최근 작성한 블로그 글, SaaS 스타트업, Head of Sales의 성공적 온보딩을 위한 20가지 체크리스트, 에서 포어캐스트 방법론을 언급했는데, 관련하여 조금 더 자세히 설명해 달라는 문의가 있었습니다. 이전 회사에서는 주로 Enterprise Account Executive 등 IC (Individual Contributor) 역할을 맡다가 새로운 회사에서 처음으로 Head of Sales 역할을 맡게 되었을 때, 첫 포어캐스트 분석이 막연할 수 있습니다. Head of Sales 없이 본인이 이사회의 요청으로 첫 포어캐스트 분석을 하는 창업자 및 CEO께도 도움이 될 것 같습니다.
저는 지금도 일주일에 두 번 씩 포어캐스트 미팅을 진행하고 있습니다. 한번은 영업팀 모두와 함께, 다른 한번은 영업팀의 리더십 그룹과 함께. 이렇게 중요도가 높은 포어캐스트 미팅이기에 제가 사용하고 있는 몇 가지 방법론을 소개하려 합니다. 참고로 저는 여기서 소개하는 방법론에서 한 두 가지를 선택하는 것이 닌, 이 방법론을 혼합하여 분기 별 예측치의 범위를 뽑아내고 있습니다. 관련하여서는 이 글의 후반부에 추가로 설명하겠습니다.
Intuitive Forecasting Method – 각 영업팀의 판단에 의존하는 방법
가장 간단한 방법은 각 영업 사원 (팀원)에게 이번 분기 예측치를 물어보고 그 수치 (“Call”)을 합산하는 것 입니다. 영어로는 그럴싸하게 “Intuitive Forecasting”이라고 부르는데, 방법이 중요한 게 아니라, 각 영업 사원의 예측치를 합리적으로 도출할 수 있는 영업 리더십의 분석과 이를 이끌어 내는 대화과정이 더욱 중요한 것 같습니다.
영업사원에게 자유롭게 예측치를 도출하라고 한다면, 개인의 특성에 따라 너무 보수적이거나 너무 공격적인 수치를 가져올 수 있습니다. 따라서, Intuitive Forecasting을 위해 팀원과 대화를 진행 할 때에는, SIP (Sales Incentive Plan)상에서 제시하는 Quota, 직전 분기의 실제 실적, 이번 분기 예측치를 서포트 (Support) 해주는 영업 파이프라인 기회들 (Opportunity) 을 사전에 분석하고 대화에 임해야 합니다.
Length of Sales Cycle Forecasting – 영업 사이클을 기준으로 가중치를 적용해 ARR을 합산하는 방법
각 Opportunity 의 예측 ARR (Annual Recuring Revenue) * (현재 파이프라인에 체류한 기간 / 평균 세일즈 사이클) : 이후 이렇게 가중치를 적용한 Opportunity 들을 합산
Length of Sales Cycle Forest 방법론은 우리의 제품이 Product-Market Fit 단계를 지나 상대적으로 표준화된 절차를 통해 판매 되며, 영업 사이클 예측이 상대적으로 쉬운 제품에 주로 적용하는 포어캐스트 방법론입니다.
이 방법론은 각 Opportunity들이 Qualified 된 후 파이프라인에 머무른 기간을 평균 세일즈 사이클과 비교하여 이를 조정 가중치로 삼으며, 이렇게 계산한 조정 가중치를 예측 ARR에 곱하여 전체 파이프라인의 분기 마감 예측 ARR을 구하고 있습니다.
따라서, 영업 사이클 예측이 상대적으로 표준화되어 있을 뿐 아니라, 마케팅에서 엄정한 Lead Scorng을 진행하여, 낮은 품질의 Lead를 영업 파이프라인에 들어서기 전에 철저히 거를 수 있는 체계가 반드시 필요합니다.
또한, 평균 영업 사이클을 구할 때, 국가별로, Lead Source 별로, 혹은 ARR 사이즈 나 Territory (Enterprise, Mid-market, Commercial) 별로 분석을 진행해 본다면, 서로 다른 특성에 따라 다르게 나타나는 영업 사이클의 특징을 잘 짚어내고 더 정교한 포어캐스트 모델을 만들 수 있습니다.
Opportunity Stage Forecasting – 영업 스테이지 별로 다른 가중치를 적용해 ARR을 합산하는 방법
각 Opportunity 의 예측 ARR (Annual Recuring Revenue) * 현재 영업 Stage * Stage 별 가중치 : 이후 이렇게 가중치를 적용한 Opportunity 들을 합산
Opportunity Stage Forecasting 방법론은 시리즈 B 이상의 B2B, SaaS 스타트업에서 가장 폭넓게 사용되는 포어캐스트 방법론으로, 세일즈포스와 같은 Sales CRM Tool과 영업 프로세스 및 데이터 정확도 (data hygiene) 이 정립된 스타트업에 적합합니다.
각 스테이지별로 가중치를 부여하여, 스테이지별로 존재하는 Opportunity의 ARR에 그 가중치를 곱하여, 전체 파이프라인 내 ARR을 합산하여 구하는 방식입니다.
PQR (Pipeline-to-quota) funnel – 쿼타 대비 파이프라인 별 비율을 통해 포어캐스트를 관리하는 방식
제가 사용하는 방식은 아니지만, B2B/SaaS VC로 유명한 Tomasz Tungus가 거듭 소개한 PQR (Pipeline-to-quota)를 이용한 포어캐스트 방식도 유용해 보입니다. ‘그래서 이번 분기 영업이 클로징 할 ARR이 얼마인데?’ 라는 수치를 직관적으로 알기에는 조금 어려워 보이는데요, 그래도 이 방식이 유용한 상황을 몇개 떠올려 보면, 분기별로 Quota가 되도록 일관되고, developer community 혹은 SEO를 통해 inbound가 꾸준히 유입되는 제품에는 PQR을 통한 포어캐스트 방식이 유용할 것 같습니다.
High-Medium-Low, 그래서 예상하는 숫자는 뭔데?
위의 분석을 진행한다고, 이사회나 경영진 포어캐스트 미팅에서 주저리주저리 분석 결과를 설명해서는 안되겠죠? 30분 단위로 타이트하게 진행되는 주간 포어캐스트 미팅에서는 핵심만 간결히, “내가 예측하는 이번 분기의 보수적인 혹은 가장 공격적인, 또는 합리적으로 예측하는 수치는 다음과 같다” 라는 설명을 할 수 있어야 합니다.
위의 분석은 이를 뒷받침 하는 Top down 방식의 분석 방법론이 될 뿐 입니다. 또한 Bottom up 방식으로 위의 수치를 서포트 하는 개별 딜들의 현황을 모두 꿰고 있어야 합니다. 만약 이번 분기의 규모와 가능성 높은 딜들이 80개라면 그 현황을 모두 파악하는 것은 꽤 많은 노력이 필요한 일입니다. 그래도 그걸 해내는게 이사회 및 회사의 주요 경영진에게 신뢰를 주는 Head of Sales역할이라고 생각합니다.
One thought on “SaaS 스타트업의 영업 리더십을 위한 포어캐스트 (Forecast) 방법론”