Прогноз продаж: как рассчитать по воронке, истории и данным CRM

Три цифры про будущее, которые часто путают, хотя отвечают они на разные вопросы.

План — это цель: сколько компания хочет продать. Бюджет продаж переводит план в деньги компании: выручку, расходы на привлечение, поступления по месяцам. Прогноз отвечает на третий вопрос: сколько получится на самом деле, если ничего не менять.

Прогноз продаж не может быть точнее данных, из которых его считают.

Для расчёта по воронке в каждой сделке нужны пять полей:

• сумма сделки — реальная, из КП или счёта, а не «примерно миллион»: от неё зависит и средний чек в отчётах;
• этап воронки с понятными критериями входа: например, сделка попадает на «Счёт выставлен» только тогда, когда счёт действительно отправлен;
• ожидаемая дата оплаты, которую менеджер обновляет после каждого контакта с клиентом;
• ответственный менеджер;
• причина отказа для проигранных сделок.

Для расчёта вероятностей понадобится ещё история: когда сделка перешла на каждый этап и чем закончилась. Если истории нет, начинать придётся с подготовки. Сначала наводят порядок в воронке, потом копят 3–6 месяцев данных.

Так мы работали с MightyCall. Перед тем как строить аналитику, пересобрали воронки и подключили выгрузку дат перехода по этапам в Google Таблицы. Воронок стало две, для первичных и повторных продаж. В таблицу автоматически попадают статус, этап, бюджет, менеджер, даты создания, квалификации, переходов и закрытия, а на отдельной странице дашборда видна ожидаемая и фактическая выручка по месяцам. Когда такие данные есть, вероятности этапов можно посчитать формулами в той же таблице.

Метод зависит от того, сколько у вас истории и насколько длинный цикл сделки.

Самый наглядный метод для отдела продаж: каждая открытая сделка приносит в прогноз только ту долю, с какой вероятностью она закроется.

Формула прогноза продаж по воронке:

Прогноз = оплачено с начала периода + Σ (сумма открытой сделки × вероятность оплаты с её этапа)

В сумму попадают только сделки, у которых ожидаемая дата оплаты приходится на период прогноза.

Условный пример. Компания продаёт оборудование B2B, план на ноябрь — 6 000 000 ₽. На 18 ноября оплачено 2 400 000 ₽. Вероятности этапов посчитаны по истории за полгода (как это сделать, покажем в следующем разделе).

Проценты «из головы» или из чужой статьи делают прогноз продаж красивым, но бесполезным.

Вероятность этапа — это доля сделок, которые прошли через этап и в итоге были оплачены.

Вероятность этапа = выигранные сделки, прошедшие этап ÷ все закрытые сделки, прошедшие этап

Закрытые сделки складываются из выигранных и проигранных. Сделки, которые ещё в работе, в расчёт не идут: их исход неизвестен.

Условный пример. За последние шесть месяцев через этап «КП отправлено» прошло 160 сделок. 10 из них ещё открыты, 150 закрыты: 60 оплачены, 90 проиграны. Вероятность этапа: 60 ÷ 150 = 40%.

Правила, без которых цифра будет обманывать:

• Период — полгода–год. Меньше — мало сделок и случайные колебания, больше — данные о процессе, которого уже нет.
• Выборка от 30–50 закрытых сделок на этап. Если сделок меньше, объедините соседние этапы или возьмите более длинный период.
• Отдельный расчёт для разных воронок. Вероятность «КП отправлено» в продаже новому клиенту и в повторной продаже может сильно различаться. То же касается каналов и менеджеров, если между ними большой разрыв.
• Сделка учитывается на всех пройденных этапах. Сделка, оплаченная со «Счёта», прошла и «Квалификацию», и «КП». Если менеджеры перепрыгивают этапы, вероятности исказятся. Это сигнал навести порядок в воронке.
• Пересчёт раз в квартал, а также после любых изменений этапов, цен или скриптов.

Быстрый способ проверить, успеваете ли вы, когда воронка в CRM ещё не в порядке.

Run Rate считает прогноз по текущему темпу: факт с начала месяца растягивают на весь месяц.

Прогноз выполнения плана, % = факт ÷ прошедшие рабочие дни × все рабочие дни месяца ÷ план × 100%

Продолжим условный пример. В ноябре 20 рабочих дней, к 18 ноября включительно прошло 12. Оплачено 2 400 000 ₽.

2 400 000 ÷ 12 × 20 = 4 000 000 ₽. Прогноз выполнения плана: 4 000 000 ÷ 6 000 000 × 100% ≈ 67%.

Взвешенная воронка дала 76%, Run Rate — 67%. Расхождение нормальное: Run Rate не видит, что в воронке лежит счёт на 1,2 млн. Зато он не зависит от того, насколько честно менеджеры ведут сделки, и годится как контрольная цифра.

Когда Run Rate врёт:

• оплаты приходят в конце месяца. У многих B2B-компаний так и есть, и в первой половине месяца метод занижает прогноз;
• крупная разовая оплата пришла в начале месяца. Её растягивают на весь месяц, и прогноз получается завышенным;
• в месяце праздники и короткие недели. Считайте рабочие дни, а не календарные.

Для прогнозирования продаж на квартал и год воронки мало: нужна история за 1–2 года.

Самый простой вариант — скользящая средняя: прогноз на следующий месяц равен среднему за последние три. Она сглаживает случайные всплески, но запаздывает за трендом и ничего не знает о сезоне.

Сезонность учитывают коэффициентом:

Коэффициент сезонности месяца = продажи этого месяца ÷ среднемесячные продажи за год

Условный пример. За прошлый год компания продала на 48 млн ₽, в среднем на 4 млн в месяц. В декабре было 5,2 млн. Коэффициент декабря: 5,2 ÷ 4 = 1,3.

Для прогноза на декабрь этого года нужен текущий уровень продаж без сезонных всплесков. Его получают так: продажи последних месяцев делят на их коэффициенты сезонности и усредняют. Допустим, вышло 4,5 млн в месяц. Умножаем на коэффициент декабря: 4,5 × 1,3 = 5,85 млн ₽.

Коэффициенты надёжнее считать по двум-трём годам: по одному году в сезонность может попасть случайная крупная сделка. Если бизнесу меньше года, сезонность пока не посчитать, поэтому ориентируйтесь на воронку и Run Rate.

В B2B с длинной сделкой подходы совмещают: история даёт прогноз на квартал, воронка уточняет текущий месяц.

Две-три сделки могут испортить прогноз сильнее, чем ошибка в вероятностях.

Вернёмся к примеру. Сделка Е на 2 млн стоит на этапе «Квалификация», а дата оплаты у неё 30 ноября. Допустим, средний цикл сделки в компании 45 дней. Шанс, что клиент за 12 дней пройдёт путь от первого разговора до оплаты, близок к нулю, хотя формально сделка добавляет в прогноз 200 000 ₽.

Правила для таких случаев:

Одна цифра создаёт ложную уверенность, три — показывают диапазон.

Прогноз продаж, который никто не сверяет с фактом, со временем превращается в ритуал.

В конце каждого месяца сравнивайте прогноз, сделанный в середине месяца, с фактом. Хватит двух показателей.

Ошибка прогноза, % = |факт − прогноз| ÷ факт × 100%

Смещение = среднее (прогноз − факт) за несколько месяцев

Условный пример за три месяца:

Задача CRM — сделать так, чтобы данные для прогноза собирались без ручного труда.

Если в вашей CRM нет готового отчёта, который считает прогноз продаж по вероятностям из вашей же истории, его собирают из нескольких частей.

Поля сделки. Бюджет, этап, ожидаемая дата оплаты, причина отказа. Если вероятность этапа нужна прямо в карточке, её хранят в отдельном поле или подтягивают в отчёт из таблицы вероятностей.

Обязательность. Поле, которое можно не заполнять, через месяц окажется пустым у половины сделок. В кейсе MightyCall ключевые поля сделали обязательными, а виджет «Триггеры» переводит сделку на следующий этап только после того, как менеджер зафиксировал результат.

История переходов. Даты переходов по этапам и суммы выгружают в Google Таблицы виджетом «Выгрузка в Google Таблицы». По тарифам с 2026 года он стоит 499 ₽ за пользователя (cmdf5.ru/tarifs, октябрь 2026). В таблице уже считают вероятности этапов, взвешенную воронку и сценарии.

Дашборд. Когда таблица разрослась и руководителю нужно видеть план-факт по отделу и менеджерам в одном окне, собирают дашборд продаж. Какие показатели на нём держать, мы разбирали в статье как сделать дашборд продаж.

Поиск проблемных сделок. ИИ-агент Atlas работает внутри amoCRM и отвечает на вопросы по данным CRM, звонкам и встречам. Ему можно дать групповой запрос, например «какие сделки висят без следующего шага», и получить список вместо ручного просмотра карточек. Отчёты Atlas умеет присылать в Telegram и собирать дашборды. Абонплаты нет: по данным cmdf5.ru на октябрь 2026, обычный ответ стоит в среднем 1–2 ₽.

Как такие данные выглядят на практике, видно по кейсу Feliz. Там дашборды считают конверсии из контакта в КП, из КП в счёт и из счёта в оплату по дням и неделям. Если перемножить конверсии от нужного этапа до оплаты, получится приблизительная вероятность оплаты с этого этапа. Для точного веса во взвешенной воронке всё равно лучше посчитать долю по закрытым сделкам, как в разделе выше.

Прогноз продаж работает, когда его обсуждают каждую неделю, а не смотрят в отчёте раз в месяц.

Короткая встреча в понедельник с одним и тем же порядком:

Прогнозирование продаж чаще ломается не на формулах, а на процессе.

Этапы с критериями, обязательные даты оплаты, закрытые проигранные сделки. На бесплатном аудите amoCRM за час онлайн разберём ваш процесс продаж, работу менеджеров, автоматизации и интеграции. На выходе вы получите план улучшений и поймёте, что мешает собрать честный прогноз.