Offcanvas

CIO / 비즈니스|경제 / 애플리케이션

예상 매출 계산 프로세스를 개선하는 방법

2018.10.15 David Taber  |  CIO
매출을 예측하는 것은 리스크가 큰 작업이다. 이는 무척 아이러니한 사실이기도 한데, 왜냐하면 애초에 매출을 예상하는 목적이 적시에 조처하도록 리스크를 줄이기 위한 것이기 때문이다. 정확한 예측이 좋다는 것은 누구나 알고 있지만, 세상에는 놀라울 정도로 많은 재정적, 정치적 변수가 존재하므로 낙관적인 예측을 어렵게 만든다. 즉 매출 예상은 아무리 보수적이어도 과하지 않을 수 있다.



그렇다면, 이처럼 리스크가 큰 매출 예상 작업을 어떻게 효율화할 수 있을까? 먼저 고객관계관리(CRM)의 보고서 중 리스크를 파악하는 데 강력한 단서를 제공하는 것이 몇 가지 있다.

- 예상 "종료일"을 초과한 거래
- 평균 판매 주기의 150% 이상 파이프라인에 있었던 거래
- 최근 30일 동안 업데이트되지 않은 규모가 큰 거래(업데이트 되지 않는 이유를 나타내는 "대기 중" 플래그가 있는 경우는 제외)
- 터무니없이 낮은 "총액" 값 또는 멋지고 깔끔하게 떨어지는 어림수로 된 큰 값어치를 가진 거래
- 파이프라인 프로세스가 상당 수준 진행돼 있어야 함에도 세부사항이 많지 않은 거래(예: "기회 제품" 또는 "주문 품목"이 정의되지 않은 경우)
- 협상 단계 또는 그 부근에 도달해 있어야 함에도 견적이나 초안 계약 또는 실제 거래를 나타내는 증거가 없는 경우.
- 이메일, 회의 노트 또는 전화 통화에 방해가 되는 업무
- 해당연도 목표의 50% 미만인 거래
- 전체 파이프라인이 목표치 및 목표 값, 또는 해당 지역에 대한 '하향식' 의무 번호의 2% 이내인 직원

CRM 시스템을 최신 상태로 유지하는 것을 게을리 하는 직원 중에는 이러한 '위험 신호'에 해당하는 사람이 꽤 될 것이다. 해결책은 간단하다. CRM을 어느 정도 만이라도 현실적인 데이터로 채우면 관리자의 깐깐한 감시를 어느 정도 피할 수 있음을 알려주는 것이다. 물론, 이들은 데이터 입력에 너무 시간이 오래 걸린다고 불평할 것이다. 하지만 최소한 관리자가 불러서 개별 미팅하는 것보다는 낫지 않은가?

이런 보고서는 매 달 실행해야 한다(특히 분기 마지막 달에는 매 주 시행해야 한다). 공급망 및 재고 효과로 인해 고객 요구에 신속히 대처하기 어려운 특성이 있는 물리적 상품을 판매하는 경우라면 실행 횟수를 2배로 늘려야 한다.

이 리스트는 특히 영업사원에게 효과적이다. 회사가 시장에서 압도적인 위치를 차지하는, 이른바 '800파운드 고릴라'가 아닌 이상 파트너가 거래 내역 등을 자세하게 제공하는 경우가 별로 없기 때문에 유통 판매는 까다롭다. 고작해야 월별 스프레드시트 정도를 받을 수 있을 뿐이다. 사실 이를 바꾸려면 파트너와의 계약 규칙을 변경하는 것 외에는 실질적인 방법이 없다. 파트너가 만성적으로 예측치를 너무 높게 잡을 경우 더 적은 상품을 할당하고, 반대로 너무 낮게 잡을 경우 고속 또는 특별 주문에 대한 우선 순위를 권한을 줄이는 방법이 있다.

심층적 문제 해결
가짜 매출 예상을 발견하는 것이 관리팀의 자신감 향상에는 도움이 될 지도 모르지만, 실제로 문제를 해결하려면 예측 그 자체 보다는 잘못된 예상 프로세스를 찾아야 한다. 예측에 있어 보편적으로 적용될 수 있는 모범 사례는 없지만(정말이다, 이는 불가능하다) 대신 타산지석으로 삼아야 할 '불량 사례'는 얼마든지 있다.

이러한 '불량 사례' 중에서도 최고봉은 CRM 외부에서 예측 주기를 운영하는 행동일 것이다. 세일즈 조직 전체에 이메일로 발송된 스프레드시트를 사용해서 말이다. 영업사원(그리고 경우에 따라서는 재무 담당자 포함)은 스프레드시트에 대해 굉장히 편하게 생각하는 경향이 있지만, 사실 이런 행동은 다음과 같은 여러 문제를 일으킬 수 있다.

- 가시성 제한: 스프레드시트가 계정, 사용자 및 거래 상태에 대한 영업사원의 클레임을 확인하는 데 도움이 되는 거래 작업에 대한 데이터와 분리되어 있기 때문이다.
- 데이터 오염: 엄청나게 많은 매크로 및 보안 기능을 투입하지 않는 이상 엑셀은 데이터 오염 및 날조(예: 영업 관리자가 남들 몰래 원하는 숫자를 임의로 높임)의 온상이라 할 수 있다.
- 감사 불가능: 엑셀을 가지고 신통한 재주를 부릴 수 있는 게 아닌 이상, 매출 예측이 조직 내부에서 어떻게 변화해 왔는가를 보여주는 감사(audit) 경로를 확인할 수 없다.
- 기록 없음: 스프레드시트를 아카이빙 하지 않는 이상 분기 동안 파이프라인의 변화를 확인할 수 없다. 특히, 관리자가 선호하는 플러그 넘버를 보기가 어려울 것이다.
- 오류 발생: 셀을 잠그지 않는 한, 초보 스프레드시트 사용자는 공식에 오류를 발생시키기 쉽다.

두 번째 불량 사례는 복수의 예측 프로세스를 운영하는 것이다. 예컨대 유럽에서 유럽 지역 내의 자체적 예측 사이클과, 글로벌 예측 사이클을 함께 운영하는 경우다. 아니면 공장에서 주요 영업 오피스에 전화를 걸어 ERP에 추가할 '진짜 숫자'를 확인하는 것이다. 이처럼 다수의 예측 프로세스를 운영하면 많은 경우 자동화를 방해하고 각 예측 주기 마다 몇 가지 수동적 단계, 조정 및 트랜잭션을 고려해야 하므로 오류가 발생할 가능성이 높다. 안정적으로 예측 프로세서를 반복하기도 어렵다.

특히 수익 예측이 이에 해당한다. 실제 현장에서는 여러 핑계가 나오겠지만, 분명한 것은 다수의 예측 프로세스가 조직 전반에 걸친 신뢰를 떨어뜨리고, CRM의 신뢰성 역시 훼손한다는 사실이다. 이해 관계자로부터의 소송 위험에 노출 되는 것은 덤이다.

세 번째 불량 사례는 예측 위임의 문제다. 세일즈 관리자가 '계획에 따르면 필요한 것'과 '실제 고객이 구매하려고 계획중인 듯한 것'을 혼돈할 때 이른바 '예측 위임(mandated forecast)'이 발생한다. 이는 또한 '상대방의 돈을 받기 위해 하는 일'과 '고객이 자신의 비즈니스를 위해 해야 하는 일' 사이의 혼란을 초래하기도 한다. 물론 이 두 가지는 전혀 다른 것들임에도 불구하고 말이다.

고객의 인풋(예: 이메일 응답, 회의 참석, 쿼터 응답 등)없이 행해진 예측은 그저 희망 사항 그 이상도 이하도 아니다. 이는 고위 관리자가 영업 조직을 신뢰하지 않을 때, 영업 조직이 쿼터를 임의로 낮게 유지하기 위해 노력하고 있다고 의심할 때 문제가 된다. 본질적으로 이는 예외적 상황이다. 하지만 모두가 단지 직감적으로, 어렴풋이 알고 있다. 이는 CRM 컨설턴트가 해결할 수 있는 문제는 아니다. 표면상 CRM 데이터에 나타나고 있을 뿐 본질적으로는 관리의 문제다.


예측 정확도 측정을 위한 시금석
결국 예측 정확도는 측정 지표를 통해 확인해야 하겠지만, 많은 이가 조정될 수 있는 지표를 꿈꾼다. 따라서 통계학 전문가에게 측정 지표를 보이고 이러한 지표가 비즈니스 현실을 유의미하게 반영하는지 꼭 확인 해야 한다. 특히 웹 스토어를 통한 B2C 구매가 80% 이상인 기업의 경우, 이런 기업의 예측 표준 및 측정 지표는 직판을 위주로 하는 중장비 업체의 그것보다는 훨씬 관대해야 할 것이다.

또한 어떤 측정 지표를 사용하든, 예측 프로세스가 표준에 도달하지 못하는 부분을 찾아내기 위해서는 "오차 기여" 백분율을 참조해야 한다. 한 부분에서 만성적으로 발생하는 '과소 예측'이, 다른 부분에서 역시 만성적으로 발생하고 있는 '과다 예측'으로 인해 상쇄되고 있다면 이를 그냥 두어서는 안 된다. 훌륭한 예측 프로세스는 반복과 감사가 가능해야 하며, 시간이 지남에 따라 자체적으로 수정할 수 있어야 한다. 이는 쉽지 않지만 다행히도 이를 위해 필요한 모든 것은 이미 CRM 시스템에 존재한다. ciokr@idg.co.kr 
CIO Korea 뉴스레터 및 IT 트랜드 보고서 무료 구독하기
추천 테크라이브러리

회사명:한국IDG 제호: CIO Korea 주소 : 서울시 중구 세종대로 23, 4층 우)04512
등록번호 : 서울 아01641 등록발행일자 : 2011년 05월 27일

발행인 : 박형미 편집인 : 천신응 청소년보호책임자 : 한정규
사업자 등록번호 : 214-87-22467 Tel : 02-558-6950

Copyright © 2024 International Data Group. All rights reserved.