売上予測とは：定義、方法、ベストプラクティス

売上予測は、企業が行う最も重要なことの1つです。 これは販売計画を促進し、人員配置と予算編成のために企業全体で使用されます。 その重要性にもかかわらず、多くの組織は、悪い予測を生み出す時代遅れの慣行を使用しています。

農家が天気を予測するために耳の後ろで洗う猫や昔の膝の痛みなどの信号に依存していた過去の時代との比較を描くことができます。 スーパーコンピューターの登場により、天気予報は大幅に改善されました。 しかし、大企業では、売上を予測するために使用されるツールは、関節炎の膝よりもわずかに信頼性が高いままです。

売上予測はどれほど疑わしいですか？ Gartnerによると、販売リーダーの55％、および割り当てを実行している販売者の57％は、予測の正確性に自信がありません。

この状況は時間の経過とともに改善すると思われるかもしれませんが、Gartnerは、2025年までに、「B2Bエンタープライズ販売組織の90％は、高度なデータ分析やB2B CRMではなく直感に依存し続けるため、予測や販売が不正確になると予測しています。パイプラインとクォータの達成。」

売上予測とは？

売上予測は、特定の期間（通常は月、四半期、または年）の企業の売上を見積もるプロセスです。 売上予測は、企業が将来販売する金額の予測です。

正確な売上予測を作成することは、ビジネスの成功に不可欠です。 採用、給与、報酬、在庫管理、およびマーケティングはすべてそれに依存しています。 公開企業は、予測を逃した場合、すぐに信頼を失う可能性があります。

予測は、販売パイプライン管理と密接に関連しています。 各取引の資格、エンゲージメント、速度を正確に把握することは、営業担当者とマネージャーが信頼できる売上予測のためのデータを提供するのに役立ちます。

予測は、企業が達成したいと考えている売上である売上目標とは異なります。 販売予測では、さまざまなデータポイントを使用して、将来の販売実績を正確に予測します。

売上予測の方法と手法

組織によって販売構造とプロセスは大きく異なる可能性がありますが、大多数は、販売予測に対して次の主要なアプローチの1つまたは組み合わせを使用する傾向があります。

1. 将来の結果を予測するための履歴データの使用。 履歴データを確認することは、おそらく最も一般的で簡単なアプローチです。 データはすぐに利用でき、季節性や新製品の紹介などの要因に基づくバリエーションが方向性のある洞察を提供することは理にかなっています。 もちろん、制限は、売上に影響を与える外部のマクロトレンドが必ずしも考慮されていないことです。少なくとも体系的な方法ではありません。
2. 目標到達プロセスベースの予測。 多くの企業にとって、販売ファネルの現在の状態は、予想される販売結果の最も正確な予測因子と見なされています。 売り手が与えられた追跡の状態について正確で頻繁に更新される情報を提供している限り、目標到達プロセスの使用は、予測を行うための合理的に信頼できる手段になり得ます。
3. 複数の変数に基づく予測。 上記の両方のアプローチには固有の制限があるため、一部の組織は、取引の成立に影響を与える可能性のあるマクロ要因に加えて、インテリジェントなリードスコアリングなどの手法を組み込んだより複雑な予測モデルを構築しようとしています。 秘訣は、管理や保守が複雑すぎずに意味のある、十分に洗練されたアプローチを導入することです。

よくある予測ミス

営業チームが提供するプレッシャーがかかっており、予測にスポットライトが当てられています。 激しい競争と不確実な市場に直面して、営業担当者への期待は高まり続けています。予測は、営業活動、ひいてはビジネスの健全性を最も簡単に監視する手段です。

1. 販売データは、取引状況に関する洞察を提供できません。 既存の予測アプローチの制限は、特定の機会のステータスに関する正確な情報を提供するために売り手に大きく依存していることです。 売り手への圧力を考えると、売り手が提供する情報が現実よりもバラ色であることが多いのは当然のことです。

4. 時間のかかる手動プロセスは、貴重な販売時間を削減します。 営業担当者は週に2.5時間予測に費やし、マネージャーは平均1.5時間費やすと推定されています。 これらの時間のかかる（そして手動の）活動に費やされる時間ごとに、実際の販売に費やすほうがよいでしょう。
5. 収益を上げるために、精度が犠牲になることがよくあります。 正の数を提供するよう圧力がかかると、売り手は通常、成約する取引の数を過大評価します。 おそらく驚くことではないが、販売組織の79％は、通常、予測を10％以上見逃していると報告しています。 一方、営業担当が予測する取引の54％は決して成立しません。

基本に立ち返って

幸いなことに、販売組織がより高い精度を達成し、最終的にはより良い販売結果を達成するのに役立つ予測プロセスを構築する方法があります。

最も基本的なレベルでは、売上予測の改善とは、データを使用してパフォーマンスをより正確に予測し、計画を管理して売上を確実に成功させることを意味します。 これには、次のような手順が含まれます。

1. 販売プロセスに関する共通の合意を確保する。 当たり前のようですよね？ 営業チームは、営業ファネルと組織が採用しているその中の段階に関する共通の用語集から運営されています。 実際には、本物の切断が頻繁に発生します。
2. 現実的な販売目標または割り当てを設定し、それらを伝達します。 繰り返しますが、これは明白に思えるかもしれません。 しかし、多くの企業は、非現実的な販売ノルマを設定するか、個々の目標とそれらがより広範な計画にどのように到達するかを効果的に伝えることができません。
3. 基本的な販売指標をベンチマークします。 予測には、履歴データを使用して将来の結果を効果的に見積もることが含まれます。 ベンチマークは、以前の結果と比較するための適切な基盤があることを保証します。
4. 現在の販売パイプラインを理解します。 より良い予測を実現したい場合は、今すぐ精度を開始します。 新しいテクノロジーは、営業チームにインテリジェンスを提供します。これにより、実際には実行可能ではないリードをスクラブし、実行可能なリードを現実的に評価し、リスクのあるリードを救出し、将来的にはより高い精度を約束できます。

これらの点に共通する点の1つは、販売組織における文化的変化の必要性を示していることです。 言い換えれば、営業担当者が予測を膨らませるプレッシャーを感じない場合にのみ、予測の正確さを高めることができます。

そして、ひいては、取引が不利な場合でも、取引に関する情報を快適に共有できるようにする必要があります。

データ統合：正確性の鍵

正確な売上予測のすべての利点を考えると、企業がより現代的なアプローチを追求することを妨げているのは何ですか？

一つには、アプローチに関係なく、予測の品質は、それらが基づいているデータの品質と密接に関連しています。 そして、単にすべてのデータを利用できるようにするだけでは十分ではありません。 リアルタイムで簡単に分析できるように統合する必要があります。

残念ながら、このタイプのデータ統合は一般的ではありません。 APQCの計画および管理会計ベンチマークによると、現在、単一の統合システムに運用データと財務データを格納している組織はわずか14％です。 つまり、ほとんどの企業にとって、予測には組織のサイロや異種システム全体でデータを収集する必要があり、これには時間とコストがかかります。

ただし、幸いなことに、データ統合により、組織はAIや機械学習など、データが明らかにする可能性のある傾向のタイプを見つけるのに理想的なテクノロジーをより有効に活用できます。

最先端のツールをデータ分析の統合アプローチに組み込むことで、組織は売上予測を戦略的な利点に変えることができます。