Forecast Penjualan: Definisi, Manfaat, Metode, dan Jenisnya

Forecast penjualan adalah proses memprediksi penjualan suatu produk di masa mendatang. Kegiatan ini akan memperkirakan peluang untuk setiap usahanya dalam memaksimalkan keuntungan.

Tantangan meramalkan penjualan dalam bisnis seringkali memunculkan keraguan dalam mengambil langkah strategis. Namun, bagaimana sebenarnya langkah-langkah tepat dalam membuat forecast penjualan guna meraih peningkatan profit yang signifikan?

Apa itu Forecast Penjualan?

Forecast penjualan adalah proses memperkirakan penjualan dan pendapatan di masa depan berdasarkan analisis data tren pasar dan faktor lain yang dapat mempengaruhi penjualan. Dengan forecasting, perusahaan akan mendapatkan keuntungan dan perencanaan operasional yang lebih baik di produksi berikutnya.

Proses ini akan memperkirakan proyeksi penjualan barang oleh sales team, produksi stok barang agar tidak berlbiihan dan kekurangan, dan tenaga kerja pada periode harian, mingguan, bulanan, hingga tahunan.

Forecasting penjualan memproyeksikan margin penjualan pada akhir periode, tren pasar, analisis perilaku konsumen, dan ukuran permintaan pasar yang akan membeli produk yang dijual oleh perusahaan.

Fungsi Forecast Penjualan

Bagi sebuah bisnis, fungsi forecast penjualan merujuk pada memperkirakan produk penjualan untuk pengambilan keputusan yang lebih strategis. Sales forecast adalah sebuah proses memperkirakan pendapatan dan penjualan di masa depan.

Berikut merupakan fungsi dan keuntungan melakukan forecast penjualan:

• Membuat perencanaan produksi, persediaan, dan distribusi yang lebih strategis
• Mengurangi kekurangan dan kelebihan stok barang
• Menghindari biaya penyimpanan stok barang yang tinggi
• Memaksimalkan penggunaan sumber daya, tenaga kerja, dan bahan baku
• Membantu perencanaan jangka pendek dan panjang
• Memberikan analisis tren pasar dan kebutuhan pelanggan
• Memberikan upaya pengembangan produk lebih cepat
• Membantu negosiasi dengan supplier

Mengapa Forecast Penjualan itu Penting?

Forecast penjualan membantu perusahaan meramalkan atau memprediksi jummah produk atau layanan yang akan terjual dalam periode yang ditentukan. Proses ini membantu karyawan merencanakan jumlah produk yang akan diproduksi agar tidak kekurangan atau kelebihan, sesuai dengan permintaan.

Sales forecast akan dilakukan berdasarkan analisis data historis, faktor ekonomi, tren pasar, dan informasi lainnya untuk menghasilkan proyeksi fungsi crm yang masuk akal mengenai permintaan produk atau layanan perusahaan.

Metode Forecast Penjualan

Secara umum, terdapat dua metode forecast penjualan yang sering perusahaan gunakan, antara lain yaitu:

1. Metode kualitatif

Metode penjualan kualitatif adalah pendekatan dalam meramalkan penjualan yang mengandalkan perhitungan berbasis intuisi, emosi, pengalaman, serta pendidikan individu atau tim yang terlibat.  Akibat dari penggunaan elemen-elemen ini, yang dihasilkan cenderung lebih subjektif dibandingkan dengan metode yang berfokus pada analisis kuantitatif.

Dalam metode penjualan kualitatif, terdapat empat jenis pendekatan yang umum:

1. Survei Pasar: Metode ini melibatkan pengumpulan masukan atau pendapat dari konsumen melalui wawancara langsung, telepon, atau penyebaran kuesioner. Software omnichannel akan menyediakan informasi dari konsumen dalam membentuk gambaran tentang preferensi mereka dan permintaan yang kita harapkan di masa mendatang.
2. Pendapat atau Opini Khusus: Dalam pendekatan ini, pandangan dari berbagai departemen seperti manajer produksi, pemasaran, teknik, keuangan, atau logistik yang memiliki kaitan dengan penjualan, berguna sebagai dasar untuk meramalkan penjualan. Pendapat ini kemudian digabungkan dengan model statistik untuk memberikan gambaran yang lebih lengkap.
3. Metode Delphi: Metode ini melibatkan serangkaian survei yang berulang kepada sekelompok ahli atau individu yang kompeten dalam domain yang bersangkutan. Jawaban dari survei pertama terpakai untuk menyusun survei berikutnya, dan demikian seterusnya hingga konsensus atau hasil yang cukup stabil tercapai.
4. Gabungan Tim Penjualan: Dalam pendekatan ini, anggota tim penjualan dari berbagai wilayah atau unit kerja di perusahaan dikumpulkan untuk memberikan pandangan tentang proyeksi penjualan di masing-masing wilayah atau sektor. Kombinasi pengetahuan lapangan dari tim penjualan dapat memberikan gambaran yang lebih komprehensif.

2. Metode kuantitatif

Metode kuantitatif digerakkan oleh data numerik dan matematis. Data ini dapat terolah menggunakan teknik statistik dan analisis data, dengan bantuan salah satu fungsi CRM ataupun sistem akuntansi penjualan.

Pendekatan ini menghasilkan hasil yang lebih objektif karena menghilangkan interpretasi berlebihan yang mungkin terjadi dalam metode kualitatif.  Metode ini sangat cocok untuk meramalkan penjualan berdasarkan angka-angka yang tersedia, dan sering kali lebih akurat dalam memprediksi tren dan pola.

Dalam konteks metode kuantitatif, ada dua jenis utama:

1. Time Series (Rangkaian Waktu): Metode ini fokus pada analisis data historis dalam interval waktu tertentu, seperti mingguan, bulanan, atau tahunan. Dalam analisis ini, tren dan pola historis digunakan untuk meramalkan penjualan di masa depan. Teknik seperti peramalan rata-rata bergerak, eksponensial, atau ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) sering digunakan untuk memproyeksikan tren waktu.
2. Metode Sebab-Akibat (Kasual): Metode ini mencari hubungan sebab-akibat antara variabel dependen (hasil yang ingin diramalkan) dan variabel independen (faktor-faktor yang berpotensi mempengaruhi hasil). Dalam konteks penjualan, ini mungkin melibatkan analisis hubungan antara penjualan dan faktor-faktor seperti harga produk, promosi, atau ekonomi. Analisis regresi dan analisis korelasi adalah beberapa teknik yang digunakan dalam metode sebab-akibat.

Jenis-Jenis Forecast Penjualan

Ada beberapa model peramalan yang umumnya digunakan oleh perusahaan untuk meramalkan masa depan. Setiap jenis model ini memiliki peran yang khas, disesuaikan dengan kebutuhan perusahaan. Ketiga jenis model tersebut adalah:

1. Model rata-rata bergerak

Salah satu jenis model forecast penjualan yang pertama adalah berfokus pada penggunaan data permintaan terbaru.

Hal ini memungkinkan perhitungan prediksi masa depan menjadi lebih relevan dan sesuai dengan kondisi terkini.

Dalam metode ini, data-data permintaan terbaru, seperti penjualan dalam beberapa periode terakhir, dianalisis untuk mengidentifikasi tren atau pola yang mungkin memengaruhi permintaan di masa mendatang.

Hal ini memungkinkan perusahaan untuk membuat perkiraan yang lebih akurat karena didasarkan pada informasi terkini tentang perilaku konsumen dan pasar.

Jika Anda ingin menggunakan model rata-rata bergerak ini, rumus forecast penjualannya seperti:

RATA-RATA BERGERAK N PERIODE = ∑ (PERMINTAAN DALAM N – PERIODE TERDAHULU)/ N

2. Model rata-rata bergerak terbotot

Model rata-rata bergerak terbobot adalah varian model yang lebih cepat merespons perubahan dibandingkan dengan jenis model lainnya.

Dalam model ini, data dari periode terbaru memiliki pengaruh yang lebih signifikan, karena mempunyai bobot lebih besar.

Berikut ini adalah rumus forecast penjualan untuk menghitung model rata-rata bergerak terbobot:

WEIGHTED MA (N) = ∑(PEMBOBOT UNTUK PERIODE PERMINTAAN AKTUAL PERIODE N) / ∑(PEMBOBOT)

3. Model pemulusan eksponensial

Metode peramalan terakhir ini adalah bentuk model rata-rata bergerak yang menerapkan pendekatan eksponensial dalam memberikan nilai bobot pada data-data masa lalu.

Oleh karena itu, data saat ini akan memberikan dampak yang lebih signifikan atau bobot yang lebih besar dibandingkan dengan model rata-rata bergerak konvensional.

Berikut ini adalah rumus yang dapat Anda gunakan:

FT = FT-1 + Α (AT-1 – FT-1)

Cara Membuat Forecast Penjualan

Membuat forecast proyeksi penjualan melibatkan serangkaian langkah yang cermat untuk menghasilkan proyeksi yang akurat. Berikut adalah langkah-langkah umum atau cara membuat forecast penjualan:

1. Evaluasi tren sebelumnya

Metode ini juga terkenal sebagai analisis tren historis, di mana memeriksa pola penjualan dari tahun sebelumnya. Dalam pendekatan ini, data penjualan historis menjadi landasan identifikasi tren dan pola yang mungkin mempengaruhi performa penjualan di masa mendatang.

Dalam analisis tren historis, tujuan utamanya adalah mengidentifikasi tren jangka panjang yang mungkin terlihat dari data, seperti pertumbuhan atau penurunan yang konsisten dari tahun ke tahun. Prosesnya dapat berupa seperti berikut.

1. Mengumpulkan data penjualan dari tahun-tahun sebelumnya
2. Menyortir data sesuai dengan periode bulanan atau tahunan
3. Pisahkan data ke dalam segmen berdasarkan variabel yang relevan (harga, periode, perwakilan penjualan, atau jenis produk)
4. Siapkan data dengan pola musiman atau fluktuasi pola penjualan yang terjadi dalam periode tertentu, seperti musim liburan

2. Antisipasi tren berikutnya

Tren pasar merupakan faktor eksternal yang memiliki potensi besar untuk mempengaruhi tingkat kesuksesan penjualan untuk lebih siap dan adaptif terhadap perubahan dinamika pasar yang terjadi.

Tren pasar mencakup pergeseran dalam preferensi konsumen, fluktuasi ekonomi, perubahan dalam tren gaya hidup, analisis pesaing, dan faktor-faktor lain yang dapat memengaruhi segmen permintaan dan perilaku pembelian.

Dalam konteks ekonomi, pergeseran dalam siklus ekonomi, inflasi, atau tingkat pengangguran juga dapat berdampak signifikan pada kemampuan konsumen untuk membeli produk.

3. Gabung perubahan

Setelah mengimplementasikan strategi penjualan dasar, fleksibilitas dalam melakukan penyesuaian menjadi krusial jika hasilnya tidak sesuai dengan harapan.  Dalam situasi seperti ini, kemampuan untuk merespons perubahan pasar dan kebutuhan pelanggan secara tepat sangat penting.

Beberapa faktor yang perlu Anda pertimbangkan dalam melakukan perubahan meliputi:

1. Menetapkan harga tetap dengan peninjauan strategi harga berkelanjutan, perusahaan bisa menaikkan harga jika merasa produk memiliki nilai yang lebih tinggi
2. Menyaring pelanggan baru penting untuk memastikan produk atau layanan Anda sesuai dengan kebutuhan pasar
3. Memahami kebutuhan pelanggan untuk memiliki kampanye penjualan
4. Merencanakan promosi khusus atau penawaran diskon dapat mendorong minat dan konversi pelanggan
5. Mempertimbangkan untuk membuka saluran penjualan baru, seperti platform online atau bermitra dengan pihak ketiga
6. Inovasi produk, seperti melakukan perubahan dalam desain, fitur, atau kualitas produk

4. Pantau kompetitor

Pastikan mempertimbangkan tindakan yang para pesaing ambil di pasar. Jadikan bahan evaluasi untuk mengidentifikasi untuk mengantisipasi perubahan dalam dinamika pasar yang mungkin terjadi akibat langkah-langkah yang mereka ambil. 

5. Susun rencana bisnis

Proses ini melibatkan pengembangan rencana yang mendetail dan terperinci. Strategi bisnis melibatkan penetapan tujuan jangka pendek dan jangka panjang perusahaan, penentuan segmen pasar yang akan ditargetkan, serta pilihan taktik dan pendekatan yang akan digunakan untuk mencapai sasaran tersebut.

Penting untuk menjadikan strategi bisnis sebagai panduan yang jelas dan terukur. Hal ini mencakup merumuskan langkah-langkah konkret, menetapkan tanggung jawab dan waktu pelaksanaan, serta mengidentifikasi indikator kinerja yang akan berguna untuk mengukur keberhasilan implementasi strategi.

Cara Menghitung Forecast Penjualan

Setelah mengetahui semua hal tentang forecast penjualan, satu hal lain yang perlu Anda ketahui adalah cara menghitungnya. Berikut contoh yang bisa anda lihat:

Bapak Surya baru saja memulai usaha toko pakaian dan telah beroperasi selama tiga tahun. Ia ingin melakukan perhitungan forecast penjualan untuk menunjukkan prestasinya kepada calon investor. Selama periode Januari-Juli 2023, Bapak Surya berhasil meraih keuntungan sejumlah Rp180 juta, dengan rata-rata pendapatan bulanan sebesar Rp25 juta.

Dengan pendekatan tersebut, contoh perhitungan dapat kita jelaskan dalam tiga langkah, sebagai berikut:

Total pendapatan selama periode tertentu / Jumlah bulan berjalan = Rata-rata pendapatan bulanan

Rp180.000.000 / 7 = Rp25.714.286

Rata-rata pendapatan bulanan x Jumlah bulan yang tersisa dalam setahun = Proyeksi pendapatan pada akhir tahun

Rp25.000.0000 x 5 = Rp125.000.000

Total pendapatan selama ini + Proyeksi pendapatan pada akhir tahun 

Rp25.714.286 + Rp125.000.000 = Rp150.724.286

Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa dari awal hingga akhir periode penjualan, Bapak Surya berhasil mencapai keuntungan sebesar Rp150.000.000, dengan perkiraan pendapatan tahunan sebesar Rp150 juta.

Faktor yang Mempengaruhi Forecast Penjualan

Forecast penjualan terpengaruh oleh sejumlah faktor internal dan eksternal yang kompleks. Memahami faktor-faktor ini adalah kunci dalam menghasilkan sistem manajemen dengan ramalan yang akurat dan relevan.

Berikut adalah penjelasan mengenai faktor-faktor tersebut yang dapat terbagi menjadi faktor internal dan eksternal:

1. Faktor internal

1. Riwayat Penjualan: Data penjualan masa lalu adalah dasar utama untuk meramalkan penjualan di masa depan. Analisis tren dan pola dari data historis memberikan wawasan tentang fluktuasi musiman, pertumbuhan, dan perlambatan penjualan.
2. Promosi dan Pemasaran: Upaya promosi, kampanye iklan, dan strategi pemasaran memiliki dampak langsung pada permintaan produk. Perubahan dalam strategi pemasaran dapat mempengaruhi tingkat penjualan.
3. Harga Produk: Perubahan harga dapat mempengaruhi persepsi pelanggan terhadap nilai produk dan, akibatnya, mempengaruhi permintaan.
4. Stok Persediaan: Jumlah persediaan yang tersedia dapat mempengaruhi ketersediaan produk di pasar. Persediaan yang berlebihan atau terbatas dapat mengganggu ramalan penjualan.
5. Penawaran Produk: Penambahan atau pengurangan produk dalam lini produk perusahaan dapat memengaruhi bagaimana produk lain dalam portofolio berperforma.

2. Faktor eksternal

1. Tren Pasar: Perubahan tren konsumen, preferensi, dan gaya hidup dapat mempengaruhi permintaan produk. Misalnya, tren kesehatan atau keberlanjutan bisa berdampak pada permintaan produk yang sesuai.
2. Kondisi Ekonomi: Siklus ekonomi, inflasi, tingkat pengangguran, dan faktor ekonomi makro lainnya dapat mempengaruhi daya beli konsumen dan, akibatnya, permintaan produk.
3. Persaingan: Aktivitas pesaing, termasuk strategi harga, promosi, dan inovasi produk, dapat mempengaruhi bagaimana produk Anda terlihat oleh pasar.
4. Peristiwa Luar Biasa: Bencana alam, perubahan regulasi, atau peristiwa tak terduga lainnya dapat memiliki dampak besar pada permintaan produk.
5. Musim dan Hari Libur: Musim, liburan, dan peristiwa khusus lainnya dapat mempengaruhi pola pembelian dan konsumsi.
6. Tren Teknologi: Perkembangan teknologi baru atau tren digital dapat mempengaruhi cara konsumen berinteraksi dengan produk dan cara produk terjual.
7. Faktor Demografis: Perubahan dalam demografi populasi, seperti pertumbuhan penduduk atau perubahan usia rata-rata, dapat mempengaruhi permintaan produk.

Optimalkan Forecast Penjualan dengan Software Sales TotalERP

Melakukan forecast penjualan secara akurat bukanlah tugas yang mudah, terutama saat bisnis harus menganalisis data dari berbagai saluran penjualan. Di sinilah pentingnya menggunakan software sales yang mampu mengotomatisasi proses prediksi dan analisis penjualan secara real-time.

Software sales TotalERP hadir sebagai solusi lengkap yang membantu tim sales dalam memproyeksikan penjualan dengan lebih presisi. Dengan fitur lengkap yang dimiliki, TotalERP mempercepat pengambilan keputusan dan meningkatkan koordinasi antara tim sales, marketing, dan operasional secara menyeluruh. Coba demo gratis sekarang!

Berikut adalah manfaat utama penggunaan software sales TotalERP:

• Pantau Aktivitas Penjualan dari Device Apapun: Peroleh laporan aktivitas & update data penjualan otomatis dengan akses secara real-time melalui Sales Mobile Apps untuk Android & iOS.
• Tingkatkan Revenue dengan Sales Target Management: Permudah monitoring progress penjualan dan tentukan target individual maupun tim dalam satu dasbor.
• Pertajam Strategi Penjualan untuk Meningkatkan Profit: Susun strategi yang lebih efektif berdasarkan analisa tren penjualan dan laporan akurat.
• Pantau Performa dan Hitung Komisi Tim Sales Otomatis: Kalkulasikan jumlah komisi yang didapat setiap sales person secara akurat berdasarkan target yang berhasil dicapai.

Kesimpulan

Dengan menggabungkan data historis dan pengaruh faktor eksternal seperti tren pasar, perubahan harga, promosi, dan inovasi produk, pengusaha dapat membuat proyeksi yang lebih akurat tentang pendapatan yang mungkin tercapai dalam jangka waktu tertentu.

Semua proses ini dapat dengan mudah terlaksana dengan bantuan software sales dari Total. Perangkat ini terancang untuk membantu pengusaha dalam mengelola, menganalisis, dan merencanakan penjualan dengan lebih efektif.

Dengan fitur-fitur seperti visualisasi data, analisis tren, dan kemampuan merancang rencana penjualan yang terintegrasi, software sales Total dapat menjadi alat yang berharga dalam menyusun strategi bisnis yang solid dan responsif terhadap perubahan pasar. Coba demo gratis sekarang!