एक वेटेड, सिग्नल-ड्रिवन फोरकास्ट कैसे बनाएं

स्टैंडर्ड सेल्स फोरकास्ट एक फिक्शन पर टिकी होती है जिस पर सब सहमत होकर विश्वास करते हैं: स्टेज 3 में एक डील के क्लोज़ होने का कुछ फिक्स्ड चांस है, मान लीजिए 40 प्रतिशत, चाहे उस डील में असल में कुछ भी हो रहा हो। पाइपलाइन को स्टेज परसेंटेज से गुणा करें, इसे जोड़ें, इसे फोरकास्ट कहें। यह सिंपल है और यह ऑडिटेबल है, और यह इतनी बार गलत है कि हर क्वार्टर फोरकास्ट ओनर्स की क्रेडिबिलिटी की कीमत चुकाता है।

एक वेटेड, सिग्नल-ड्रिवन फोरकास्ट स्टेज गेसवर्क को उन प्रोबेबिलिटीज़ से बदल देती है जो डील्स असल में क्या कर रही हैं इस पर आधारित हैं। बायर कैसे एंगेज कर रहा है, कितने लोग शामिल हैं, क्या क्लोज़ डेट टिकी रही है। यहां है इसे बिना डेटा साइंस टीम के कैसे बनाएं।

स्टेज मैथ क्यों फेल होता है

यह मानता है कि स्टेज पोज़िशन क्लोज़ प्रोबेबिलिटी के लिए एक ठीक-ठाक प्रॉक्सी है। यह नहीं है, दो वजहों से।

स्टेजेज़ सब्जेक्टिव हैं। एक रेप एक मैनेजर को अपनी पीठ से हटाने के लिए एक डील को स्टेज 4 तक घसीट सकता है बिना बायर के बिल्कुल भी मूव हुए। स्टेज आखिर में रेप के ऑप्टिमिज़्म को मापता है।

और एक फिक्स्ड परसेंटेज एक स्टेज के अंदर की वेरिएंस को इग्नोर करता है। एक ही स्टेज में बैठी दो डील्स बिल्कुल अलग दिख सकती हैं। एक में एक एंगेज्ड इकोनॉमिक बायर है, एक साइन किया हुआ म्यूचुअल एक्शन प्लान है और एक क्लोज़ डेट है जो छह हफ्तों से टिकी है। दूसरी सिंगल-थ्रेडेड है, बीस दिनों में कोई मीटिंग नहीं हुई है और पहले ही एक बार स्लिप हो चुकी है। स्टेज मैथ उन्हें एक जैसा मानता है। जिसने भी इनमें से किसी पर काम किया है वह जानता है एक दूसरे से कई गुना ज़्यादा वर्थ है, और डेटा सहमत है।

यह उस समस्या की जड़ है जिसे फोरकास्टिंग एक्युरेसी: यह इतनी बुरी क्यों है और इसे कैसे ठीक करें में कवर किया गया है। फिक्स है स्टेज के बजाय एविडेंस से वेट करना।

वे सिग्नल्स जो असल में क्लोज़ प्रेडिक्ट करते हैं

एक सिग्नल-ड्रिवन फोरकास्ट हर डील को उन व्यवहारों से वेट करती है जो ऐतिहासिक रूप से जीत के साथ गए हैं। सबसे ज़्यादा वेट रखने वाली कैटेगरीज़, हमारे अनुभव में:

• एंगेजमेंट मोमेंटम। मीनिंगफुल बायर इंटरैक्शंस कितनी बार और कितनी हाल में हुए हैं, और क्या यह ऊपर या नीचे ट्रेंड कर रहा है।
• मल्टी-थ्रेडिंग डेप्थ। कितने स्टेकहोल्डर्स शामिल हैं, और सबसे ज़्यादा क्या इकोनॉमिक बायर उनमें से एक है। एक सिंगल-थ्रेडेड लेट-स्टेज डील सबसे अच्छे लॉस प्रेडिक्टर्स में से एक है।
• बायर की तरफ से कमिटमेंट आर्टिफैक्ट्स। एक म्यूचुअल एक्शन प्लान, एक शेड्यूल्ड सिक्योरिटी रिव्यू, प्रोक्योरमेंट का शामिल होना। इंटेंट का ठोस सबूत।
• टाइमिंग इंटीग्रिटी। क्या क्लोज़ डेट टिकी है, या यह पहले ही मूव हो चुकी है? स्लिपेज सबसे मज़बूत नेगेटिव सिग्नल्स में से एक है जो आपको मिलेगा, और डील-स्लिपेज प्रॉब्लम इसे प्रेडिक्ट करने में जाता है।
• प्रोडक्ट सिग्नल्स, ट्रायल्स और PLG के लिए। इवैल्यूएशन के दौरान यूसेज की डेप्थ और ब्रेड्थ।

ये सिग्नल्स पहले से आपके सिस्टम्स में मौजूद हैं। वे बस फोरकास्ट को फीड नहीं कर रहे। इन्हें भरोसेमंद तरीके से कैप्चर करना असली फैसला लेने के लिए अपने फ़नल को इंस्ट्रुमेंट करना में रखी गई बुनियाद है।

मॉडल बनाना

आप बिना किसी मशीन लर्निंग के एक विश्वसनीय पहला वर्ज़न चला सकते हैं।

1. अपने सिग्नल्स की इन्वेंटरी बनाएं। उन बिहेवियरल सिग्नल्स को लिस्ट करें जिन्हें आप आज भरोसेमंद तरीके से कैप्चर कर सकते हैं। पांच से आठ शुरू करने के लिए काफी हैं।
2. हिस्ट्री से वेट असाइन करें। जीती और हारी डील्स को पीछे मुड़कर देखें और अनुमान लगाएं कि हर सिग्नल ने क्लोज़ प्रोबेबिलिटी को कितना मूव किया। आपकी अपनी हिस्ट्री में ग्राउंडेड रफ वेट्स हर बार फिक्स्ड स्टेज परसेंटेज से बेहतर होते हैं।
3. हर ओपन डील को स्कोर करें। इसके सिग्नल्स को एक एडजस्टेड प्रोबेबिलिटी में मिलाएं। एक स्टेज 3 डील एविडेंस के आधार पर 15 से 70 प्रतिशत तक कहीं भी लैंड कर सकती है।
4. एक रेंज में रोल अप करें। वेटेड वैल्यूज़ को जोड़ें और कंज़र्वेटिव, एक्सपेक्टेड और ऑप्टिमिस्टिक पेश करें, बजाय झूठी सटीकता वाले एक नंबर के।
5. कमिट, फोरकास्ट और अपसाइड को अलग आउटपुट के रूप में रखें ताकि लीडरशिप कॉन्फिडेंस ग्रेडिएंट देख सके।
6. बैक-टेस्ट करें। पिछले चार क्वार्टर्स के खिलाफ मॉडल को रीप्ले करें। अगर इसने उन नतीजों को प्रेडिक्ट नहीं किया होता, तो वेट्स बदलें जब तक यह करता। फिर अगले क्वार्टर में फिर से करें।

बाद में, हाथ से ट्यून किए वेट्स ऐसे मॉडल्स को रास्ता दे सकते हैं जो आपकी अपनी हिस्ट्री से सीखते हैं। लेकिन पॉइंट है प्रोबेबिलिटी को एविडेंस में ग्राउंड करना, और वह अनुशासन मैथ की सोफिस्टिकेशन से ज़्यादा मायने रखता है।

इसे बिहेवियर बदलना

एक मॉडल तभी अपनी कीमत कमाता है जब यह पाइपलाइन रिव्यू बदल देता है। शिफ्ट सवाल में है। "यह किस स्टेज में है" के बजाय, रिव्यू पूछता है "एविडेंस क्या कहता है, और इसे क्या मूव करेगा?" कमज़ोर सिग्नल्स के लिए फ्लैग की गई डील्स को खास इंटरवेंशन मिलते हैं: इकोनॉमिक बायर को वापस कमरे में लाना, एक म्यूचुअल एक्शन प्लान सिक्योर करना, टाइमलाइन कन्फर्म करना। फोरकास्ट एक पैसिव प्रेडिक्शन होना बंद कर देता है और एक्शन्स की लिस्ट बन जाता है जो नंबर को बेहतर बना सकते हैं, जहां फोरकास्टिंग रेवेन्यू सिग्नल्स और नेक्स्ट बेस्ट एक्शन्स से जुड़ती है।

इस तरह बनाई गई फोरकास्ट रिलायबिलिटी आपके रेवेन्यू हेल्थ स्कोर को भी फीड करती है। एक टीम जिसके सिग्नल-ड्रिवन कमिट्स लगातार रियलिटी से मैच होते हैं उसकी रेवेन्यू साबित तौर पर उस टीम से ज़्यादा हेल्दी है जो स्टेज-बेस्ड उम्मीद पर चलती है, और एक CFO फर्क देख सकता है।

मुख्य बातें

• स्टेज-बेस्ड फोरकास्टिंग फेल होती है क्योंकि स्टेजेज़ सब्जेक्टिव हैं और एक फिक्स्ड परसेंटेज स्टेज के अंदर एक बड़ी वेरिएंस छुपाता है।
• हर डील को बिहेवियर से वेट करें: एंगेजमेंट, मल्टी-थ्रेडिंग, बायर कमिटमेंट आर्टिफैक्ट्स, क्या डेट टिकी है, प्रोडक्ट यूसेज।
• शुरू करने के लिए आपको मशीन लर्निंग की ज़रूरत नहीं है। हिस्टोरिकली ग्राउंडेड वेट्स और चार क्वार्टर्स के खिलाफ एक बैक-टेस्ट काफी होगा।
• एक रेंज पेश करें, कमिट और अपसाइड को अलग रखें, और यह बताने के लिए तैयार रहें कि नंबर कहां से आया।
• फोरकास्ट को करने योग्य चीज़ों की एक लिस्ट की तरह पढ़ा जाना चाहिए, प्रेडिक्शन एक बायप्रोडक्ट के रूप में।

फोरकास्ट को स्टेज गेसवर्क के बजाय लाइव सिग्नल में ग्राउंड करना रेवेन्यू ऑर्केस्ट्रेशन का एक कोर वादा है। पाइपलाइन एक स्प्रेडशीट होना बंद कर देती है जिसे आप देखते हैं और कुछ ऐसा बन जाती है जिसे आप स्टीयर कर सकते हैं।