2023 年の売上予測の決定版ガイド

売上予測は常に事業計画に不可欠な要素です。 今日のダイナミックでペースの速い市場により、これまで以上に重要性が高まっています。

将来の売上を予測することで、企業は収益の増加と成長につながる情報に基づいた意思決定を行うことができます。

この包括的なガイドでは次のことに取り組みます。

• 売上予測の定義とその仕組み
• 正確な売上予測の 3 つの主要な要素
• 売上予測手法
• 売上予測における課題とベストプラクティス

売上予測の定義: それは何ですか?

将来の販売実績や結果を予測するプロセスです。 この予測は、過去の傾向、履歴データ、市場動向、顧客調査に基づいています。

売上予測を行う企業は、情報に基づいた意思決定を行い、現実的な目標や売上目標を設定できます。 さらに、正確な売上予測により、組織はそれに応じてリソース、マーケティング戦略、業務を計画することもできます。

売上予測はどのように機能しますか?

売上予測プロセスはデータ収集から始まります。 これには、過去の販売データ、過去と現在の傾向に関する情報、現在の販売パイプライン情報の収集が含まれます。

これらのデータセットは分析され、将来の売上と収益の予測に役立つパターンが特定されます。 営業マネージャーやリーダーも、これらの売上予測に基づいて、挑戦的だが現実的な目標を設定します。

ただし、売上予測に本格的に取り組むことを計画している企業にとって、留意すべきことが 1 つあります。それは、構造化された販売プロセスを確立することが不可欠であるということです。 この構造により、取引が販売パイプラインをスムーズに進むことが保証され、より正確な過去の販売データと予測が得られます。

売上予測が重要なのはなぜですか?

売上予測により、企業は在庫、人員配置、マーケティング、予算編成に関して賢明な意思決定を行うことができます。

では、企業が売上予測を行わなかったらどうなるでしょうか？

意思決定者は将来を明確に理解せずに支出を続けるでしょう。 これにより、キャッシュフローの問題、人員削減、さらには倒産などの極端なケースが発生する可能性があります。

正確な売上予測の 3 つの主要な要素

1.データの収集と分析

正確な売上予測の基礎は、所有するデータの品質にあります。 これには、過去の販売データ、業界の傾向、販売パイプラインの現在のステータスが含まれます。 履歴データから抽出できる洞察の例としては、次のようなものがあります。

• 取引が成立するまでにかかる平均時間
• リードが途切れる場所
• 連絡を取るリードの役職または役割
• 特定の期間におけるインバウンドまたはアウトバウンドの平均リード数
• 予定されているアポイントメントとノーショーの割合

簡単に言うと、過去のデータが信頼できない場合、売上予測は正確ではなくなります。

同様に、利用可能な記録や文書がない場合、予測の根拠はありません。

2.販売プロセスと方法論

正確な販売予測を立てるには、明確に定義された効率的な販売プロセスが不可欠です。

これには、潜在的な顧客の特定、見込み客の特定、売り込み、取引の成立に対する体系的なアプローチが含まれます。 営業チームは営業プロセスを熟知している必要があります。

体系的なプロセスに従うことで、営業リーダーは販売パイプラインを通じて取引をスムーズに進めることができます。 これにより、履歴データがより正確に文書化され、より正確な販売予測が可能になります。

3.コラボレーションとコミュニケーション

売上予測は営業チームだけの責任ではありません。 他にも要因があるため、他の部門の視点や専門知識を得ることが重要です。

そうすることで、ビジネス全体がプロセスに関与し、すべての基盤が考慮されます。

例を次に示します。販売予測では、特定の数のインバウンド見込み客を予測できます。 マーケティング チームが戦略を調整できるように、これについてマーケティング チームに相談するのが適切です。

検討すべき 2 つの売上予測方法

定性的予測手法

これらには、顧客からのフィードバック、市場動向、業界知識などの主観的な情報を使用して予測を行うことが含まれます。 Delphi メソッドや市場調査調査を含むこれらの手法は、専門家の意見や洞察に基づいて将来の売上を推定します。

定性的予測は貴重な洞察を提供しますが、多くの場合、履歴データや統計モデルに基づく定量的予測方法よりも信頼性が低くなります。

定量的予測手法

一方、定量的予測手法では、過去の販売データと統計モデルを調べて予測を生成します。

定量的な予測手法としては、時系列分析や回帰分析などが挙げられます。 これらの方法は客観的なデータに基づいているため、より信頼性が高く正確な予測を提供します。 ただし、外部要因や市況の突然の変化を必ずしも考慮できるとは限りません。

これは何を意味するのでしょうか？ 企業は、可能な限り最良の売上予測を達成するために、定性的予測手法と定量的予測手法の両方を組み合わせることを検討する必要があります。

ビジネスで売上予測の導入を開始する 3 つの方法

1. 構造化された販売プロセスを確立する

構造化された販売プロセスを確立することにより、基本的に販売実績を効果的に測定および分析できるフレームワークを作成することになります。 これにより、履歴データに基づいて売上を予測することが容易になります。

まだお持ちでない場合は、構築を開始する方法の簡単な概要を以下に示します。

• 手持ちの履歴データを分析します。
• パターンと傾向を特定して、販売サイクルとそれに影響を与える要因を理解します。
• 見込み客の発掘、リードの認定、交渉、クロージングなど、営業プロセス内の明確な段階とマイルストーンを定義します。
• リード追跡のタイミングと方法論についてのコンセンサスを確立する

2. 適切なツールとテクノロジーを選択する

販売予測機能を強化するには、適切なツールとテクノロジーを活用することが重要です。

販売データを効率的に取得して整理できる堅牢な顧客関係管理 (CRM) システムに投資します。 これにより、顧客とのやり取りを追跡し、リードと商談を管理し、レポートを生成することもできます。

さらに、販売分析ソフトウェアまたはビジネス インテリジェンス ツールを使用して販売データを分析し、有意義な洞察を生成することを検討してください。 これらのツールは、傾向を特定し、売上をより正確に予測し、データに基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

3. 売上予測を監視および調整する

企業は定期的に予測を監視し、現在の販売実績に合わせて調整する必要があります。

売上を監視する際のヒント:

• 販売データを定期的に確認し、予測数値と比較します。
• 不一致を特定し、根本的な原因を分析します
• 市場動向、競争、経済状況など、売上に影響を与える可能性のある外部要因を追跡します

売上予測の 3 つの主要な課題とその克服方法

1. データの品質と可用性

データの品質と可用性に関連する課題には、主観的で偏った情報、予測データの欠如、予期せぬ市場の変化、データ品質の低下、内部バイアスなどが含まれます。

この課題を克服する方法:

データクレンジング、定期的なデータ衛生対策、データスクラブ、データ正規化などのデータ検証手法を採用して、データの品質を確保します。 データの可用性を保証するために、クラウド ストレージなどのデータ ストレージ ソリューションや、ミラーリングやクラスタリングなどのデータ レプリケーション技術を検討することもできます。

2. 市場のボラティリティと不確実性

市場のボラティリティと不確実性は、需要と価格の予測できない変化を引き起こし、売上予測全体に影響を与える可能性があります。

この課題を克服する方法:

定期的に予測を見直し、他の業界や市場の最新情報を入手できる可能性があるさまざまな部門と協力します。

この積極的なアプローチは、企業が市場の変動に適応し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

3. 営業チームの関与と説明責任

この分野における課題には、営業チームのメンバー間のモチベーション、コミュニケーション、説明責任の欠如などが含まれる場合があります。

この課題を克服する方法:

インセンティブと報酬、目標設定、協力的でコミュニケーション的な文化を導入します。 チームメンバーがそれぞれの役割を遂行するために必要なスキルと知識を確実に身につけるために、トレーニングと能力開発の機会を提供することを検討してください。

売上予測の 3 つのベスト プラクティス

1. 定期的に予測を見直し、更新する

少なくとも月に 1 回は販売予測を確認することをお勧めします。 もちろん、その頻度は業界、販売サイクル、好みによって異なる場合があります。 予測を継続的に評価および修正することで、現在の販売実績と現在策定している戦略を正確に反映した予測を行うことができます。

特にマーケティングや販売面で、方向性や戦略が変わるのはごく普通のことです。 重要なのは、予測でこれらの変化を考慮することです。

2. 他部門との連携

他の部門との協力は、潜在的な課題と成長の機会を特定するのに役立ちます。 マーケティング、製品、財務などの部門と連携することで、企業はさまざまな観点から洞察を収集し、予測プロセスを改善することができます。

3. 販売予測プロセスを継続的に最適化する

企業は、精度と信頼性を確保するために、売上予測プロセスを継続的に改善する必要があります。 これには、完全かつ正確な販売データの確実な利用、分析の粒度の向上、さらには販売チームに予測に対する責任を持たせることが含まれます。

売上予測を活用して次のレベルの成長を実現

要約すると、売上予測は事業計画の重要な側面です。 これにより、企業は情報に基づいた意思決定を行い、収益の増加を達成できるようになります。

データ主導のアプローチに従い、構造化された販売プロセスを確立し、他の部門と協力することで、企業は販売予測の精度と信頼性を向上させることができます。 さらに、販売予測のベスト プラクティスを実装し、プロセスを継続的に最適化することで、予測を正確に保つことができます。

売上予測の取り組みに着手するときは、成功の鍵は継続的な改善、コラボレーション、データドリブンなアプローチにあることを忘れないでください。 これらの原則に従うことで、販売予測の可能性を最大限に引き出し、ビジネスを新たな高みに押し上げることができます。

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