販売予測手法を使って 販売管理販売管理は、将来の販売実績を予測し、データに基づいた意思決定を行うことで、目標を調整し、ビジネス戦略を推進することができます。これはあなたの武器となる素晴らしいツールです。
売上予測は、どのようなビジネスにおいても最重要課題です。将来の需要を把握し、購買パターンを予測することができれば、営業チームは市場の変化に素早く適応し、進化することができる。簡単に言えば、競合他社よりも優位に立てるということだ。
過去のデータを瞬時に分析し、ニッチな分野で優位に立つための売上予測手法やモデルがいくつかある。.これらを正しく適用すれば、マーケティング、資源配分、将来の戦略に関して、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができる。
この記事では、売上予測の上位6つの方法について深く掘り下げ、どれがあなたやあなたの組織に当てはまるかを判断してもらいます。早速ですが
1.過去の販売データ分析
ヒストリカル・フォーキャストは比較的簡単な概念です。過去を調べ、過去の売上データを使うことで、将来の売上予測を予測することができます。最も一般的な予測方法の一つです。以下は、過去データの分析方法を説明するビデオです。
過去の売上高を分析すると、過去に問題を引き起こしたパターンに気づき始めるかもしれない。これは、問題が再び起こる前にそれを予測するチャンスとなる。
あなたのビジネスを次のように表現するなら 安定している この特殊な売上予測方法は、あなたに適しているかもしれません。安定した売上パターンと過去からの一貫性を誇っているのであれば、予測は非常に簡単になるでしょう。
過去のデータ予測は一貫したパターンに従っているため、長期的な予測は難しいかもしれません。また、予測はデータ予測の一形態に過ぎないため、予測にかける支出は減るが、何がその先にあるのかについて最も価値のある洞察を得ることができる。
しかし、過去の販売データを使った予測には限界があります。他の売上予測方法を用いなければ、自分ではコントロールできない要因を予測することはできない。 歴史は繰り返さないが、しばしば韻を踏む。将来の売上を予測するために過去の数字に頼りすぎると、前例のない時期にマンネリ化してしまう可能性があるので注意が必要です。
履歴データ分析の利点
- かなり信頼できる。 過去からの売上パターンを把握することで、将来の予測に必要な傾向を把握することができます。
- 入手が容易。 販売データの収集は容易であるため、容易に入手可能な予測方法である。
- 現実的な目標。 過去の売上に基づいて予測を立てるので、目標はより現実的なものになります。
デメリット
- 不正確である可能性があります。 市場は急速に発展しており、過去の売上が将来の売上を正確に表すとは限りません。
- コンテキストに欠ける。 過去の売上予測には文脈が欠けているため、予測モデルに影響を与える可能性のある外部要因を考慮することが難しくなります。.
2.回帰予測分析
回帰予測モデルは複雑だが強力な予測ツールであり、データポイント間の関係を分析し、一方の変数を使って他方の変数を予測できるようにする。例えば、火曜日に成約が多くなるようであれば、その週の成約を予測することができます。
以下は、回帰予測（または線形回帰）についてより詳しく説明した2分間の素晴らしいビデオです。
線形回帰は，数式を用いて予測値を推定する統計モデルである．Tこの特殊な売上予測方法は柔軟性があり、様々な売上予測の状況に対応します。現在の市場動向や顧客行動などの要因を一定期間にわたって調査し、売上高との相関関係を分析し、将来の予測を行います。
しかし、回帰予測は複雑なプロセスである。将来の売上を予測するためにトレンド分析を始めるには、技術的なソフトウェアと統計的なノウハウが必要です。 また、正確な予測を行うためには、大量のデータを入力する必要がある。他の統計学と同様、データが薄すぎると、売上予測の手法として使用する際に不正確となる危険性があります。
しかし、正しく使用すれば、企業がチームのパフォーマンスをよりよく理解するのに役立つ。
回帰予測の長所と短所は以下の通りである：
回帰予測の利点
- データポイント間の関係を分析する。 回帰予測を使って、データポイント間の関係を分析し、将来の売上を予測することができます。
- 非常に正確である。 大量のデータを使用する場合、回帰予測は非常に正確です。常に異常はありますが、かなり信頼できます。
- 柔軟。 回帰予測モデルはあらゆる種類のデータを使うことができ、柔軟で適応しやすい。
回帰予測の欠点
- すべての関係が線形であるとは限りません。 回帰予測分析は変数間の線形関係を前提としているが、必ずしもそうではない。不用意に使用すると、不正確なデータが予測に含まれてしまう可能性があります。
- モデルはデータと同じくらい良いものでしかありません。 回帰予測は過去のデータに依存しているため、そのデータが不正確であれば、予測が信頼できない原因になります。
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3.販売パイプライン分析
セールスパイプライン分析とは、見込み客が最初に接触してから購入に至るまでの道のりを理解することです。セールス・パイプラインを定期的に分析すれば、セールス・プロセスを物理的に表すことができるため、厄介なパッチを素早く簡単に特定することができる。
この方法を使えば、例えば「Yes」を得るために通常何回のフォローアップコールが必要かを把握することができる。80％のセールスは5回以上のフォローアップを必要とするが、これはビジネスによって異なる。だからこそ、最高の営業予測手法のひとつは、自社の営業パイプラインを手の甲のように覚えることなのだ。
以下に、セールス・パイプラインの4つの主な利点を示す。
パイプラインの健全性を監視し続けることは、売上を改善すべき領域を特定することで、ビジネスを前進させるのに役立ちます。また、営業チーム全体のパフォーマンスを把握することで、弱点が問題になる前に特定し、対処することができます。
営業パイプライン分析の利点
- 取引に関する深い洞察。 販売プロセスの各段階を見ることができ、過去の取引に関してより深い洞察を得ることができます。
- ボトルネックを特定する。 見込み客の多くがセールスファネルの同じ部分で行き詰っている場合、どこを改善すべきかを簡単に見つけることができます。
- 戦略立案。 営業パイプライン予測は、リソースをどこに配分すべきかをより深く理解することで、より良い戦略立案を可能にします。
セールス・パイプライン分析のデメリット
- 多くのデータが必要 セールスパイプライン予測には、営業担当者が正確かつ一貫してデータを記録する必要があります。もしこれが最新に保たれていなければ、予測モデルの信頼性が危うくなります。CRMプラットフォームは、これらの作業の多くを自動化することができます。
4.機会段階の予測
オポチュニティ・ステージ予測は、営業パイプライン分析と少し似ています。実際、基本的にはパイプラインをセクションに分け、パイプラインの各ステージで成約する可能性を算出します。
このコンセプトをもう少し明確に示すために、インフォグラフィックを以下に掲載した。お望みであれば、カスタムステージを設定することもできますが、最初からチーム全体にとって明確であることを確認してください。
この考え方は、パイプラインの下に行けば行くほど、成約する可能性が高くなるというものだ。パーセンテージを計算することで、時間、エネルギー、リソースをどこに集中させるかを考えることができる。契約ステージのパーセンテージが思ったより低いかもしれない。それは、あなたのチームが案件の成約にもっと取り組む必要があるというサインかもしれない。
機会段階予測の利点
- 集中力の強化。 オポチュニティ・ステージの予測により、あなたとあなたのチームは販売中の重要な瞬間に集中することができ、商談を成立させることに集中することができます。
- 優れた概要 販売の各段階を分析することで、問題が発生するリスクを軽減することができる。
- ボトルネックを避ける。 先ほどの販売予測方法と同様に、機会段階予測ではボトルネックを特定し、それに対処することで販売パイプラインの動きを自由にすることができます。
機会段階予測のデメリット
- 段階は主観的なものだ。 主観的な予測方法です。各ステージが何を表すかについて、あなたと営業チームは対照的な解釈をするかもしれません。これに対抗するには、最初から各ステージをどのように特定するのかを明確にしましょう。
- 長期的な予測には向かない。 長期にわたって確実に予測するのは難しい。この方法は定期的に実施しないと効果がない。
- 時間がかかる。 個々の販売ステージを分析するのはかなり時間がかかる。
5.顧客生涯価値予測
顧客生涯価値は、セールスを成功に導くために最も重要な指標のひとつです。顧客生涯価値とは、顧客のライフサイクル全体を通じて、その顧客が貴社にもたらす金銭的価値のことです。一つの顧客関係から得られる純利益の総額と考えることもできる。
CLVを計算するには、顧客価値に平均顧客寿命を掛ける必要がある。また、顧客獲得にどれだけのコストをかけるかも、利益を圧迫する可能性があるため重要である。
価値の高い顧客を維持することが成功の鍵である。しかも、新規顧客を獲得するよりも最大5倍もコストがかからない。 各顧客がどれだけの利益を生み出すかを予測することで、各顧客の価値を長期的に把握し、誰に優先順位をつけ、営業アプローチを変更すべきかを知ることができる。さらに、顧客に優先順位をつけることは、顧客満足度の向上にもつながる。
CLVは便利な指標だが、正確な予測をするためには複雑なデータが必要であることに注意しよう。すべての顧客について最新の購入履歴を管理する必要があるが、CRMやその他の自動化ツールが発達した現代では、このようなことは気にする必要はないだろう。
また、CLVが邪魔にならないようにしましょう。顧客が現在サービスにXを支払っているからといって、（サブスクリプションを支払っている場合）更新時にアップグレードしないとは限りません。アップセルやクロスセルの方法については、カスタマーサクセスplaybookをチェックしてください。
顧客生涯価値予測の利点
- 資源配分。 CLVは、長期的な戦略的意思決定を行うための洞察を与えてくれる。資源配分はその一例である。
- 顧客維持 CLVは顧客の維持に焦点を当て、顧客の成功に集中できるよう支援します。
- 価値の高い顧客を獲得 潜在的な生涯価値が高い、価値の高い顧客の獲得に集中することができます。
顧客生涯価値予測のデメリット
- データは 信頼できないことがある。顧客がライフサイクル全体にわたって今と同じ金額を支払い続けると仮定することは、必ずしも実行可能ではない。
6.専門家の判断による売上予測
デルファイ法としても知られる専門家の判断は、知られている中で最もシンプルな売上予測手法の一つです。分析の専門家に予測を依頼するだけです。
専門家のグループを集め、明確に定義された問題についての質問に答えてもらう。各ラウンドの後、回答を分析し、別の質問を作成する。これは、納得のいく行動指針が形になるまで、何度でも繰り返すことができる。
1950年代にランド研究所によって開発されたデルファイ法は、重要な予測手法であり、あらゆる業界で使用されるようになった。匿名の調査であるため、バイアスが即座に排除され、より正直な回答が促される。多様な経歴を持つ業界の専門家グループにより、貴社の予測課題に対してより包括的で総合的な視点が得られます。
専門家による販売予測は、コンセンサスが得られるまで続けられるため、より鋭い評価が得られることは間違いなく、その結果、予測の精度は格段に向上するはずです。また、専門家同士が互いの回答について意見をぶつけ合うことで、指一本触れずにすべての核心に迫ることができます。
しかし、何度も何度もやり取りをしなければならず、時間がかかることもある。また、専門家の意見がまとまらず、貴重な情報がほとんど得られない可能性もある。
これが長すぎると思われるなら、いつでも少し調整することができる...。
「デルファイ法は多くの場面で効果を発揮してきたが、導入には困難が伴う。より単純なバージョンであるミニ・デルフィは、1回の会議内で展開することができる。見積もり-トーク-見積もりとも呼ばれ、参加者はまず別々の（そして無言の）見積もりを作成し、次にそれを説明し正当化し、最後に他の参加者の見積もりと説明に応じて新しい見積もりを作成する必要がある。コンセンサス判断は、その第2ラウンドで得られた個々の見積もりの平均である。"
デルファイ法の匿名性は、バイアスを排除するはずである。 バイアスしかし、特に最初に専門家を調達する場合には、常に一定レベルのバイアスが存在する。その結果、予測の正確性が損なわれる可能性がある。また、専門家の意見は、それが意図的かどうかにかかわらず、グループの他のメンバーに、その意見を支持するようプレッシャーを与える可能性もある。以上、このような方法を取る場合に気をつけるべきことをいくつか挙げてみた。
専門家による判断の利点
- 専門家の知識。 この方法を使うには、豊富な知識と経験を持つ専門家が必要であり、それによって最善の決断を下すことができる。
- 適応性。 専門家による予測は柔軟な概念であり、新しい情報や変化するシナリオに素早く適応することができる。
専門家による判断のデメリット
- バイアスの可能性。 専門家の意見は柔軟性に欠ける可能性がある。そのため、偏った判断を下す可能性が高くなり、不正確な予測につながる。
- ほとんどが意見だ。 綿密な統計データがあまりないため、予測には限界がある。
- コンセンサスが得られない。専門家の意見がまとまらず、一日を棒に振ってしまう可能性もある。
どの売上予測方法を使うか？
様々な売上予測方法を検討することで、将来の売上をより正確に予測することができます。コスト効率、時間効率、業界をリードするガイダンスのどれをお探しでも、目標達成に役立つ売上予測方法があります。
ビジネスの規模や複雑さにもよる。大企業であれば、単純な過去の売上データ分析では満足できないかもしれませんし、小規模な新興企業であれば、ビジネスがまだ確立されていなければ、CLVの恩恵を受けられないかもしれません。
覚えておいてほしいのは、特定の売上予測方法を強制されているわけではないということです。あなたのビジネス、顧客、業界に合ったものを使ってください。そうでないものは捨ててください。
