Inilah Contoh Proyeksi Penjualan yang Dapat Dicoba

Sebagai contoh, ketika seorang pedagang mie ayam ditanya tentang berapa banyak jumlah mie ayam yang terjual setiap harinya, pedagang tersebut dapat memberikan jawaban dalam kisaran angka tertentu. Begitu pula ketika ditanya berapa jumlah mie ayam yang terjual setiap bulannya, angka yang didapat masih berupa perkiraan, yang umumnya tidak terdokumentasi dengan baik.

Lantas, bagaimana sih contoh proyeksi penjualan yang baik itu? Mari simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!

Contoh Proyeksi Penjualan

Salah satu cara yang bisa kamu coba untuk mendapatkan contoh proyeksi penjualan adalah dengan melakukan forecasting atau peramalan. Dengan forecasting, suatu perusahaan dapat mengantisipasi pengeluaran pada masa yang akan datang dan mengetahui cara yang tepat untuk mengalokasikan anggaran.

Untuk melakukan forecasting, perusahaan dapat menggunakan data historis dari sumber primer maupun sumber sekunder. Berikut ini adalah penjelasannya:

Sumber Primer

Dalam sumber primer, organisasi atau orang yang melakukan forecasting biasanya memperoleh data dari berbagai sumber seperti kuesioner, kelompok fokus, atau wawancara. Biasanya, sumber primer adalah sumber data yang paling dapat diandalkan. Walaupun begitu, data dari sumber primer sebenarnya cukup sulit untuk dikumpulkan dan dipusatkan.

Sumber Sekunder

Sumber sekunder adalah sumber data yang memberikan informasi yang telah dikumpulkan dan diproses oleh pihak ketiga. Contoh paling umum dari jenis informasi sumber sekunder adalah laporan industri. Dengan sumber sekunder, proses forecasting bisnis akan lebih efisien karena data telah terorganisir dan disusun dengan baik.

Cara Melakukan Forecasting Bisnis

Berikut ini adalah beberapa langkah yang dapat kamu ikuti untuk melakukan forecasting bisnis:

1.   Pengumpulan Data

Pembuatan model forecasting, khususnya dengan data yang bersifat kuantitatif, tidak lepas dari pengambilan data yang intensif. Dalam pembuatannya, model forecasting memerlukan adanya sumber data pendukung untuk dijadikan sebagai acuan dalam perhitungan.

Sebagai contoh, seorang penjual mie ayam tidak cukup hanya menebak dan mengingat berapa porsi mie ayam yang berhasil dia jual setiap harinya untuk dapat mengetahui proyeksi penjualan mie ayam pada masa yang akan datang. Sebaliknya, dia harus mendokumentasikan, merekam, dan mencatat hasil penjualannya.

Tujuan pengumpulan data ini adalah untuk mendapatkan angka penjualan riil yang diperoleh selama beberapa waktu terakhir. Mungkin satu bulan terakhir, tiga bulan terakhir, dan seterusnya. Semakin banyak data yang berhasil dikumpulkan, semakin baik pula input yang dapat digunakan untuk menganalisis tren yang dimiliki berdasarkan data tersebut.

2.   Analisis Tren Data

Sepintas, data penjualan yang tercatat hanyalah rangkaian angka yang terlihat tidak begitu berarti. Namun, sejak memasuki era digital, keberadaan data ternyata memiliki peran yang sangat vital. Di era digital ini, data dapat diibaratkan sebagai emas yang tersembunyi di antara gundukan tanah di perut bumi yang perlu ditambang, disaring, diseleksi, dan disortir.

Secara umum, setiap data memiliki karakteristik tertentu yang berbeda-beda. Baik itu siklus, musiman, tren, atau acak. Catatan data penjualan memiliki keunikannya tersendiri yang perlu dibaca oleh setiap pengusaha atau pelaku bisnis. Kecenderungan data yang berbeda inilah yang mengharuskannya untuk diolah dengan berbagai jenis metode yang ada, termasuk ketika melakukan forecasting bisnis. Data dengan karakteristik tertentu akan lebih cocok untuk dianalisis sesuai peruntukannya dengan metode tertentu pula.

3.   Memilih Metode Forecasting

Ada cukup banyak metode forecasting bisnis yang dapat kamu gunakan untuk memproyeksikan kondisi bisnis pada masa yang akan datang. Seperti yang sudah disebutkan sebelumnya, hal ini sangat ditentukan oleh tren data yang dianalisis.

Ada dua metode forecasting bisnis yang paling umum untuk digunakan, yaitu Weight Moving Average (WMA) dan Single Exponential Smoothing (SES). Data yang memiliki karakteristik siklus dan musiman cenderung lebih cocok menggunakan metode WMA. Di sisi lain, data yang memiliki tren tertentu dapat menggunakan metode seperti SES.

Kedua metode forecasting di atas bisa dibilang merupakan metode yang paling sederhana untuk menghitung proyeksi angka penjualan atau sejenisnya pada masa yang akan datang. Meskipun sebenarnya ada beberapa metode forecasting lainnya, dengan menggunakan kedua metode di atas kita sudah dapat melihat hasil proyeksi setidaknya untuk satu periode yang akan datang.

Demikian penjelasan mengenai contoh proyeksi penjualan yang bisa kami bagikan. Jika Anda ingin mencapai target penjualan seperti yang sudah diproyeksikan, salah satu cara yang bisa dilakukan adalah dengan memberikan penghargaan kepada karyawan yang berperan penting dalam melaksanakannya. Salah satu penghargaan atau reward yang dapat diberikan kepada karyawan Anda adalah Pluxee Gift.

Pluxee Gift adalah voucher dengan kemudahan dari sisi penggunaan dan keuntungan lainnya, seperti penyesuaian nominal sesuai keinginan Anda. Selain itu, voucher ini dapat digunakan untuk berbelanja di lebih dari 560 merchant dan 23.300 outlet. Semoga contoh proyeksi penjualan yang kami sampaikan dapat membantu Anda, ya!