零售銷售運營業務的負責人，往往會面臨著準確預測下一季度業務的巨大壓力。這時如果不能從現有的數據中獲取可行的洞察，可能會做出錯誤的業績預測，基于此制定的戰略決策也會給銷售團隊帶來誤導，從而影響該零售企業的市場表現。
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“銷售運營相關領導者必須高度準確地預測其廣泛而多樣化的業務，”Gartner高級總監分析師Steve Rietberg表示，“為了實現這一目標，他們應該將業務分成幾個部分，并選擇最能預測每個細分市場未來行為的分析指標。 ”
這樣的細分分析將使區域經理能夠更深入洞察其所在地區的消費趨勢，了解內部銷售數據和外部市場環境如何影響業務的每個部分，準確診斷問題，并更有效地指導他們的銷售。
想讓零售銷售運營負責人和區域經理就預測的單一細分維度達成一致，其實存在一定的難度，因為對于影響零售企業銷售收益的主要因素，每個職位都有不同的看法。 比如，銷售運營負責人建議根據銷售漏斗轉化顯示的以往的收益趨勢，按銷售渠道 進行細分;而同一家零售公司的區域經理可能會根據過去的銷售成功情況，按客戶行業 進行細分預測。
這種情況下，這些領導者們可以通過對前期階段進行“事后檢驗” ，以幫助確定理想而統一的細分方法。
事后檢驗（Back-Testing）
指將市場風險計量方法或模型的估算結果與實際發生的損益進行比較，以檢驗計量方法或模型的準確性、可靠性，并據此對計量方法或模型進行調整和改進的一種方法。
確定銷售業績指標
零售銷售運營負責人必須分別考慮每個細分市場，以確定哪個指標與銷售業績最密切相關。 例如，某企業決定使用收益來源作為其細分預測的基礎，因為其收入的很大一部分來自于新客戶購買，客戶擴展，品牌特許費和合同續簽，因此，他們將使用不同的手段預測每個細分模塊的表現。
銷售運營部門可以通過合同數據和使用趨勢準確預測品牌特許費收益。
銷售運營部門可以根據現有的基礎數據和歷史更新率計算是否能達成合同續簽的預測。
對于新加入的，升級后的以及附加的業務部門，銷售漏斗轉換分析可以為銷售運營提供對部門績效的可靠洞察。
零售銷售運營負責人必須保預測方法簡單且有事實依據，并能被廣泛采用。 如果可以解釋清楚該預測方法最難的分析計算的部分，銷售運營負責人將更有機會在其團隊中獲得應用該方法的話語權，并讓銷售經理接受這一方法。但最終，采用誰的建議仍將取決于企業和個人能否從中受益。
細分預測的好處
使用了細分分析方法的這些管理人員，可以借助該智能手段來PK銷售的預測，并為他們所轄地區協商出一個具有挑戰性但可實現的目標。
更為謹慎的零售管理人員還將綜合他們從銷售那里收集到的定性反饋，來對銷售的預測作出判斷，從而幫助改善銷售的預測準確性。更為重要的是，當這種方法用具有挑戰性和可實現的目標替代保守預測時，零售企業的市場表現也會相應地提升。
采用自上而下的細分預測方法的零售公司，應使這種方法成為銷售經理日常工作的一部分，并在銷售相關部門堅定推廣自下而上的定性預測流程。與此同時，銷售必須嚴格審查銷售進度和(與其經理相關的)關鍵交易信息，并承諾在此期間實現收益目標。實踐這一過程會給銷售傳遞一種對自己負責的項目擁有“所有權”的意識，如果把預測變成只是簡單的計算過程的產物，那么這種“所有權”意識也將不復存在。
零售預測還在繼續
除此之外，你的企業還需要一個專業的輔助工具來幫助實現更加智能化和一體化的銷售預測。不管是本文所述的銷售目標的預測，還是庫存、排產、配送、營銷活動等零售各個層面的預測，你都可以通過觀遠智能數據分析平臺上的「AI預測引擎」得以實現。
「AI預測引擎」不僅僅引入了先進的AI預測算法，更將觀遠數據團隊多年與諸多500強企業合作中沉淀的、符合本土日歷特征的零售數據預測經驗預置進了算法模型里面，同時結合觀遠智能分析平臺，為本土零售企業提供從數據接入、整理、預測到展現的端到端整體解決方案。
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