니다. 이 데이터는 영업팀이 거래 참여 및 모멘텀을 이해하는 데 도움이 되며, 진행 중인 기회와 위험에 처할 수 있는 기회를 더 쉽게 평가할 수 있도록 하여 궁극적으로 예측 정확도를 개선합니다.

또한 이러한 도구는 생성형 AI를 사용하여 개인화된 후속 메시지 초안을 작성하고, 거래 단계에 따라 홍보 케이던스를 제안하고, 참여 점수를 예측 모델에 직접 주입할 수 있습니다. 영업팀은 주로 AI 기반 참여 및 지원을 통해 2024년 16%였던 순추천점수(NPS)를 2026년까지 51%로 높일 수 있을 것으로 예상합니다.³

자동화 수준은 낮지만, Excel 및 Google 스프레드시트와 같은 스프레드시트는 특히 소규모 또는 초기 단계의 회사에서 여전히 예측에 널리 사용됩니다. 이러한 도구는 사용자 정의 예측 모델을 구축하거나 데이터를 사용하여 수동으로 작업하려는 팀에 유연성을 제공하지만, 더 많은 유지 관리를 요하며 강력한 프로세스 없이는 오류가 발생하기 쉽습니다.

정확한 판매 예측은 신뢰할 수 있는 데이터에서 시작됩니다. 깔끔하고 잘 관리된 CRM은 모든 예측 노력의 기반이 되는 필수 요소입니다. 파이프라인의 각 기회에는 명확하게 정의된 단계, 최신 마감 날짜 및 현실적인 거래 가치가 포함되어야 합니다. 영업 담당자는 이 정보를 일관되게 입력해야 하며, 관리자는 이를 정기적으로 검토하고 검증할 책임이 있습니다. 신뢰할 수 있는 입력이 없으면 가장 진보된 예측 도구조차도 의미 있는 결과를 도출하기가 어렵습니다.

체계적이고 명확하게 정의된 판매 프로세스도 못지않게 중요합니다. 파이프라인의 모든 단계에는 종료까지의 진행 상황을 나타내는 측정 가능한 구매자 행동이 반영되어야 합니다. 모든 팀원이 동일한 정의와 기준을 적용하면 예측의 일관성과 신뢰성이 훨씬 더 높아집니다. 한 담당자가 자신감을 갖고 거래를 “확실”한 것으로 표시했는데 다른 담당자가 똑같은 표시를 너무 일찍 하면 혼란이 야기되고 예측 전체의 정확도가 떨어집니다.

또 다른 핵심 요소는 조직의 가시성입니다. 팀은 각 거래의 스냅샷 이상을 필요로 합니다. 이를 위해서는 제품, 지역 및 세그먼트 전반의 트렌드에 대한 인사이트가 필요합니다. 보고 도구와 대시보드는 이러한 인사이트를 표시하는 데 중요한 역할을 하며, 영업 리더가 성과를 모니터링하고 위험이 결과에 영향을 미치기 전에 이를 식별할 수 있도록 지원합니다. 이 정보의 접근성이 우수하여 여러 부서 간에 공유되면 조정과 책임성이 촉진됩니다.

예측 프로세스에 대한 일관된 참여가 있어야만 시간이 지날수록 예측 프로세스가 성공을 거둘 수 있습니다. 예측은 정적 문서나 분기말 작업으로 취급해서는 안 되며, 예보, 파이프라인 후기 및 코칭을 통해 정기적으로 검토하고 개선해야 합니다. 가장 정확한 예측은 동적입니다. 이러한 예측은 새로운 정보에 따라 변화하고, 거래 움직임에 맞게 조정되고, 시장에서 일어나는 일을 반영합니다. 프로세스가 체계적이고 협업적일수록 결과의 정확도는 더 높아집니다.

판매 예측은 수익을 예측하며, 팀이 집중력과 통제력을 발휘하면서 비즈니스를 운영하는 데 도움이 됩니다. 향상된 비즈니스 계획 및 의사 결정 외에도 판매 예측이 회사 전체에 제공하는 몇 가지 주요 이점은 다음과 같습니다.

더욱 신속한 위험 대응: 팀은 거래 실패 또는 취약한 파이프라인 등 문제를 나타내는 초기 징후를 파악하여 문제가 커지기 전에 조정할 수 있습니다.

투자자의 신뢰 증대: 예측 목표를 달성하면 예측 가능성에 의존하는 이사회, 투자자 및 기타 이해관계자의 신뢰가 높아집니다.

향상된 현금 흐름 관리: 수익이 언제 들어올지 예측하면 재무팀이 비용, 투자 및 현금준비금을 관리하는 데 도움이 됩니다.

책임감 향상: 예측을 정기적으로 추적하면 담당자와 관리자가 자신의 파이프라인을 책임지고 끝까지 후속 조치를 취하도록 유도할 수 있습니다.

더욱 정확한 목표 설정: 예측은 포부나 추측이 아닌 데이터를 기반으로 현실적인 판매 목표와 할당량을 정하는 데 도움이 됩니다.

팀 협력 강화: 공유된 예측을 통해 영업 운영팀, 재무팀, 운영팀 및 리더십이 공동의 목표를 향해 계속해서 노력할 수 있습니다.

적합한 도구를 사용하더라도 판매 예측을 올바르게 수행하기 어려울 수 있습니다. 이러한 문제는 정확한 예측을 구축하고 유지하려 할 때 팀이 가장 흔히 직면하는 문제에 속합니다.

변화하는 시장 상황: 경제적 변화나 경쟁사의 움직임과 같은 외부 요인으로 인해 가장 뛰어난 예측조차도 틀릴 수 있습니다.

부정확하거나 불완전한 데이터: 예측은 정확한 CRM 데이터에 의존합니다. 누락되거나 오래된 정보는 잘못된 예측으로 이어질 수 있습니다. 신제품이나 스타트업의 경우, 확실한 예측을 구축하기에는 과거 데이터가 불충분한 경우가 많습니다.

일관되지 않은 영업 프로세스: 담당자가 단계나 용어를 다르게 사용하면 거래를 비교하거나 수치를 신뢰하기가 어렵습니다.

판매 담당자의 참여 부족: 판매 담당자가 파이프라인에 최신 판매 정보를 정기적으로 업데이트하지 않으면 예측이 금세 신뢰성을 잃습니다.

과도한 낙관 예측: 담당자가 거래를 너무 일찍 추진하거나 성사 가능성을 과대평가하여 예측이 과장될 수 있습니다.

팀 간 가시성 부족: 영업팀, 재무팀 및 운영팀 간 조정이 없으면 가정을 공유하거나 이해할 수 없습니다.