So erstellen Sie ein Nachfragemodell, das jeder CMO respektieren würde

Ich habe kürzlich über Angst am Arbeitsplatz geschrieben und darüber, wie Daten ein großartiges Mittel sein können. In diesem Beitrag möchte ich auf das Thema Daten eingehen, insbesondere darauf, wie ich „Nachfragemodelle“ erstellt und verwendet habe.

Nachfragegenerierungsmodelle verwenden verschiedene Dateneingaben und arbeiten dann rückwärts, indem sie historische Konversionsraten und Kosten verwenden, um die Budgets und Szenarien zu identifizieren, die Sie benötigen, um die Nachfrage in einem bestimmten Zeitraum zu erfüllen.

Ein echtes Nachfragemodell ist an Einnahmen gebunden, nicht an Leads.

Es ist eine Bottom-up-Berechnung, bei der Sie mit Ihrer geplanten Endumsatzzahl beginnen und sich die Leiter hocharbeiten, um herauszufinden, wie viel Nachfrage (in Dollar) das Marketing generieren muss.

Indem Sie Marketing- und Vertriebsaktivitäten auf zugängliche Zahlen herunterdestillieren, wird Ihre Unternehmensleitung darauf vertrauen können, dass die Ziele zumindest einigermaßen erreichbar sind und welche Werte und Werte gelten müssen, damit die Ziele erreicht werden können.

Der CMO kann mit dem CEO genauer darüber kommunizieren, wie viele tatsächliche Möglichkeiten und Geschäfte das Marketing in diesem Quartal vorantreiben wird, um das Wachstum zu unterstützen.

Schlüsselzutaten für Ihr Nachfragemodell

Hier sind die wichtigsten Datenpunkte, die ich in das Modell von Metadata aufgenommen habe:

Geschätzter ARR zu Beginn des Quartals – Der Umsatzbetrag, den Sie zu Beginn des prognostizierten Zeitraums prognostizieren. Nehmen wir der Argumentation halber an, wir messen Viertel.

Geschätzter ARR zum Quartalsende – Der Umsatz, den Sie bis zum Ende des prognostizierten Quartals erreichen möchten.

Der benötigte neue Netto-ARR (das Wachstumsdelta) – Die Differenz zwischen den Zahlen zum Quartalsanfang und zum Quartalsende, dh wie viel neuer ARR Sie benötigen.

Nettoabwanderung – Kunden gehen, neue melden sich an. Diese Zahl kann positiv oder negativ sein. Aber es sollte auf den tatsächlichen Dollars basieren, die für ein bestimmtes Quartal auf dem Spiel stehen, nicht nur auf einem durchschnittlichen Prozentsatz für das Jahr.

Die meisten SaaS-Unternehmen stellen im 2. und 4. Quartal mehr Mitarbeiter ein als im 1. und 3. Quartal, daher wird es nicht funktionieren, einen Durchschnitt zu begradigen.

Gesamt-ARR-Ziel – Das Wachstumsdelta plus (oder minus) Nettoabwanderung, das Ihnen das Gesamt-ARR-Ziel für das Quartal gibt.  

Nehmen wir an, dass die Gesamtzahl der ARR-Ziele 1,7 Millionen US-Dollar beträgt. Das Marketing ist nicht in der Lage, all das im Quartal zu beschaffen und abzuschließen. Der Großteil wird aus der bestehenden Vertriebspipeline stammen, die Sie im Laufe der Quartale aufgebaut haben.

Erwarteter Pipeline-Umsatz – Der nächste Abschnitt des Nachfragemodells enthält geschätzte Einnahmen aus der Pipeline des laufenden Quartals und des nächsten Quartals.

Bei Metadata haben wir 6 Opportunity-Phasen, also untergliedere ich diesen Abschnitt nach jeder Phase. Jede Phase umfasst den Gesamtumsatz in dieser Phase, die erwartete Abschlussrate für diese Phase und dann den erwarteten Umsatz, indem diese miteinander multipliziert werden.

Ich verwende historische Abschlussraten nach Gelegenheitsphase, um sie in das Modell einzufügen, und kann basierend auf unserer aktuellen Entwicklung entweder steigen oder fallen.

Gesamter ARR zur Quelle und zum Abschluss in der Periode

Addieren Sie die erwarteten geschlossenen/gewonnenen Pipeline-Umsätze aus dem bestehenden Quartal und dem nächsten Quartal zusammen, und dies ist der Umsatz, den Sie Ihrer Prognose nach aus bestehenden Opportunitys schließen werden. Subtrahieren Sie diese Zahl von dem obigen Gesamt-ARR-Ziel und Sie haben den Umsatzbetrag, der zwischen jetzt und dem Ende des Prognosezeitraums beschafft und abgeschlossen werden muss.

Wir fangen jetzt an, diese Einnahmen auf die Aktivitäten zurückzuführen, die wir in Marketing und Vertrieb vorantreiben müssen, um diese Zahl zu erreichen.

Durchschnittlicher ARR-Verkaufspreis – Um die Einnahmen, die Sie benötigen, in die Gesamtzahl neuer Kunden umzuwandeln, müssen Sie das oben genannte Gesamt-ARR-Ziel durch den durchschnittlichen ARR jedes neuen Kunden dividieren.

Umrechnungskurse – Ich verwende dann die historischen Konversionsraten von Stufe zu Stufe, um die Gesamtzahl der neuen Geschäfte auf die Anzahl der Gelegenheiten in der Frühphase zurückzuführen, die ich liefern muss. Ich arbeite das dann wieder in die Anzahl der Demo-Anfragen ein, die ich brauche, um durch das Marketing zu fahren.

Wie viele Demo-Anfragen dann? Ich muss meine Konversionsrate von Demo-Anfragen zu Opportunities kennen, die mir sagt, wie viele Demo-Anfragen ich vorantreiben muss, um in Opportunities in der Frühphase umzuwandeln, die zu abgeschlossenen/gewonnenen Deals werden.

Kosten pro Demo-Anfrage – Solange ich meine durchschnittlichen Kosten für eine Demo-Anfrage verstehe, kann ich jetzt herausfinden, wie viel Marketingbudget ich benötige, um die Anzahl der benötigten Demos zu steuern. Wenn es ein Delta gibt (was bedeutet, dass ich mir nicht alle leisten kann), gehe ich in einen Kriegsraum und beginne herauszufinden, wie ich die Conversion-Raten zusätzlich steigern, die Kosten pro Demo senken oder Orte finden kann, an denen die verdiente Nachfrage zu finden ist.

Hinweis: Ich habe eine Bedarfsmodellvorlage ohne Gatter eingefügt, die Sie verwenden können, um Ihre eigenen Datenpunkte einzugeben und regelmäßig zu aktualisieren.

Die größte Herausforderung für Ihr Nachfragemodell: Verkaufszyklen

Das Einzige, was wir noch nicht besprochen haben, sind Verkaufszyklen.

Verkaufszyklen können 30 Tage, 90 Tage, 120 Tage oder mehr dauern. Das bedeutet, dass das Marketing, das ich heute mache, wahrscheinlich erst in einem Vierteljahr oder länger zu Unternehmenseinnahmen führen wird.

Der Verkaufszyklus von Metadaten ist kurz genug, dass wir die Pipeline-/Abwanderungs-/Umsatzdaten normalerweise innerhalb eines Quartals haben, um ein Nachfragemodell zu füttern. Wenn wir uns jedoch in den gehobenen Bereich bewegen, werden sich unsere Verkaufszyklen verlängern.

Wenn Ihr Zyklus 90 Tage oder weniger dauert, dann sind Sie innerhalb eines Viertels und brauchen sich darüber keine allzu großen Sorgen zu machen.

Wenn es länger dauert, sollten Sie eine Analyse darüber durchführen, wie viele Deals innerhalb des Zeitrahmens, in dem Sie arbeiten, beschafft und abgeschlossen werden, und diese verwenden, um die Anzahl der Demo-Anfragen anzupassen, die Sie vorantreiben müssen, damit genügend von ihnen abgeschlossen werden innerhalb dieses Zeitraums.

Beginnen Sie mit grundlegenden Eingaben und lassen Sie es wachsen

Für ein einfaches Nachfragemodell sind diese Datenpunkte ein guter Anfang:

• Jetzt Einnahmen
• Umsatzziel für Ende des Quartals
• Durchschnittlicher Verkaufspreis des Produkts
• Konversionsrate von Verkaufschance zu abgeschlossen/gewonnen
• Konversionsrate von Lead zu Opportunity

Für ein oder zwei Quartale enthält Ihr Modell möglicherweise nur 10 Datenpunkte.

Am Anfang ist es in Ordnung, nur Schätzungen für Abwanderung und Pipeline zu verwenden und dann genauere Eingaben einzugeben, wenn Sie mehr Verkaufsdaten generieren. Bald haben Sie 40 oder 50 Dateneingänge.

Beschäftigen Sie sich nicht mit dem Nachfragemodell

Ich empfehle nicht, das Nachfragemodell jeden Tag zu aktualisieren. An einem Tag wird angezeigt, dass Sie 100 Demo-Anfragen benötigen, am nächsten Tag sind es 85. Tägliche inkrementelle Datenänderungen sind es nicht wert, sich damit zu beschäftigen.

Halten Sie sich also daran, ein- oder zweimal im Monat Updates durchzuführen. Wenn es Diskrepanzen in Ihren Daten gibt, backen Sie diese in die nächste Iteration und entwickeln Sie sie weiter. Wenn Ihr Modell sagt, dass Sie mehr als genug Budget haben, um die Nachfrage in diesem Quartal zu decken, ist das großartig!

Aber ruhen Sie sich nicht auf Ihren Lorbeeren aus. Verbringen Sie die Ausfallzeit damit, die nächste Runde der Nachfrage nach Ihrem Produkt zu finden.

Unabhängig davon, ob Ihr Modell gute oder schlechte Nachrichten über das Nachfrage-Budget-Verhältnis liefert, dient es einem äußerst wichtigen Zweck: Es verringert die Angst vor Unsicherheit, sodass Sie vorausplanen und die besten Marketingentscheidungen für Ihr Unternehmen treffen können.