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売上予測はなぜ重要?分析方法やExcelでの作成方法を解説

 

売上予測

企業の継続的な成長には、将来の売上予測を考慮した戦略立案が欠かせません。しかし、経験に依存した売上予測では正確性が低く、改善方法が分からない企業様もいるのではないでしょうか。

この記事では、企業が売上予測を行う重要性やメリット、具体的な方法、注意点などを解説します。精度を高めるポイントも紹介していますので、売上予測の効果的な導入方法を理解できるでしょう。

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売上予測の重要性


売上予測は企業活動で重要な役割を担い、経営戦略・営業戦略の策定に欠かせません。ここでは、売上予測の概要と重要性、売上予測と売り上げ目標の違いを解説します。売上予測の基本的な考え方を理解しましょう。

売上予測は重要なデータのひとつ

売上予測は、過去の実績データや成長率、市場動向、外部要因に基づいて算出するものです。経営戦略・営業戦略を策定する上で、売上予測は重要なデータのひとつです。

勘や期待を基に売上予測を立てることは好ましくありません。誤った売上予測として、以下の例があります。

1.昨年の売り上げ実績が2,000万円のため、新製品の投入により今年の売り上げは3,000万円になるだろう。
2.今期は努力で1億円の売り上げを目指す。

上記の例は、1が勘で2が期待であり、データに基づいて算出した数字ではありません。売上予測は「売り上げデータを基に明確化するもの」だと認識しましょう。

売り上げ目標との違い

売上予測と似た言葉に「売り上げ目標」があります。売上予測と売り上げ目標の違いは、算出する値がデータに基づいているかどうかです。売上予測は、需要の見通しを正確に把握するのが目的のため、売り上げに関するデータをベースに計算します。

一方の売り上げ目標は、売上予測のデータを参考にしつつも、最終的には決定権のある人物の考え・期待が含まれます。

企業が売上予測を立てるメリットとは?


売上予測のメリットには、利益の最大化、キャッシュフローの悪化防止、適切な目標把握、資金調達アピールがあります。ここでは、それぞれのメリットを解説します。企業の持続的な成長を実現するために、メリットを理解して売上予測を活用しましょう。

利益の最大化を図れる

1つ目のメリットは、企業利益の最大化を図れることです。売上予測を立てることにより、適切な在庫管理や人員配置を実現できます。

売上予測は、企業の生産計画や販売計画のベースとなります。製造業を例に考えてみましょう。製造業では、特定の期間内にどれだけ生産するかを記載した生産計画や販売計画から作る製品の数が決まります。

現場での生産数が決まれば、生産するために必要な部品数が分かるため、無駄な発注をせずに済みます。また、各部署における適切な人員数も割り出せることから、人員コストの最適化も可能です。

キャッシュフローの悪化を防げる

2つ目のメリットは、キャッシュフローの把握とその悪化を防げることです。

売上予測により、データに基づいた年間の売り上げが分かります。年間の売り上げが分かれば、今ある資産と合わせてキャッシュフローはどのくらいなのかが明確になります。前年度よりもキャッシュフローが悪化しそうであれば、コストとなっている予算や人員を削り、仕組みそのものを見直すとよいでしょう。

売り上げ目標の目安を理解できる

3つ目のメリットは、売り上げ目標の目安になることです。いきなり売り上げ目標を立てようと思っても、売り上げがどのくらいになりそうなのかが分からないため、実現不可能な目標になる可能性があります。

売上予測を立てることにより、適切な売り上げ目標の数値を設定できます。また、売り上げ目標を先に立てた場合でも、売上予測が明らかになると目標の達成可否も見えてくるでしょう。

資金調達でのアピール

4つ目のメリットは、将来の収益性・成長性を投資家や金融機関に提示でき、資金調達のためのアピールができることです。売上予測を基に作成した財務計画・事業計画は、企業のビジョンと戦略が明確であることを示す証拠です。これにより、投資家や金融機関は、企業が将来の成長に前向きな姿勢であると理解できます。

売上予測が明確な企業は信頼性が高まり、より有利な条件で資金を調達できます。

売上予測を立てる7つの分析方法


売上予測を立てる方法は、利用可能なデータや企業の状況によってさまざまです。例えば、長く事業を行っている企業と新規参入企業では、保有している過去の取引情報は異なります。ここでは、将来の売り上げを予測するために必要な代表的な分析方法を7つ紹介します。

過去の売り上げデータを活用する

1つ目は、過去の売り上げデータを参照する方法です。これは、売上予測を立てる中でも最もシンプルな方法です。前年度の売り上げデータと年間平均成長率を用いて、以下の計算で算出します。

今年の売り上げ=前年度の売り上げデータ×年間平均成長率

例えば、過去2年間の売り上げが1,000万円と1,300万円だった場合、年間平均成長率は30%です。今年の売上予測は、前年の1,300万円から30%増加した1,690万円と計算できます。新規事業を行う企業では、過去の売り上げデータを持たないため利用できません。

営業パイプラインを活用する

2つ目は、営業パイプラインのデータを活用する方法です。営業パイプラインとは、営業の開始から終了までの一連の業務フローを指します。

「コンタクト→ヒアリング→ソリューションの提案→商品・サービスの見積もり→受注」の流れが一般的です。営業パイプラインを活用する方法は短期間のデータで算出できるため、新規企業でも利用可能です。

各段階でどれくらいの確率で次の段階に進めるのか、また各段階を進む速さはどれくらいなのかを考え、全体の流れを予測します。

【予想受注数の計算】
初回訪問数×各段階の通過率=見込み受注数

【売り上げ見込みの計算式】
見込み受注数×製品の価格=売り上げ見込み額

売り物の価格が30万円、訪問回数が150回の場合の具体例は以下の通りです。

・訪問開始からヒアリングへ進行する割合:50%
・ヒアリングから提案へ進行する割合:60%
・提案から見積もりへ進行する割合:40%
・見積もりから受注へ進行する割合:70%

以上から予想受注数を計算します。
150×0.5×0.6×0.4×0.7=12.6件(小数点以下切り捨てで12件)

売上予測は以下の通りです。
12×30万円=360万円

営業ファネルを活用する

3つ目は、営業ファネルから予測値を算出する方法です。営業ファネルとは、顧客が商品やサービスを初めて認知して関心を持ち、比較検討を経て購入に至るまでの行動ステップを可視化したものです。

一般的に商品やサービスの認知から購入へステップが進むにつれて顧客数は減少します。最終的に購入まで至るのは、初期に比べて少数です。

売上予測を計算するには、まず各ステップでどれくらいの人々が次のステップへ進むのかを示す「コンバージョン率(進行率)」の把握が重要です。コンバージョン率と初期の認知者数(ファネルの入り口)を基に、最終的な購入者数(ファネルの出口)を予測します。

予測する購入者数と平均取引価格を掛け合わせた数値が、営業ファネルを通じて算出した売上予測です。

販売サイクルを活用する

4つ目は、販売サイクルを予測に活用する方法です。販売サイクルとは、見込み客が製品を認知してから制約するまでの平均的な期間を意味します。販売サイクルの情報を基にして成約率が高くなる時期を予測すると、売り上げを予測できます。

販売サイクルが4か月の場合、見込み客の最初の認知から2か月経過した時点での成約率は50%です。過去の販売サイクルを分析すると、特定の時期における需要の変動パターンが見えてきます。

全ての顧客の販売サイクルを同一に扱うのではなく、新規顧客と以前から取引のある顧客など、顧客の種類ごとに分けると効果的です。

見込み客数を活用する

5つ目は、自社の製品やサービスに興味関心を持っている見込み客の数を活用する方法です。資料請求・メルマガ登録など、製品やサービスを購入する可能性がある顧客をリードと呼びます。

過去のリード数変化、ソース別のリード数と成約率、ソース別の平均販売価格などのデータを利用します。過去の実績からソースごとにリード数や成約率などを算出すると、将来の売り上げを予測可能です。

リードの種類ごとの動向を基に売り上げを予測するため、精度の高さがメリットです。一方、マーケティングで見込み客の獲得方法を変えた場合は、これまで利用していたデータの扱いも変わるため注意します。

市場分析を活用する

6つ目は、市場情報と分析結果を活用して予測する方法です。市場分析とは、自社の製品やサービスが狙う顧客や競合の動向を捉える、市場の規模や成長率などを予測するなどの作業です。市場分析を適切に実施すると、市場全体の将来性と自社製品の売り上げを伸ばす機会が予測でき、売上予測に役立ちます。

市場情報が限定的で利用できない場合、試験的に限られた環境で利用者数を絞って製品を提供する方法もあります。テスト市場の情報から全体市場の将来を予測すると、売り上げの予測に適用できるでしょう。

予測モデル重回帰分析を活用する

最後は、予測モデル重回帰分析を活用する方法です。重回帰分析とは、複数の変数がある目的変数にどの程度影響を与えるかを分析する統計手法です。ここでの目的変数は売り上げで、影響を与える変数は広告費・店舗数・従業員数など売り上げに影響を与える要素全てとなります。

大都市でオープンするカフェチェーンの売り上げと、それぞれの店舗付近にある公園に訪れる人数の関係を考えてみましょう。

重回帰分析に用いる計算式は「y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4+e」です。yは目的変数、b0はy切片、b1からb4は説明変数の係数(影響度)です。x1からx4は説明変数(公園の訪問者数・天候・近くのオフィス数など)で、eは誤差項を表します。

以下は、説明変数の係数を求めるために重回帰分析を行った結果です。

b0 b1公園の訪問者数 b2天候 b3近くのオフィス数 b4週末か平日か
2,000 3 500 1,500 1,000

計算式に使う説明変数を以下のように設定します。

x1公園の訪問者数 x2天候晴れ=1、雨=0 x3近くのオフィス数 x4週末か平日か週末=1,平日=0
500 1 3 0

これを計算式に当てはめると、y=2,000+(500×3)+(500×1)+(1,500×3)+(1,000×0)+e=8,500+eとなります。eが0であれば売り上げは8,500円です。

売上予測を立てるときに必要なデータ

売上予測を立てるためには、以下のデータが必要です。

・商品や組織別の売上高
・期間ごと(月・四半期・年度)の売上高
・現在抱えている案件数
・見込み客から契約に至ったコンバージョン率
・商品・サービスの受注までにかかる日数の平均値
・サービスの平均契約期間
・サービスの継続率・解約率
・期間ごとの平均成長率(四半期・年度)

売上高だけではなく、対象サービスの契約期間や継続率が必要となるのがポイントです。

売上予測をExcelで立てる方法


過去の取引をExcelファイルで記録している場合、Excelの機能を活用すると効率的な売上予測が可能です。Excelでの売上予測には「予約シート」と「関数」の2つの算出方法がありますが、ここでは予約シートを使った売上予測の立て方を紹介します。

1.予測シートを活用する

予約シート機能を利用すれば、関数の知識がない人でも予測が可能です。Excel 2016以降のバージョンに標準で備わり、過去のデータから自動的に予測を算出できます。

予測計算には、指数三重平滑化 (ETS) アルゴリズムを利用しています。これは時系列予測でよく用いる統計アルゴリズムで、売上予測の他にも商品在庫量、消費動向などの予測に活用可能です。過去のデータを詳細に集めてから予測を行うことで、より正確な予測ができるでしょう。

2.データを入力し売上予測を作成する

Excelの「データ」から「予測グループ」→「予測シート」の順で選択すると、予測ワークシートの設定画面が出ます。「予測終了」の日付を選択して「作成」をクリックするだけで、履歴と予測を記した表とグラフが作成できます。

予測に使用する過去の履歴データには、日付や時刻の情報と各情報に対応した売り上げ実績の数値が必要です。また、時系列の間隔は一定でなければなりません。

Excelで売上予測を立てるメリットと注意点


Excelでの売上予測は、新たなツールを準備する必要がなく低コストで実行可能ですが、デメリットもあります。ここでは、Excelで売上予測を行う場合のメリットと注意点を解説します。

思わぬトラブルを防ぐために、事前に把握しましょう。

コストが抑えられる

Microsoft Officeをすでに利用している場合は、新たにツールやシステムを導入する必要がありません。すぐに始められるだけでなく、追加コストもかかりません。

また、Excelではマクロ・VBAを利用して定型作業を自動化できます。売上予測の作成とデータ分析の効率化、業務プロセスの改善が期待できるでしょう。

近年は、クラウドリソースを活用した『Microsoft 365』を導入する企業が増えています。Microsoft 365であれば、クラウド上でのファイル共有・共同編集が可能です。

保存可能なデータ量に限界がある

表計算ソフトのExcelは、気軽に利用できる反面、データベースのように大量のデータ利用には不向きです。セルに入力できる文字数にも3万2,767文字の制限があり、104万8,576行、1万6,384列までしか格納できません。

シート上に大量のデータを記載し、マクロなどを活用してシートを横断しても、パソコンには大きな負荷がかかります。その結果、Excelの動作が遅くなったり応答しなくなったりと、パフォーマンスが著しく低下することもあります。ファイルの読み込みや保存、計算にも長い時間がかかるようになるでしょう。

Excelのスキルや分析方法の知識が必要

Excelで売り上げを予測し、その情報を事業で活用するには、Excelを操作するスキルや知識が欠かせません。データの収集・編集・分析・予測・説明のプロセスを経て、有効活用につながります。

予測シートを使えば簡単に予測のグラフを作成できますが、日々更新する情報を処理しながら活用するには、予測サイクルを迅速に回すスキルも必要です。その環境を実現するには、Excelの基本操作や関数に加えて、分析手法の知識も獲得しなければなりません。

売上予測の精度を高めるポイント


売上予測の正確性は、ビジネスの成功を左右する重要な要素です。正確な売上予測により、経営戦略や最適なリソース配分に有用な情報を入手できるでしょう。ここでは、売上予測の精度を高めるポイントを解説します。

客観的な数値で予測を立てる

1つ目のポイントは、客観的な数値で予測を立てることです。

過去の売り上げデータや市場動向、競合状況など具体的な数値に基づいた予測により、精度の高い予測が可能です。経験・勘に頼る予測は主観が入りやすく、状況の変化に対応できないケースもあるでしょう。現実的かつ信頼性の高い計画を立てるには、客観的な数値が不可欠です。

変動要因を生かす

2つ目のポイントは、変動要因を生かすことです。

売り上げはさまざまな要素によって影響を受けます。例えば、季節や新商品の導入、競合他社の行動、経済状況など内外の要素です。各要素が売り上げに及ぼす影響を明確にした上で、売上予測を出すと効果的です。

季節性の影響が大きい商品であれば、過去のデータを分析して季節に応じた売り上げの動向を理解し、それを反映した売上予測にしましょう。

売上予測ヘの認識を統一する

3つ目のポイントは、売上予測に対する認識の統一です。

売上予測は、組織やチームにおけるひとつの指標となるため、どのような方法で算出するのか、経営に与える影響がどのようなものなのかを理解しなければなりません。

売上予測を立てる単位は、企業全体以外にも部門ごとや課ごとに立てるケースが一般的です。それぞれの算出方法が異なると値の信ぴょう性が薄まるため、社内全体で認識を統一しましょう。

情報共有をする仕組みを作る

4つ目のポイントは、社内全体で情報共有できる仕組み作りです。

売上予測で大切なのは、個人だけではなく社内全体で共通の認識を持つことです。日々の売り上げデータや営業データなど、あらゆるデータをリアルタイムで把握しなくてはなりません。

部門内での管理だけではなく、部署間のデータ連携により、お互いの情報を基に新たな施策を打ち出せたり、別部署の方法を取り入れたりなどの活性化につながります。

売上予測ができるAIツールを利用する

5つ目のポイントは、ExcelやSFA(営業支援ツール)、AIを搭載したツールの導入です。SFAは、営業活動の全体的な管理と精度の高い売上予測を可能にするツールです。

AIを搭載したツールの導入は、ヒューマンエラーを防げるだけではなく、売上予測の効率化をサポートします。手作業での計算はミスが起きやすく、本来とは違う売上予測データを基に進めてしまう可能性があります。

AIを搭載したツールであれば、ミスのない精度の高い予測が可能です。

売上予測の精度をノーコードAI『UMWELT』で高めよう!

売上予測にAIを導入したい企業様におすすめなのが、TRYETINGの『UMWELT』です。豊富なAIモデルを搭載した予測プラットフォームのUMWELTは、専門知識がなくてもノーコードで利用できます。予測に必要なデータの前処理もドラッグ&ドロップで簡単にでき、短期間で操作を習得できます。

また、UMWELTは予測と連携した在庫管理も可能です。基幹システムだけでなく外部システムとの連携もできるため、ExcelなどのCSVデータも自動で処理できます。UMWELTの活用により、さまざまな業務を効率化できるでしょう。

まとめ

売上予測は、企業の戦略を立案するために必要な取り組みです。売上予測の精度が悪い状態で予測結果を事業活動に反映すると、利益の向上につながりません。

過去の取引履歴や関連データから高精度な予測ができるUMWELTは、企業の戦略立案に役立つだけではなく、業務を自動化して効率化も実現します。AIツールで高い売上予測精度を実現したい企業様は、ぜひTRYETINGにご相談ください。

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