Shopping Data

这确实很重要，但当你在一家小公司工作并且没有大量基准数据可供使用时，这可能会很有挑战性。那么，你会建议营销人员如何进行需求预测、需求生成预测，尤其是在他们没有大量基准数据的情况下？

加布里埃尔：我认为，在深入讨论之前 挪威电话号码资料 需求预测是没人愿意谈论的事情，但它往往是你能做的最有趣的事情，因为你还没有在渠道上投入真正的资金。你仍然处于规划阶段。从我的经验来看，我发现我的执行团队或首席执行官总是想知道我们如何衡量我们的目标，以及我们将实现什么样的目标。如果没有基准数据，就很难设定这些目标。

因此，过去，我们所做的是与财务团队合作，首先了解我们完成了多少笔交易。例如，Evocalize 是一家企业 B2B 公司。因此，我们确定了每个季度将完成多少笔交易。我们还了解我们的销售周期。从潜在客户进入到交易完成，销售周期约为六个月。因此，一旦您将这两个数据点放在一起，我就会对我们的漏斗进行逆向工程。




因此，如果我们逐个阶段地查看从潜在客户到 MQL 再到 SQL 再到商机的转化率，一旦您可以创建一个假设，例如，我所有潜在客户中的 5% 将转化为 MQL。然后，我所有的 MQL，你知道，其中 10% 将转化为 SQL，并有销售人员通过电话联系。然后您可以预测或只是估计这些百分点是多少。您可以根据这些指标开始对您的销售渠道进行逆向工程。因此，如果我知道我需要 2021 年第一季度的五笔新交易，基于六个月的销售周期，这意味着在 2020 年 6 月，我将需要 X 数量的潜在客户、X 数量的 MQL 和 X 数量的 SQL 才能产生需求。一切都是假设，对吧？因此，您只是从那一刻起进行测试，执行您的策略，看看是什么推动了发展。您可以使用这些基准向您的执行团队报告。我一直这样做，因为我在抚摸我的狗。

卡罗琳：哦！

加布里埃尔：我们开始采访的时候，那只狗就出现了。所以，我想，这就是 COVID 的有趣生活吧。

卡罗琳：你养的是什么品种的狗？

加布里埃尔：嗯，我们是 Rover 的保姆，它是一只金毛猎犬。所以我们会帮它照看孩子和狗狗，大约一个星期。

卡罗琳：哦，真可爱。是的，让我们回到预测，这可比狗可爱多了。

加布里埃尔：我不同意，我认为预测很棒。但是好吧。

卡罗琳：但是预测是好的。它非常有用，因为你确实需要这个基准，你确实需要这个假设来了解你的表现。我认为预测过程中一个有趣的部分，特别是当你处于早期阶段并且你的预测可能出错时，因为在你的漏斗中的任何一点，你的一个假设都可能是错误的。所以这会影响你的整个漏斗。我认为这个过程的一个重要部分可能是重新评估这个假设，并让所有利益相关者都参与重新评估你的预测，对吧，并确保我们共同就我们的新假设达成一致。