「売上予測」は、事業活動を行う上で非常に重要な取り組みの1つです。
企業が利益を出し続けるためにも、売上予測は必要不可欠であり、売上予測なしで営業戦略を立てることはできません。
今回は、売上予測の概要と精度を高く見立てる方法、そのために必要なデータについて紹介します。
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売上予測とは、複数のデータから計算によって導き出された、一定期間の売上の予測です。
個人の感想や期待を含む「売上目標」とは異なり、根拠を持つ数値として、企業活動のかじ取りに重要な役割を果たします。
経営戦略を考えるうえで、欠かすことのできない情報です。
売上予測が活用される場面は、業種によって異なりますが、共通するケースも多くあります。
代表的なケースを紹介します。
企業にとって「過剰な在庫」と「欠品」はどちらも避けたいものです。
精度の高い売上予測をもとに生産計画や販売計画を立てることができれば、常に適正な在庫を維持することができます。
過剰な在庫による経営圧迫や、欠品による機会損失を免れることができるのです。
また、売上予測をもとにした生産計画は、原料の仕入れを決める際の判断基準にもなります。
特に製造業では、設備投資などで事前に多額の資金を必要とする場面が多くあります。
売上予測を立てないままに資金を投入してしまい、売上げがその額を下回ってしまうと、資金繰りの悪化や破綻につながりかねません。
銀行から借入を行う際に説得力のある事業計画書を作るためにも、売上予測をもとに作成する必要があります。
製品の売れ行きが良くても、生産や販売の現場に人員が少なければ、商機を逸してしまいます。
また、人員が多く配置されすぎると、人件費が利益を圧迫してしまいます。
在庫管理と同様に、人員の配置や採用も売上予測をもとに判断し、適正に保つことが大切です。
商品が販売される前にどれだけの金額をかけてどのようなプロモーションを行うか、広告戦略を練る際にも売上予測が重要です。
プロモーションは商品を売れ行きに影響するため、大きな売上が期待できる商品には多額の広告宣伝費を割く必要があります。
しかし、売上予測によってプロモーションに見合う売上が見込めないとされた商品は、予算を減らして赤字にならないような対策が求められます。
売上予測を立てる際には、根拠のあるデータが必要です。
業種によって必要とするデータは異なりますが、「売上高」は必須だといえるでしょう。
「直近数カ月」「四半期ごと」「年度ごと」「前年同月」「組織ごと」「商品ごと」など、さまざまな視点から売上高のデータを分析する必要があります。
また、自社の平均成長率や、商談期間、案件化数、契約期間、更新・解約率なども重要です。
自社のデータと同様に重視したいのが、市場の動向です。
潜在的な市場規模や成長率、市場における自社製品のシェア率の変移などを正確に把握できれば、売上予測の精度は上がります。
金融に関する業界であれば経済動向や社会情勢、農業や屋外レジャーに関する業界であれば気象情報なども必要なデータとなるでしょう。
1年間の売上予測を立てる際には、「過去1年間の売上利益×年間平均成長率」という計算式を使います。
年間平均成長率は、2年前の売上高と1年前の売上高から導き出すことが可能です。
特定の月の売上予測を立てたい場合は、前年同月の売上高に年間平均成長率をかけて求めましょう。
年間平均成長率は、過去にさかのぼって多くのデータを集めれば集めるほど正確なものになります。
初回訪問から契約に至るまでのプロセスである「営業パイプライン」をもとに売上予測を算出する方法もあります。
例えば、初回訪問数の伸び率や案件化率、受注率などを過去のデータから導き出し、前年の数字にかけあわせて予測します。
この方法を使う場合、営業担当者は、営業パイプラインを管理し、正確なデータを提出できるようにしておかなければなりません。
営業パイプラインのデータ管理などにAIを用いた営業ツールを使う方法もあります。
AIツールが導き出した営業活動における伸び率などを利用すれば、正確な売上予測の算出も可能です。
営業ツールを用いると、データを営業部員全体で共有できるため、さまざまな角度からそれぞれが売上予測を立てて行動することもできるようになります。
売上予測を行う際には正確なデータの収集が何よりも大切ですが、必ずしも長期間のデータが必要なわけではありません。
創業して間もない企業や店舗であっても、1週間単位での伸び率を算出するなどして、1週間後、1カ月後の売上予測を立てることは可能です。
売上予測の計算方法に決まったものはありませんが、いずれにしても、過去のデータが必要となります。
精度の高い売上予測を見立てるためにも、まずはデータの管理、把握からスタートしましょう。
今回は、売上予測の概要と精度を高く見立てる方法、そのために必要なデータなどについて紹介しました。
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