8 つの販売予測方法: 決定版ガイド

スジャン・パテル

• 2022 年 9 月 30 日

目標を達成するために生成する必要があるリードの数は? 収益を増やすために、より多くの営業担当者を雇う必要がありますか? この新製品はどのくらいの収益を生み出しますか? これらはすべて、売上予測方法が企業の回答に役立つ重要な質問です。

売上予測は、企業の成功にとって極めて重要であり、今後の四半期または年の売上目標の設定、採用、新製品の発売、および予算編成に関して経営幹部が賢明な決定を下すのに役立ちます。

このガイドでは、売上予測のベスト プラクティスと 8 つの異なる方法、およびそれぞれの長所と短所について説明します。

• 章
• 01売上予測とは？
• 02売上予測が重要な理由
• 03 8 売上予測方法
• 04販売予測のベスト プラクティス
• 05よくある売上予測の間違い
• 06よくある質問
• 07売上予測のためのCRMシステム

売上予測とは

販売予測は、会社のニーズに応じて、週、月、四半期、または年単位など、特定の期間に会社がどれだけの収益を上げるかを予測するデータに基づくプロセスです。

売上予測では、過去のデータ、経済および業界の傾向、企業の既存の販売パイプラインなど、さまざまな要因が考慮されます。 基本的に、売上予測の目標は、次の質問に対処することです。 そして、その収益はいつもたらされると予想されますか?

売上予測は、企業が戦略的な計画を立てるのに役立ちます。 ただし、それらは堅実な予測ではありません。 天気予報と同様に、売上予測は 100% 正確ではなく、過小評価または過大評価される可能性があるため、市場、経済動向、レイオフや雇用などの会社の変化に基づいて変動することを理解することが重要です。

売上予測が重要な理由

売上予測は、次のことを決定することにより、企業が将来に向けて戦略的に計画するのに役立ちます。

• 内部予算: 売上予測は、チームや企業全体が四半期/年間の予算内に収まるようにするのに役立ちます。
• 成長率: 会社がどこに向かっているのかを把握することで、販売ノルマを達成しやすくなり、目標を超えることさえできます。
• サプライ チェーンの購入と準備:販売数を予測し、季節性がそれらにどのように影響するかを理解できることは、ビジネスが在庫を適切に購入するのに役立ちます。
• 雇用とキャパシティ プランニング: 販売期間が長いということは、より多くのスタッフが必要になる可能性があることを意味します。 ダウン期間はレイオフを意味する場合があります。 売上予測は、それに応じて計画を立てるのに役立ちます。
• 販売およびパートナー戦略: 販売予測は会社全体に付加価値をもたらし、社内で販売の準備を行い、パートナーシップと適切に戦略を立てるのに役立ちます。

民間企業の場合、売上予測は、従業員とリーダーがビジネスに対する信頼と自信を得るのに役立ちます。 一方、売上予測は、上場企業が市場で信頼を得るのに役立ちます。

8つの売上予測方法

さまざまな予測方法がいくつかありますが、ほとんどは、量的および質的という 2 つの包括的なカテゴリに分類されます。

• 定量的予測: これらの予測は、過去の販売収益の履歴データに基づいて将来の傾向を予測するために、データ ベースのアプローチを使用して売上予測を行います。 定量的予測は、ボトムアップとトップダウンの両方のアプローチを取ることができます。 ボトムアップ アプローチは、特定の期間を前年の同じ期間と比較し、その比較に基づいて成長の増加を示唆します。 トップダウンの定量的アプローチでは、市場情報やその他のさまざまな要因を考慮して予測を決定します。
• 定性的予測: これらの予測は、本質的により主観的なものであり、営業担当者、経営陣、およびその他の市場変数の意見に基づいて売上高を予測します。 定性的予測は、通常、企業が実行する最も簡単な予測方法ですが、非常に主観的であるため、ある程度の誤差も伴います。

機会ステージの予測

商談ステージの予測は、パイプラインに並べた将来の商談または販売を成立させる可能性に基づいています。

ほとんどの企業は、販売パイプラインを次の段階に分けています。

• 見通し
• 認定済み
• 提案
• 閉鎖
• 勝敗

見込み客が 1,500 ドルあり、通常はその 10% を成約し、提案段階で 2,000 ドルがあり、通常、売上の 4 分の 3 を成約するとします。その後、商談ステージの合計予測から、合計で 1,650 ドルが発生することが示唆されます。その期間の取引。

長所

• 使いやすい
• CRMプログラムと組み合わせることができます
  

短所

• 販売取引の主観性を考慮していない
• 営業担当者からの入力がなければ正確ではありません

販売サイクル予測の長さ

販売期間予測は、取引の経過時間に基づいて販売を評価します。

この方法で計算するには、最近の取引を成立させるのにかかった合計日数を使用し、それを成立した取引の総数で割ります。

たとえば、あなたの会社が最近 6 件の取引を成立させたとします。

• ディール 1: 60 日
• ディール 2: 65 日
• ディール 3: 44 日
• ディール 4: 52 日
• ディール 5: 31 日
• ディール 6: 49 日

次に、合計日数 (301) を 6 で割り、平均 50 日とします。 この時間枠を考えると、取引がどれほど有望に見えても、パイプラインにいくつの取引があるとしても、約 2 か月以内に成約しなければならない取引を予測することになります。

長所

• 単純な予測方法
• 客観的なデータを使用
  

短所

• 個々の取引のニュアンスを考慮していない
• 販売サイクルを非常に正確に追跡する必要があり、面倒な作業になる可能性があります

履歴データの予測

時系列予測とも呼ばれる履歴データ予測は、過去のデータを分析して、前年同期に基づいてビジネスの売上を予測する方法です。 この方法では、多くの場合、過去の期間からの成長率を想定します。

たとえば、昨年 9 月の売上が $60,000 で、成長率が 10% であると仮定すると、今年の 9 月の売上は $66,000 と予測されます。

長所

• 簡単に実装できるシンプルな方法
• 市場が大幅な変化を経験しない限り正確

短所

• 季節性や市場の変化を考慮していない
• 変化する環境からの要求を考慮していない

線形回帰分析

回帰分析は、詳細な定量的予測方法であり、統計と会社の売上に影響を与えるさまざまな要素をしっかりと理解している必要があります。 最も基本的なレベルでは、売上に影響を与えるさまざまな変数を調べ、それらの間の関係を計算します。

回帰分析では、式Y = a + bXが使用されます。 回帰分析を実行するには、まず次のことを行う必要があります。

• 予測を行う理由と、予測から何を学びたいかを決定します。
• 最も影響を受ける要因を特定します。これはたとえば売上であり、 Y (または式の従属変数) としてラベル付けします。
• 売上に影響を与える可能性のある独立変数 (方程式のX ) を特定します。
• 期間を絞り込みます。
• 従属 (Y) 変数と独立 (X) 変数の両方のデータを収集します。
• Excel などのソフトウェアを選択して、回帰モデルを実行します。
• X 変数と Y 変数の間の相関関係を分析します。

たとえば、来年の売上を予測し、それに応じて営業担当者を雇う方法を知りたい場合は、過去 5 年間の営業電話 (X 変数) と売上 (Y 変数) の関係を調べることができます。

回帰分析式を使用すると、式はSales = a + b(sales call)となり、回帰分析ソフトウェアを使用してグラフにプロットします。 方程式のaとこのソフトウェアは、選択した期間におけるセールスとセールス コールの関係がどの程度密接に関連しているかを示す最適な線を生成するのに役立ちます。 このデータに基づいて、次の年に営業担当者をさらに雇用する必要があるかどうかを判断できます。

長所

• 予測戦略の微調整を検討している企業に適しています
• 客観性があるため企業に適しています
• 企業の予測数値の現実的な見方を提供します
  

短所

• 実行と理解が難しい
• 統計の確かな知識が必要

パイプライン予測

パイプライン予測は、会社の販売パイプラインにある各機会または潜在的な販売を分析し、年齢、取引の種類、取引の段階などのさまざまな要因に基づいて、その成約の成功を予測します。 これは非常に正確で洗練された方法ですが、大量のデータとカスタム ツールに依存しているため、すべての企業がアクセスできるとは限りません。

長所

• 販売パイプラインの各ステップのアカウント
• データ中心で正確
  

短所

• さまざまな販売要因を説明するためのカスタム ツールが必要
• 大量のデータが必要

直感的な (営業担当者) 予測

直観的な予測は、パイプラインの商談が成約する自信があるかどうかについて、営業担当者の意見に依存する方法です。 営業担当者は、販売の見込み客や販売している製品やサービスに最も近いため、最も優れた洞察を持っている傾向があります。

ただし、営業担当者は楽観的な傾向があり、過度に寛大な回答をする可能性があるため、直観的な予測も非常に主観的です。 直感的な予測は、前述の他の多くの方法のように売上データに依存しないため、信頼できる率直な営業担当者がいる場合にのみ機能します。

長所

• 実装が簡単
• 営業担当者は、販売する製品について最も優れた洞察を持っています

短所

• 非常に主観的な方法
• 営業担当者は過度に楽観的な洞察を与える傾向があります

シナリオライティング

シナリオ作成は、特定の一連の仮定に基づいて起こり得る極端に焦点を当てた予測方法です。 この方法では、予測担当者はパイプライン内の取引についていくつかの異なるケースを起草し、最良のシナリオと最悪のシナリオを結論付けます。

ほとんどのシナリオ作成は、8 つのステップのプロセスに従います。

1. 重点課題：年間売上高
2. 主な要因: 営業電話、デモ、製品問い合わせなど、年間売上に影響を与える要因
3. 外力: 競争または政府による制限
4. 重大な不確実性: 売上を減少させる、顧客が引き付けられる新技術など、今後 1 年間に発生する可能性のあるすべての課題
5. シナリオ: 考えられるすべてのシナリオを検討します
6. シナリオ ロジック: 各シナリオの考えられる結末と次に何が起こるかを検討する
7. 意味とオプション: さまざまなシナリオ オプションに基づく次のステップ
8. 初期の指標: これらが重要な問題とどのように関連しているかを検討し、計画に役立てるために重要な要素を考慮します。

長所

• 不確実性に関する考えられる結果ごとに行動計画が作成されている場合に効果的な方法
  

短所

• ビジネスと販売の主観的な理解に依存している
• 時間がかかる

多変量予測

多変量予測は、その名前が示すとおりです。販売サイクルの長さ、機会予測、営業担当者の入力、履歴データなど、上記の方法とは異なる要因が組み込まれています。 複数の変数に基づく予測は、一般的に最も正確ですが、最も複雑でもあり、高度な分析ソリューションを必要とします。これは、予算のある大規模な組織によって最適に実装されます。

長所

• 複数の要因に依存するため、最も正確になります
• 大規模な組織に適しています
  

短所

• 複雑で通関システムが必要
• スタートアップや中小企業にはお勧めしません

売上予測のベスト プラクティス

ご覧のとおり、売上予測には多くの方法があります。 会社がどの方法を使用するかに関係なく、常に従うべきベスト プラクティスがいくつかあります。

• 明確な販売プロセスを確立する
• 正確なデータを使用する
• 過去のデータに頼る
• 変更を組み込む
• 市場動向を予測する
• 競争を分析する
• さまざまな部門からの協力的な情報に頼る

売上予測は、その上に構築するものと見なすのが最善です。 将来の予測方法を改良するために、常に以前の予測から学習することを目指してください。 より高度な予測プロセスとツールを使用し、以前の予測に基づいて構築することで、企業は競合他社をしのぐことができます。なぜなら、企業は、ビジネスの原動力と、販売期間が終了する前に販売期間の結果を形作る方法をより深く理解できるからです。

よくある売上予測の間違い

もちろん、一貫して正確な販売予測を作成することには、課題がないわけではありません。 不正確なデータ、非効率性、完全な主観性など、よくある落とし穴には注意が必要です。

不正確なデータ

通常は意図的ではありませんが、不正確さは販売予測の最大の落とし穴の 1 つであり、チームや利害関係者の間で不信感を抱く可能性があります。 売上予測のデータが不正確になる理由はいくつかあります。たとえば、次のようなものがあります。

• 会社全体での CRM ソフトウェアの導入とトレーニングが不十分
• チーム間のデータの不一致または営業担当者からの不完全なデータ
• 利害関係者が予測を作成するために使用する方法との不一致
• さまざまな部門やチーム間のコラボレーションの欠如

非効率

大規模な売上予測、大規模なチーム、または部門間で作業する場合、非効率性は特に一般的です。 このような場合、予測には複数の所有者が含まれることが多く、エラーの余地が大きくなる可能性があります。 さらに、チームが予測のルールに沿っていない場合、予測の作成方法に論争やエラーが発生する可能性があり、複数の修正につながる可能性があります。

主観

多くの予測方法はデータに基づいていますが、いずれも予測者がデータをどのように使用するかについて適切な決定を下すことに多少依存しています。 高度にデータ駆動型の方法は、より複雑で時間がかかる傾向があるため、多くの企業は、機会ステージや直感的な予測など、より簡単で主観的な方法に依存しています。

よくある質問

売上予測に最適な方法はどれですか?

どの予測方法が最適かは、多くの場合、会社のニーズ、規模、および予算によって決まります。 ただし、通常、データ主導の予測方法が最も正確です。 特に多変量予測は、最も正確な予測方法です。

売上予測の例とは?

ほとんどの販売予測方法は、定量的または定性的の傘下に入ります。 定性的な販売予測は主観的なものであり、販売チームまたは経営陣の予測に依存しています。 定量的方法は、売上予測に対してデータに基づくアプローチを採用し、チームにとってより多くの時間とリソースを消費する傾向があります。

定量的方法の簡単な例は、販売サイクル予測の長さです。これは、最近の取引を成立させるのにかかった合計日数を取り、それを成立した取引の総数で割ったものです。

売上予測の責任者は誰ですか?

販売リーダーは、ほとんどの場合、販売予測を担当しています。 ほとんどの場合、販売担当副社長が予測レポートを調整します。

売上予測用CRMシステム

顧客関係管理 (CRM) システムへの投資は、営業部門に正確なデータを提供する上で重要な部分です。

あなたがスタートアップで、軌道に乗ったばかりの場合でも、CRM を導入し、営業担当者がその使用方法を理解できるようにしておくと、売上予測をまとめる際に、今後の作業が合理化されます。

見込み顧客開拓の自動化に関して言えば、 Mailshakeなどのツールを使用すると、営業チームは、パーソナライゼーションを最優先にしながら、はるかに多くのメールを送信できます。 Mailshake は、正確な販売見込みデータを提供することで、販売予測のサポートにも役立ちます。