Mari Mengenal Revenue Prediction Model dan Penerapannya

18 Agustus 2022

Menjalankan bisnis adalah pertarungan yang cukup membutuhkan strategi dan inovasi, karena Anda akan memiliki lawan yang tidak dapat diprediksi, aktif dan mampu merajai permainan bisnis yang Anda jalankan. Beberapa orang menganggap, menjalankan bisnis sama halnya dengan bermain permainan catur. Namun bukan berarti tidak ada strategi yang bisa membuat Anda unggul dalam permainan ini. Salah satu nya adalah melihat perkembangan bisnis dan memprediksi laba serta pendapatan perusahaan Anda. Berikut bacaan yang Anda perlukan untuk mengenali mengenai Revenue Prediction Model.

revenue prediction mode

Lebih lanjut pada artikel ini akan dijelaskan secara mudah mengenai revenue prediction model dan juga penerapannya pada bisnis dan perushaan Anda mulai dari definisi, metode, model dan manfaatnya. 

Definisi Revenue Prediction Model

Revenue forecasting adalah metode memprediksi berapa banyak keuntungan yang Anda harapkan untuk didapatkan dalam periode tertentu, biasanya periode ini berkisar antara 3 bulan (per quarter) atau setahun penuh. 

Proses ini tidak hanya menebak dan memprediksi seberapa banyak uang yang Anda dapatkan dari bisnis Anda pada periode tersebut, tetapi beberapa ahli juga menyebutkan bahwa, untuk perusahaan startup, revenue forecasting lebih seperti sebuah karya seni dari pada terapan ilmu pengetahuan semata. 

Beberapa komentar lain menyebutkan perbedaan antara judgement forecasting yaitu yang berdasarkan intuisi dan bukti anekdot serta quantitative forecasting yang berdasarkan keadaan dan data sejarah. Idealnya, data-data ini akan memberikan gambaran dan wawasan kepada Anda mengenai keuntungan yang bisa didapatkan.

3 Metode Revenue Forecasting

Untuk melakukan revenue forecasting dan mendapatkan hasil yang akurat, mari terlebih dahulu melihat beberapa metode yang dapat mengungkap cara agar hasil prediksi keuntungan Anda dan gambaran kesuksesan perusahaan Anda dapat terjadi;

  1. Opportunity stage forecasting

Metode ini memprediksi keuntungan perusahaan Anda berdasarkan prospek terkini Anda. metode ini menggunakan data-data historikal untuk kemudian menambahkan nilai-nilai angka kepada masing-masing prospek yang telah berjalan selama masa penjualan. Semakin dalam mereka berada di jalur penjualan Anda, semakin besar kemungkinan sebuah kesepakatan atau deal akan ditutup.

Sebagai contoh, asumsikan bahwa selama dua kuartal terakhir, 60 persen pelanggan yang mencapai tahap mendaftar untuk uji coba gratis akhirnya membeli langganan.

Anda dapat menggunakan metode  ini untuk memprediksi bahwa 60 persen prospek yang saat ini telah terdaftar dalam uji coba gratis akan berlangganan. Dengan menggunakan angka ini, Anda dapat memperkirakan pendapatan Anda.

Secara teori, Anda dapat memprediksi pendapatan Anda berdasarkan tahap peluang apa pun. Tetapi semakin jauh di dalam corong sebuah sales funnel itu, semakin akurat ramalannya. Itu karena Anda tahu lebih banyak tentang klien potensial ini, yang cukup untuk memprediksi pendapatan di masa mendatang.

Ada potensi kekurangan dalam metode ini, hal itu adalah tidak mempertimbangkan usia setiap prospek. Pemilik yang lebih lama, atau seseorang yang bertahan sebelum mencapai tahap uji coba gratis, kemungkinan kecil untuk berkomitmen dibandingkan orang yang melewati tahap awal dengan cepat. Tahap ini memperlakukan kedua prospek secara setara.

  1. Test market analysis forecasting

Metode ini membantu Anda untuk memprediksi keuntungan berdasarkan ketertarikan project pada produk. Proses ini melibatkan produk yang berjalan atau pelayanan untuk tes pemasaran dan mereview hasilnya. Secara teknis metode ini berharga untuk sebuah startup yang tidak memiliki sejarah penjualan untuk ditarik atau untuk startup yang baru memulai bisnis. Jika Anda tahu kampanye sebuah crowdfunding, seperti Kickstarter atau Indiegogo adalah salah satu bentuk uji pemasaran atau test market.

Sebagai contoh, test penjualan bisa dilakukan dengan penjualan di segmen konsumen kecil atau bisnis. Perusahaan melakukan kampanye crowdfunding seperti yang dilakukan Kickstarter atau Indiegogo menerapkan salah satu bentuk pengujian pemasaran tersebut. 

Metode ini juga memiliki kekurangan. Tidak ada jaminan produk Anda akan berkinerja baik di pasar terbuka seperti di pasar pengujian Anda. Sebelum menggunakan metode ini, sebaiknya gunakan data tambahan yang dapat menjadi bahan tambahan dalam mempertimbangkan persaingan di industri Anda dan kebiasaan membeli konsumen target market Anda.

  1. Historical forecasting

Metode ini adalah model revenue forecasting secara langsung. Sejarah prediksi mengasumsikan bahwa apapun yang terjadi di masa lalu pasti akan berlanjut dan terjadi kembali. 

Salah satu contohnya, apabila keuntungan Anda mencapai 100 juta di bulan Januari, maka ada kemungkinan bahwa hasilnya akan sama pada bulan Februari dan beberapa bulan kedepan. 

Namun ada kekurangan dari metode ini. Walaupun hasil prediksinya diambil dari kenyataan di masa kini, namun dapat memberikan banyak asumsi kedepannya. Misalnya pada awalnya penjualan tidak stabil dan pendapatan perbulan tidak bertambah atau stabil. Kedua, prediksi ini tidak bisa mengikuti fluktuasi yang terjadi secara natural, sepeti musiman, perubahan keinginan konsumen atau pertumbuhan dari hasil tim penjualan produk Anda. 

Walaupun begitu, terdapat cara untuk memodifikasi metode ini agar hasilnya menjadi lebih akurat. Anda dapat melihat trend yang telah berlangsung selama 6 bulan kebelakang atau bahkan satu tahun kebelakang. Hal ini akan menunjukkan pergerakan rata-rata yang dapat dianggap sebagai perubahan musiman dan rata-rata pertumbuhan keuntungan. 

Anda kemudian dapat mengubah proyeksi prediksi penjualan Anda secara berurutan dengan dimulai dari rata-rata penjualan yang lebih akurat untuk menggambarkan penjualan secara akurat untuk bisnis Anda. 

Perbandingan penjualan tiap bulan juga dapat dijadikan patokan daripada hanya menggunakan metode langsung yang memastikan akurasi perkiraannya.

Model Revenue Forecasting di industri

Salah satu kesamaan dari semua proyeksi model pendapatan adalah tidak semuanya 100% akurat, sebab proyeksi ini dihasilkan berdasarkan laporan data. Walaupun tidak 100% akurat, proyeksi pendapatan model ini dapat membantu Anda untuk memahami keadaan secara umum mengenai pendapatan untuk dimasa depan. Terdapat beberapa model yang dapat Anda implementasi pada bisnis Anda, yaitu:

  1. Straight Line Forecast Model

Ini adalah model prediksi yang paling dasar dan sederhana secara matematis. Yang Anda butuhkan hanyalah data pertumbuhan historis tentang pertumbuhan keuangan perusahaan selama bertahun-tahun. Semakin banyak data yang Anda miliki, semakin akurat proyeksi ini.

  1. Moving Average Forecast Model

Model ini memperhitungkan fluktuasi pendapatan selama jangka waktu yang ditetapkan. Kurangnya kesederhanaan model ini dikompensasi oleh tingkat akurasi yang lebih tinggi. Namun, model ini cocok untuk proyeksi jangka pendek, yaitu beberapa bulan atau kuartal. Sifat mekanisme model ini menciptakan lag ketika digunakan untuk proyeksi pendapatan pada jangka panjang.

  1. Time Series Forecast Model

Model peramalan pendapatan ini rumit dan membutuhkan banyak data dan hasil komputasi. Menggunakan data pendapatan yang tersedia dengan perusahaan, sebuah program digunakan untuk melakukan analisis berdasarkan deret waktu. Analisis deret waktu ini memperhitungkan fluktuasi, dan pasar berubah dan mengidentifikasi berbagai pola. Mempertimbangkan tren historis, data saat ini, dan indikator keuangan, program dapat secara akurat merencanakan proyeksi pendapatan. Model ini paling cocok untuk industri dan perusahaan yang kinerjanya konsisten tetapi sebagian besar waktu dipengaruhi oleh kekuatan pasar.

  1. Linear Regression Forecast Model

Model perkiraan regresi linier memplot proyeksi berdasarkan hubungan yang diamati antara dua atau lebih faktor yang berkorelasi. Dalam hal ini, faktor-faktor yang berkorelasi ini biasanya merupakan indikator yang menentukan output pendapatan. Mirip dengan analisis berdasarkan deret waktu sebelumnya, data historis juga dapat digunakan di sini. Satu-satunya perbedaan adalah bahwa metode pemodelan ini tidak seperti komputasi atau memerlukan data secara intensif. Dengan demikian, model ini memiliki akurasi yang dibutuhkan dengan tingkat kesederhanaan yang tidak terlihat oleh time series forecast model.

Manfaat menerapkan Revenue prediction model untuk bisnis dan perusahaan

Untuk membuat strategi yang akurat mengenai seberapa cepat atau seberapa besar Anda ingin membesarkan skala bisnis Anda. Revenue forecasting model dapat membantu industri dan bisnis untuk:

  1. Melihat prediksi masa depan mengenai bisnis, dan mengenai pendapatan serta pengeluaran.
  2. Membuat keputusan kritis yang berhubungan dengan karyawan dan pendapatan operasional dalam bisnis.
  3. Bergerak melampaui spekulasi semata, dan dugaan pribadi menuju analisis kuantitatif yang lebih akurat.
  4. Memperluas bisnis ke pasar baru dan menerapkan sasaran pendapatan untuk bulan-bulan mendatang.

Tentunya hal ini dapat dilakukan apabila bisnis atau perusahaan Anda telah menemukan poin yang tepat untuk mengelola data penjualan Anda dan memprediksi pendapatan yang akan Anda dapatkan di kemudian hari. 

Terralogiq dapat membantu dan menemukan poin data untuk bisnis Anda dalam membantu Anda membuat prediksi yang cerdas dan tepat. Sebagai perusahaan yang berfokus pada pengembangan location intelligence, Terralogiq dapat membantu membuatkan dashboard dan aplikasi untuk membuat forecasting atau prediksi pendapatan untuk budgeting dan keputusan operasional perusahaan Anda.

Temukan solusi revenue prediction model yang tepat bersama Terralogiq, hubungi kami melalui alamat email halo@terralogiq.com untuk berkonsultasi bersama spesialist kami yang siap membantu Anda.

Author Profile

Albi Panatagama

Marketing and Public Relations Terralogiq Premier Partner Google Maps Platform

|

Share this post on

Related Article

Leave a Reply

Name

Email

Comments