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売上予測とは?重要性から必要なデータ、予測精度を高める方法まで徹底解説

売上予測とは

売上予測とは、一定期間内の売上高を見積もることで企業の経営活動において極めて重要な指標です。単なる数字の予測ではなく企業の戦略策定や意思決定に不可欠な情報を提供します。過去の売上実績や市場動向、顧客データ、経済状況などを基に将来の売上を予測することで、企業の成長を支えるだけでなく、リスク管理にも役立ちます。
また、売上予測は、経営活動のさまざまな場面で重要な役割を果たします。例えば、売上目標の設定や新規事業への投資判断、既存事業の拡大・縮小、製品開発、マーケティング戦略の立案、人員配置、在庫管理など、多岐にわたる経営活動において、売上予測は重要な役割を果たします。
売上予測の精度は、データの質や分析手法、担当者の経験などに大きく左右されます。そのため、継続的に予測精度を高めることが重要です。CRMやSFAなどのデータ分析ツールを活用し、データの可視化と分析を行うことで、精度の高い売上予測を目指せます。また、PDCAサイクルを回し、予測を定期的に見直すことで、予測モデルを適宜改善していく姿勢が求められます。

売上予測と売上目標の違いについて

売上予測と売上目標は、混同されやすい概念ですが、役割が異なります。売上予測は、現状分析に基づいた将来の売上の「見込み」を表し、企業が達成を目指す「目標」とは異なります。売上予測が客観的なデータ分析に基づくものである一方、売上目標は企業の成長戦略や意志を反映した数値です。

売上目標の設定においては、売上予測を参考にしながら行う必要があります。例えば、売上予測が3億円と見込まれている場合でも、会社が5億円の売上目標を設定することがあります。このような場合、目標を達成するために、営業施策を追加で検討したり、人材を新たに確保したり、積極的な取り組みが必要になります。

売上予測の目的

売上予測には、企業の戦略的な意思決定や業務効率の向上に役立つさまざまな目的があります。ここでは、売上予測が果たす役割を以下の3つに分けて解説します。正確な売上予測を行うことで、企業は先を見据えた対応やリスクの管理を行い、売上の成長を実現することが可能です

経営判断材料

売上予測は、経営層が経営判断を行う際の重要な判断材料です。例えば、新規事業への投資や既存事業の拡大・縮小、人員配置の検討など、経営層に対して将来の売上高を予測し、共有することで、経営層はより的確な経営判断を行うために役立てられます。

目標設定の基準

売上予測は、現実的で達成可能な売上目標を設定する基礎データとなります。過去の売上実績や市場の動向を考慮し、売上予測に基づいた目標を設定することで、営業担当者のモチベーション向上や業績向上が期待できます。

資源配分最適化

売上予測は、人員、資金、設備などの経営資源を最適に配分するために役立ちます。例えば、特定地域での売上が高く見込まれる場合、そこに営業担当者を重点配置したり、マーケティング予算を増加させたりすることで、資源を効果的に活用し、適切な配分を決定することで効率的な経営を実現できます。

売上予測に利用するデータ

精度の高い売上予測を行うためには、多様なデータを適切に活用することが重要です。ここでは、売上予測に役立つ主要なデータの種類とその役割について解説します。

過去の売上実績データ

売上予測の基礎となるのが、過去の売上実績データです。売上高に加え、より詳細なデータを収集・分析することで、精度の高い予測が可能になります。少なくとも過去数年間の月次売上、四半期売上、前年同期比成長率などのデータを収集し、売上のトレンドやパターンを把握し、将来の見通しに役立てることが重要です。
具体的には、次のデータを活用することで、売上予測の精度がさらに高まります。

月次売上データ

月次売上データは、短期的なトレンドや季節変動を把握するために欠かせません。特に、消費財やサービス業など、季節によって売上が変動しやすい業種では、月次データを分析することで、繁忙期や閑散期の売上を予測しやすくなり、季節性を考慮した営業戦略やマーケティング施策の立案が可能になります。

四半期売上データ

四半期ごとの売上データは、中期的な売上の推移や成長性を把握する際に役立ちます。四半期ごとに業績を比較することで、季節性の影響を除いた客観的な評価が可能になり、年度計画や中期計画の精度が向上します。

前年同期比成長率

前年同期比成長率を分析することで、売上が前年に比べてどれだけ伸びているか、あるいは落ち込んでいるかを把握できます。成長率の推移を把握することで、自社の成長性を評価し、今後の売上予測に反映するための重要なデータとなります。例えば、特定の時期で成長率が上昇傾向にある場合、そのトレンドを踏まえた新たな戦略立案が可能です。

これらのデータを継続的に蓄積し、分析することで、業界や市場の動向、自社の強み・弱みを理解し、売上予測の精度を高めることができます。また、データの正確性を確保するために、入力ミスや漏れがないかを確認し、必要に応じて修正を行うことが重要です。データが正確でない場合、売上予測が正しく行われないため、定期的にデータを見直す必要があります。

営業パイプラインデータ

営業パイプラインデータは、現在進行中の商談の状況を把握し、短期的な売上予測を行うための重要な情報源です。以下のパイプライン内の各データは、売上の見込みや達成可能性を示す重要な指標です。

見込み客数

パイプラインに存在する見込み客数は、将来の売上のポテンシャルを示します。見込み客数が増加傾向にある場合、近い将来の売上増加が期待されます。また、現在の見込み客数を基に売上予測を調整することで、リソース配分をより効率的に行うことができます。

成約率(商談化率)

見込み客が商談に進む割合を把握することで、現在のパイプラインがどの程度の売上につながるかを予測可能です。見込み客数と商談化率を掛け合わせることで、予測される商談数を算出し、売上見込みの精度を高められます。

商談数

進行中の商談数は、短期的な売上の見込みを裏付けるデータです。商談数が多いほど、短期的に受注が増える可能性が高いため、今後数か月間の売上予測の裏付けデータとして活用されます。

リードタイム(商談から成約までの期間)

商談が成約に至るまでのリードタイムを把握することで、現在のパイプラインがいつ売上に転換するかを予測できます。リードタイムが長い場合、現在の商談が次の四半期以降の売上に寄与する可能性が高く、リードタイムを考慮することで正確な売上時期の予測が可能です。

商談ステージごとの成約率

商談のステージごとの成約率を分析することで、パイプライン全体の売上見込みがより正確に把握できます。各ステージの成約率を掛け合わせることで、進行中の商談が売上に結びつく確率を見積もり、売上予測に反映させることができます。

商談の規模(金額)

各商談の規模を把握することで、成約時の売上額を具体的に予測できます。大規模な商談が多く進行している場合、将来的な売上が大きくなる見込みが立ちやすく、より正確な収益予測に役立ちます。

受注率と解約率

全体の商談に対する受注率は、営業パイプラインが売上につながる確率を示す重要な指標です。受注率が高い場合は、今後の売上が安定して推移することを示します。受注率を基に、案件数と成約金額を掛け合わせることで、売上予測の数値が高い精度で算出できます。
また、解約率が高い場合、売上に悪影響を与える可能性があるため、予測から減少分を差し引くことで、より現実的な売上予測を立てることが可能です。

顧客データ

顧客データを活用することで、顧客層ごとの売上動向を把握し、より正確な売上予測が可能になります。顧客データには、属性情報(年齢、性別、職業、地域など)や購買履歴が含まれ、これらを基に顧客セグメント別の売上予測や顧客の再購入率の予測が行えます。
具体的には、特定の顧客層がリピート率が高い場合、その顧客層に向けた販売施策を強化することで安定した売上を目指せます。顧客のニーズや購買パターンを分析することで、より効果的な販売戦略を立案し、売上向上に繋げることが可能です。

製品データ

製品データを分析することで、製品ごとの売上予測が可能になります。製品データには、製品名、価格、原価、販売数量などが含まれ、これらを活用することで需要の高い製品や売れ行きの悪い製品を把握し、在庫管理や販売促進戦略に役立てられます。

また、価格と原価から利益率を算出し、収益性を高める施策を検討することが可能です。製品データの活用により、収益性の向上と需要に即した在庫管理が実現し、売上予測の精度がさらに高まります。

売上予測のプロセス

売上予測は一度行えば終わりではなく、継続的に行い精度を高めていく必要があります。収集したデータを活用し、以下のプロセスに沿って予測を進めることで、より効果的な売上予測が実現できます。

データの収集

まず、売上予測に必要なデータを集めます。過去の売上実績データ、営業パイプラインデータ、顧客データ、製品データなど、予測に関連する全てのデータが収集対象です。これらのデータは、社内のデータベース、営業担当者からの報告、市場調査レポートなど多岐にわたる情報源から収集されます。

予測する指標の決定

次に、どの指標を予測するかを決定します。全体の売上高だけでなく、製品別、顧客セグメント別、地域別など、必要に応じて予測指標を細かく設定すると、より詳細な分析が可能になり、売上見込みの精度が向上します。

データの分析と予測の作成

収集したデータに基づき、売上予測を作成します。過去のトレンド分析、統計的手法、AIを用いた予測など、さまざまな方法があり、予測期間やデータの特性に応じて最適な手法を選ぶことが重要です。以下に一般的な2つの手法を紹介します。

過去の実績を基に算出する

過去の実績データを使い、前年の売上と成長率を基に将来の売り上げを予測する方法です。例えば、前年成長率が20%であれば、次年度も同じ成長率を適用して計算することができます。

算出例:

過去3年間の年間売上高が以下の通りだったとします。

  • 2021年:1億円
  • 2022年:1.2億円 (前年比+20%)
  • 2023年:1.44億円 (前年比+20%)

この場合、2021年から2022年の成長率は20%、2022年から2023年の成長率は20%です。
これらを下に2024年の売上予測を行う場合、下記のような計算式になります。

2024年の売上予測は「1.44億円×120%=1.728億円」となります。

営業パイプラインを基に算出する

各営業ステージの転換率を基に、成約数と売上を予測する方法です。これは、営業プロセスを「初回商談→ヒアリング→提案→見積もり→受注」に分け、各段階の転換率を用いることで、商談からの受注見込みが具体化できます。

算出例:

ある製品の販売価格が100万円、見込み客への初回訪問数を150件とした場合、各営業ステージの転換率が以下の通りだとします。

  • 初回訪問からヒアリングに進む割合:50%
  • ヒアリングから提案に進む割合:40%
  • 提案から見積もりに進む割合:60%
  • 見積もりから受注に進む割合:70%

この場合、最終的な受注見込みは「150 × 0.5 × 0.4 × 0.6 × 0.7 = 12.6件」となり、売上予測額は「12.6件 × 100万円 = 1,260万円」です。

売上予測結果の共有

作成した売上予測は、関係部署や経営層に共有します。予測結果だけでなく、予測根拠や前提条件も合わせて伝えることで、予測の妥当性を理解してもらい、今後の意思決定に活用してもらうことができます。

売上予測データの活用

売上予測データには、営業目標に対する進捗把握や改善点の特定、営業戦略の立案、次年度の売上目標の設定など多くの活用方法があります。定期的な見直しを通して、予測の精度向上と経営判断の強化に役立てましょう。

売上予測を営業活動に活用する方法

売上予測のプロセスを経て得られた予測データを、具体的な営業活動に活かすことで、より効果的な成果を生み出すことが可能です。以下に、売上予測を営業活動に活用する主な方法を3つご紹介します。

売上予測を基にした目標設定や営業戦略の立案方法

売上予測に基づいて、現実的で達成可能な営業目標を設定します。具体的にかつ数値化された目標を設定することで、営業チームのモチベーションを向上させ、目標達成に向けた行動を促します。また、売上予測を考慮した営業戦略を立案することで、リソースの適切な配分や優先順位付けが可能になり、効率的な営業活動を実現します。

リードや商談の優先順位を決めるための予測の活用法

売上予測を基に、リードや商談の優先順位を決定し、見込みの高いリードや商談に注力します。限られた時間とリソースを効率的に活用し、成約率の向上と売上の最大化を目指します。具体的には、売上予測が高い製品やサービスに関連するリードを優先的にフォローすることで、短期間での売上達成につながりやすくなります。

チーム全体で売上予測を活用するためのアプローチ

売上予測は営業チーム全体で共有し、活用することが重要です。予測結果を定期的に見直して進捗状況を把握することで、各メンバーが目標に向けて一致団結して行動できます。また、予測の精度向上のため、チーム全体でデータの質の向上や予測方法の見直しに取り組むとともに、役割分担を明確にし、進捗管理を徹底することで、全体の営業力を高めることが可能です。

売上予測の精度を高めるポイント

売上予測は、その精度が企業の経営判断に大きな影響を与えます。以下のポイントに沿って、売上予測の精度を向上させる具体的な方法を解説します。

データの質の向上

売上予測の精度を高めるためには、データの質が欠かせません。予測に使用するデータが古かったり、不正確であれば、予測の精度も低下します。そのため、定期的にデータのクレンジングを行い、最新のデータを取り入れることが重要です。また、データの一貫性を保つために、入力ルールの整備やCRM/SFAツールを活用してデータの自動収集・整理を行うと、最新情報が常に反映された信頼性の高いデータ基盤を作ることができます。

主観的に判断しない

売上予測を立てる際、営業担当者の個人的な印象や主観的な判断に依存すると、偏りが生じ、予測の正確性が損なわれる可能性があります。そのため、データと事実に基づく客観的な判断を徹底し、経験や感覚による予測を避けることが重要です。主観を排除するために、データに基づいたスコアリングシステムや分析ツールを導入し、統一された基準で評価・予測する体制を整えましょう。

予測方法の見直し

売上予測の精度を高めるには、時折、予測方法自体を見直すことも必要です。単一の予測方法ではなく、複数の方法を組み合わせて使用することで、予測精度の向上に繋がることがあります。例えば、過去の売上実績に基づく予測と、営業パイプラインに基づく予測を組み合わせることで、より精度の高い予測が可能になります。また、売上予測は、PDCAサイクルを回しながら継続的に改善していく必要があります。予測結果と実績値を比較し、差異を分析することで、予測モデルの精度を検証し、改善していくことができます。予測方法の修正やデータ収集方法の見直しなど、必要に応じて改善策を講じましょう。

ツールの活用

予測の精度をさらに高めるためには、CRMやSFAツールの導入が有効です。これらのツールを使うことで、顧客の過去の購買履歴や営業活動の成果を詳細に分析し、将来の売上を予測しやすくなります。ツールの活用によって、より正確でデータに基づいた売上予測が可能になります。

売上予測に役立つツール

売上予測の精度を向上させるためには、適切なツールを活用することが重要です。データの収集・整理、分析、可視化の各プロセスに役立つツールを活用することで、効率的かつ客観的な予測が可能になります。ここでは代表的なツールを3つ紹介します。

Excel

Excelは、売上予測を行う上で手軽に利用できる便利なツールです。表計算ソフトとして広く普及しており、基本的な計算から複雑な分析まで幅広く対応できます。ExcelにはTRENDやFORECASTなど、売上予測に役立つ関数が多数用意されており、過去のデータに基づいて将来の値を簡単に予測できます。
さらに、Excelのグラフ機能を使って売上予測を折れ線グラフや棒グラフで可視化することで、データのトレンドや変動を視覚的に把握でき、レポートにも活用しやすくなります。また、多くの売上予測テンプレートが公開されており、これらを利用することでデータ入力や計算の手間を省き、効率的に予測を進めることが可能です。

CRM/SFAツール

CRM(顧客情報管理)やSFA(営業支援)ツールは、営業活動や顧客管理を一元化し、データに基づいた売上予測を可能にするツールです。これらのツールは、営業プロセスを体系化し、各ステージでの成約見込みを算出することで、予測の精度を高めます。

CRMやSFAツールには、営業パイプラインや過去の売上実績に基づく売上予測機能があり、成約率や商談金額を自動的に計算して将来の売上を推定できます。さらに、会計システムやERPと連携することで他部門と情報を共有しながら、より詳細なデータに基づいた売上予測が可能となり、予測精度を向上させることができます。

BIツール

BI(ビジネスインテリジェンス)ツールは、データの可視化と分析に特化した高度なツールであり、企業の意思決定を支援します。BIツールを使えば、売上予測をダッシュボードやチャートで可視化し、関係者と共有することで、売上の見込みを迅速に確認できます。また、BIツールには統計分析や機械学習を用いた高度な分析機能が搭載されているため、単なる予測に留まらず、売上に影響を与える要因を把握することも可能です。こうした機能により、データの関連性やトレンドを多角的に捉え、予測精度をさらに高められます。

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