फोरकास्टिंग एक्यूरेसी: यह इतनी खराब क्यों है और इसे कैसे ठीक करें

रेवेन्यू लीडर्स के एक कमरे से पूछें कि वे अगले क्वार्टर के नंबर को लेकर कितने आश्वस्त हैं, और आपको नर्वस हंसी मिलेगी। फोरकास्ट कंपनी में सबसे ज़्यादा जांचा जाने वाला आंकड़ा है और अक्सर सबसे कम भरोसेमंद। बोर्ड इसके खिलाफ हायर और खर्च करता है। पब्लिक कंपनियों को इसे मिस करने पर सज़ा मिलती है। और B2B टीमों का एक बड़ा हिस्सा हर क्वार्टर, बिना कभी नीचे की समस्या को ठीक किए, अपने ही कमिट को डबल डिजिट से मिस करता है।

उस गलती का ज़्यादातर हिस्सा बदकिस्मती नहीं है। यह संरचनात्मक है। यह इस बात से आता है कि फोरकास्ट कैसे बनते हैं, कौन बनाता है, और क्या जानबूझकर छोड़ दिया जाता है। अच्छी खबर यह है कि संरचनात्मक वजहें ठीक की जा सकती हैं, और इसके लिए आपको डेटा साइंस टीम की ज़रूरत नहीं है।

फोरकास्ट इतनी कंसिस्टेंटली क्यों मिस होते हैं

लगभग हर ऑर्ग में जो हमने देखा है, वही मुट्ठी भर मूल वजहें दिखती हैं।

सेल्स हायरार्की की हर लेयर नंबर को अपने हित में शेड करती है। रेप्स सैंडबैग करते हैं ताकि कोटा बीट कर सकें। मैनेजर्स एंबिशियस दिखने के लिए बढ़ा-चढ़ाकर बताते हैं। लीडरशिप बोर्ड जो भी उम्मीद करता है उस ओर हेज करती है। जब तक नंबर टॉप तक पहुंचता है, यह एक पॉलिटिकल कॉम्प्रोमाइज़ होता है, अनुमान नहीं।

स्टेज मैथ झूठ बोलता है। पाइपलाइन को फिक्स्ड स्टेज-कन्वर्ज़न प्रतिशत से गुणा करना मान लेता है कि "स्टेज 3" में हर डील के क्लोज़ होने की संभावना बराबर है। एक एंगेज्ड इकोनॉमिक बायर और साइन किए गए म्यूचुअल एक्शन प्लान वाली डील उस डील जैसी बिल्कुल नहीं है जो छह हफ्तों से एक ही स्टेज में पड़ी है, लेकिन स्प्रेडशीट उन्हें एक जैसा ट्रीट करती है।

सबसे अमीर प्रेडिक्टर्स कि कोई डील क्लोज़ होगी या नहीं (ईमेल रिस्पॉन्सिवनेस, मल्टी-थ्रेडिंग, ट्रायल यूसेज, मीटिंग कैडेंस) आमतौर पर कभी फोरकास्ट में शामिल ही नहीं होते। और डील्स सिर्फ जीतती या हारती नहीं हैं। वे स्लिप होती हैं। टाइमिंग रिस्क के मॉडल के बिना एक फोरकास्ट हर क्वार्टर ओवर-कमिट करता है, जो डील-स्लिपेज समस्या है जिसे हम कहीं और खोदते हैं।

सीधे शब्दों में: पारंपरिक फोरकास्टिंग मानवीय जजमेंट और स्थिर स्टेज मैथ पर टिकी है जबकि सिस्टम्स ऑफ रिकॉर्ड में पहले से मौजूद बिहेवियरल सबूत को नज़रअंदाज़ करती है।

क्रॉनिक गलतियों की कीमत

एक फोरकास्ट जो पंद्रह पॉइंट्स से गलत है, किसी भी दिशा में महंगा है। ओवर-फोरकास्ट करें और आप ज़्यादा हायर करते हैं, ज़्यादा खर्च करते हैं, और एक दर्दनाक मिड-ईयर करेक्शन लेते हैं। अंडर-फोरकास्ट करें और आप टेबल पर क्षमता छोड़ देते हैं जबकि क्रेडिबिलिटी उतनी ही तेज़ी से गिरती है, क्योंकि जो लीडर हमेशा सैंडबैग करता है वह सही होने पर भी विश्वसनीय नहीं रहता।

एक कंपाउंडिंग कीमत भी है। एक बार जब सबको पता चल जाए कि फोरकास्ट अविश्वसनीय है, ऑर्ग इसे फैसले लेने के लिए इस्तेमाल करना बंद कर देता है और गट फील पर वापस चला जाता है। उस पॉइंट पर फोरकास्ट सिर्फ एक स्लाइड भरने के लिए मौजूद है। भरोसा वापस पाना किसी भी अनुशासन के साथ कैपिटल आवंटित करने की एक शर्त है।

इसे असल में कैसे ठीक करें

एक्यूरेसी ज़्यादातर एक स्मार्टर एल्गोरिद्म से नहीं बल्कि बेहतर इनपुट्स और बेहतर प्रोसेस से आती है।

1. फिक्स्ड स्टेज प्रतिशत को सिग्नल-वेटेड प्रोबेबिलिटीज़ से बदलें। "स्टेज 3 बराबर 40 प्रतिशत" के बजाय, हर डील को उस बिहेवियर से वेट करें जो वह असल में दिखा रही है। मैकेनिक्स एक वेटेड, सिग्नल-ड्रिवन फोरकास्ट कैसे बनाएं में हैं।
2. कमिट, फोरकास्ट, और पाइपलाइन को अलग करें। जो हम पक्का क्लोज़ करेंगे, जिसकी हमें उम्मीद है क्लोज़ होगी, और जो क्लोज़ हो सकता है, ये तीन अलग सवाल हैं। इन्हें तीन अलग नंबर दें।
3. फनल को इंस्ट्रुमेंट करें ताकि सिग्नल्स मौजूद हों। आप उस एंगेजमेंट डेटा से वेट नहीं कर सकते जो आपने कभी कैप्चर ही नहीं किया। सिस्टम में raw सिग्नल लाना पहले आता है, और हम इसे अपने फनल को असल फैसलों के लिए इंस्ट्रुमेंट करना में कवर करते हैं।
4. अपनी फोरकास्ट एरर को एक मेट्रिक की तरह ट्रैक करें। हर क्वार्टर, टीम और रेप के हिसाब से कमिट और एक्चुअल के बीच का गैप मापें। फोरकास्ट रिलायबिलिटी आपके ओवरऑल रेवेन्यू हेल्थ स्कोर का एक इनपुट है, और इसे वहां होना चाहिए।
5. किसी भी चीज़ पर भरोसा करने से पहले बैक-टेस्ट करें। एक नए तरीके को कई पिछले क्वार्टर्स के खिलाफ रीप्ले करें। अगर यह पिछले चार सही नहीं बता पाता, तो यह अगले वाले को भी नहीं बताएगा।

एक व्यावहारिक शुरुआती बिंदु

आपको सब कुछ फिर से बनाने की ज़रूरत नहीं है। सबसे तेज़ फल देने वाला पहला कदम आमतौर पर है उस पाइपलाइन रिव्यू में बिहेवियरल फ्लैग्स जोड़ना जो आप पहले से चलाते हैं। उन डील्स को फ्लैग करें जहां इकोनॉमिक बायर चुप हो गया है, जहां डील साइकल में देर तक भी सिंगल-थ्रेडेड है, या जहां क्लोज़ डेट पहले ही एक बार टाली जा चुकी है। अकेले वे तीन फ्लैग आमतौर पर "committed" पाइपलाइन का एक हिस्सा उजागर कर देते हैं जो इस क्वार्टर कभी लैंड नहीं होने वाला था। असहज, लेकिन हफ्ते बारह के बजाय हफ्ते दो में जानना बेहतर है।

वहां से यह क्रमिक है। ज़्यादा सिग्नल कैप्चर करें, स्टेज के बजाय सबूत से वेट करें, और समय के साथ अपनी खुद की एरर मापकर प्रोसेस को जवाबदेह ठहराएं। एक्यूरेसी उसी तरह कंपाउंड होती है जैसे भरोसा।

मुख्य बातें

• फोरकास्ट संरचनात्मक वजहों से मिस होते हैं: हर लेयर पर ऑप्टिमिज़्म, स्टेज मैथ जो सभी डील्स को एक जैसा ट्रीट करता है, नज़रअंदाज़ किए गए बिहेवियरल सिग्नल्स, और स्लिपेज का कोई मॉडल नहीं।
• ओवर- और अंडर-फोरकास्टिंग दोनों की कीमत चुकानी पड़ती है, और एक बार फोरकास्ट अविश्वसनीय जाना जाए तो वैसे भी कोई इसे फैसलों के लिए इस्तेमाल नहीं करता।
• डील्स को स्टेज के बजाय दिखाए जा रहे बिहेवियर से वेट करें, और कमिट, फोरकास्ट, और पाइपलाइन को अलग-अलग नंबरों में स्प्लिट करें।
• अपनी खुद की फोरकास्ट एरर को एक ट्रैक की गई मेट्रिक की तरह ट्रीट करें और किसी नए तरीके पर दांव लगाने से पहले बैक-टेस्ट करें।

बेहतर फोरकास्ट प्रोसेस में बेहतर सिग्नल्स फीड करने से आते हैं। पाइपलाइन का वह सिग्नल-फर्स्ट व्यू ही वह चीज़ है जिसे देने के लिए रेवेन्यू ऑर्केस्ट्रेशन बनाया गया है।