売上予測とは？予測の立て方やSFAを活用するメリットなどを解説

売上予測とは、過去の売上実績や自社の状況などから将来的な詳細な売上の予測を立てることです。売上予測の精度を高めるなら、入力だけで簡単に予測を行えるSFAの活用がおすすめです。本記事では、売上予測の重要性や計算方法、SFAを活用するメリットについて解説します。

目次

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1. 売上予測とは
2. 売上予測の重要性
3. 売上予測に必要なデータ
4. 売上予測の立て方
5. 売上予測の精度を高めるための方法
6. 売上予測にはSFAの活用がおすすめ
7. まとめ

売上予測とは

売上予測とは、月次や四半期などの期間における売上高を予測することです。売上予測は、数値・数量で捉えられるデータに基づき正確性が重視されるため、売上戦略・予算・在庫管理・営業活動などに役立ちます。

売上予測では通常、数値化できない要素は正確性を損なうため除外します。しかし、実際には数値化できない要素の影響を受ける場合もあるため、不確実性を考慮して予測に幅を持たせることもあります。

売上予測と売上目標の違い

売上予測も売上目標もどちらも売上高に関わる数値ですが、売上予測が現実的な予測の数値であるのに対し、売上目標は利益最大化のための理想を含んだ数値です。売上目標は売上予測の数値に、戦略効果や営業活動の改善などを期待した数値が上乗せされます。

あくまでも売上予測に基づく目標のため、実現不可能な目標による従業員のモチベーション低下や過労、生産効率の悪化、無駄なコストなどを回避できます。

売上予測の重要性

適切な売上予測は、企業にとって成果の最大化を図ったり、経営上の意思決定をしたりする上で重要な役割を果たします。ここでは、売上予測の重要性やメリットについて、予測管理・人員配置・在庫管理・コスト管理の観点で解説します。

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適切な予測管理を行える

売上予測によって正確な数値が得られることで、適切な予測管理に繋がります。売上予測は予算策定や資源配分など経営上の重要な意思決定をする際の基礎になり、予測に基づいた戦略は、企業の成長や競争力を高める上で重要です。
また、予測された売上に基づいた適切な資金調達や予算配分もできたり、将来の不確実性に対処するための重要な情報源になるなど多くのメリットも得られます。販売戦略やマーケティング活動の最適化にも貢献し、効果的な販売戦略やキャンペーン計画も立てられます。

適切な人員配置を行える

売上予測に基づく需要予測によって適切な人員配置が可能です。需要が高まる時期やピーク時には、人員を増やして生産効率を最大化したり、需要が低下する時期には、人員を調整して無駄なコストを削減したりと、生産やサービス提供の効率性を向上させられます。

適切な数のスタッフを配置することで、顧客の要求に迅速に対応でき、顧客満足度を向上させられるメリットもあります。無駄な人件費の発生防止や、従業員の過労を避けてモチベーション向上にも寄与する側面もあり、適切な人員配置で得られるメリットは大きいです。

また、需要予測に基づき、必要なスキルや能力を持つ人材を適切なタイミングで確保することにも役立ちます。

適切な在庫管理を行える

正確な売上予測は、適切な在庫管理にも繋がります。需要予測に基づく在庫の調整は、過剰在庫のリスクを低減し、在庫保管コストや廃棄コストを削減できます。需要の変動に対応するための追加の在庫を効果的に計画することも可能です。

在庫切れの回避にも寄与し、必要な在庫を適切なタイミングで確保できます。製造業においては、生産計画の最適化にも貢献し、需要予測に基づき需要と供給のバランスを取りながら生産できるので無駄や不足がなく効率的です。

適切なコスト管理を行える

企業のコストには、生産コスト・購買コスト・輸送コストなどさまざまなものがありますが、売上予測によってこれらの適切なコスト管理を図れます。

生産コストでは、需要の変動を把握し、過剰生産や生産不足による浪費を抑えられます。購買コストでは、適切な購買タイミングを捉えることで、過剰在庫や納期遅延によるコストを削減できます。需要に応じた物流計画によって、輸送コストも抑えられるでしょう。

適切な人員配置による人件費コストの適正化にも役立つなど、企業の成果を最大化する上でコスト管理は重要です。

売上予測に必要なデータ

売上予測は、一般的に過去の売上データが必要ですが、業種や企業によってさらに顧客の購買パターンや市場データなど、他のデータが必要な場合もあります。以下に売上予測に必要なデータの例を挙げます。

1. 商品ごとの売上高
2. 組織ごと(部門や店舗など)の売上高
3. 特定期間(月・四半期・年度)ごとの売上高
4. 現在の案件数
5. 見込み客の成約率
6. 受注までにかかった平均日数
7. サービスの契約期間
8. サービスの更新率や解約率
9. 特定期間の成長率

上記は基本的に自社の過去のデータですが、マーケットリサーチによる調査データや競合他社の公開情報など、市場データを収集することもできます。より多くのデータを収集することで、売上予測の正確性向上を図れます。

売上予測の立て方

売上予測の方法は市場データや外部からの情報に頼る方法も含めると、さまざまな方法があります。しかし、自社のデータに基づく方法が基本であり、ここでは自社の過去の売上データや営業パイプラインを利用して算出する方法について解説します。

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過去の売上データを元に算出する方法

最もシンプルな売上予測として、自社の過去の売上データに基づき予測値を計算する方法があります。計算する上では年間平均成長率が重要ですが、その計算方法は何種類か存在します。年間平均成長率の最も単純な計算方法は次の通りです。

(最終年の売上 – 初年の売上) ÷ 初年の売上 × 100 ＝ 年間平均成長率(％)

年間平均成長率を求めれば、さまざまな売上予測に活用できます。例えば、前年同月の売上と年間平均成長率から、今年の同月の売上予測する場合の計算式は以下のようになります。

前年同月の売上 × (1 + 年間平均成長率) ＝ 今年の同月の売上予測

なお、この計算方法による予測は、商品が同じ（または類似の商品）の場合には、ある程度期待できますが、新商品や新規授業の売上予測には向きません。また、年間平均成長率の計算は複数年から平均をとる方がより正確である点を考慮しておきましょう。

営業パイプラインを利用する方法

営業パイプラインとは、営業活動の進捗状況を可視化した枠組みで、一般的には「見込み客の発掘→ヒアリング→見積→提案や交渉など→受注」のプロセスを指します。これらの枠組みは一定であるため、過去データを収集して売上に関連する予測が可能です。

各プロセスにおける顧客データ（見込み客数や金額など）と次のプロセスへの移行率から、各プロセスの予測値を計算できます。最終的に受注プロセスまでの予測値を算出して売上予測を立てられます。

営業パイプラインによる売上予測は汎用性が高く、マーケティングや目標設定に活用できる他、コンサルティング・ソフトウェア開発・不動産・金融業などさまざまな業種にも応用できます。

売上予測の精度を高めるための方法

売上予測の精度を高めることで、将来的に得られる利益をより正確に見極められて、効果的な企業運営に繋がります。ここでは、売上予測の精度を高めるための方法について解説します。

全従業員がコスト意識を持つ

売上予測の精度を高めるには、全ての従業員にコスト意識を持たせることが大切です。営業担当者などに不用意な値引きや値上げを行う従業員がいると、正確な売上予測が難しくなり、思わぬコスト増にも繋がりかねません。

そのため、社内でコスト意識を持たせる・高められるように徹底することで、売上予測の精度向上や顧客間の公平性の維持も図れます。

ツールを活用する

売上予測を立てるために、Excelを利用する企業は多いです。しかし、Excelはあくまでも表計算ソフトであり膨大な量のデータを管理できるツールではないため、何年も利用し続けるとデータが破損するリスクがあります。

そのため、より正確かつ膨大な量のデータも管理するなら、SFAや需要予測システムといった売上予測に適した専用ツールの導入がおすすめです。さまざまな予測手法やデータを用いて、売上を予測でき、手作業よりも精度の高い算出が行えます。

また、計算を自動化できるため、従業員の作業負担を軽減して、業務の効率化にも期待できます。

売上予測にはSFAの活用がおすすめ

売上予測は、過去の売上データをExcelで集計して予測値を計算することもできますが、SFAを活用すると便利です。ここではSFAとはなにか、またSFAを活用するとどんなメリットがあるのかについて解説します。

SFAとは

SFA(Sales Force Automation)とは、営業活動を効率化・最適化するためのツールであり、「営業支援システム」とも呼ばれます。SFAは、顧客情報の管理や営業プロセスの自動化、営業活動の分析などさまざまな機能があり、売上予測機能を備えたタイプもあります。

基本的にSFAは大容量のデータを扱えるため、さまざまなデータや長年の売上データを蓄積して、売上予測の精度向上に繋がります。また、営業パイプラインの進捗状況をリアルタイムに把握できるため、売上予測にも反映できます。

SFAを売上予測に活用するメリット

SFAを売上予測に活用すると、データの一元管理やリアルタイムでの状況把握が可能になります。また、手作業で予測や分析を行うよりも簡単なため、作業負担軽減や作業時間の短縮にもつなげられます。ここではSFAを売上予測に活用するメリットを解説します。

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Excelと比べて売上予測を簡単にできる

Excelには売上予測のテンプレートがあり、コストを抑えたい場合に便利ですが、データ入力や関数の入力などは手動で行う必要があるため、扱うデータが多くなるほど作業者の負担が大きくなります。予測値の算出にも時間がかかり、人為的なエラーのリスクもあります。

また保存できるデータ量にも限りがあるため、大容量データを扱う場合にはSFAの活用がおすすめです。必要なデータを取り込むと自動的に集計されるため、売上予測が簡単に行えるため、専門的なスキルや知識がない従業員でも効率的に予測できます。

リアルタイムでの分析が可能

SFAは商談や取引が行われた際に、即座にSFAに反映できるため、常に最新のデータを利用できます。分析機能においては、過去のデータに加えてリアルタイムのデータも含めることができ、傾向分析や予測モデルの構築など予測の精度を高められます。

また、SFAには、基本的な統計分析機能を備えている場合もあり、専門知識を要するデータの分析を支援してくれるのも魅力です。

案件の進捗状況や顧客データなどを一元管理できる

SFAではデータを一つのシステムで管理するため、入力する担当者やタイミングの違いによるデータの分散や矛盾を防げます。顧客情報などのデータが社内に分散されていると、どれが最新の情報かを即座に判断できず、スムーズな業務遂行が難しくなります。

SFAを導入することで、データを一つのシステムに統合できるため、データの更新もリアルタイムに行われ、常に最新情報にアクセスできます。

データの見える化が可能

SFAの導入によって、売上データや営業活動のデータなどを可視化できます。例えば、データ量が膨大な場合、数字だけを見ても正確な比較分析が難しいですが、ダッシュボードやグラフ機能の活用で月毎の売上や動向などを直感的に確認できます。

システムによっては、地理的な情報のマッピングもでき、営業地域が広範な場合や全国展開する店舗でも状況を把握しやすくなるでしょう。営業成績や売上予測、顧客動向などのレポート作成や共有機能によって、重要なデータを可視化して共有できるのも利点です。

まとめ

売上予測とは、月次や四半期などの期間における売上高を予測することであり、適切な予測によって効果的な経営戦略の立案や人員配置などを行えます。売上予測はExcelでもできますが、データ量が膨大になると効率的に管理ができないリスクがあります。

膨大なデータ量にも対応しながら、過去のデータや顧客の動向を分析するならSFAの活用がおすすめです。SFAを導入することで、Excelよりも精度の高い売上予測を簡単にできたり、リアルタイムでの分析が行えます。

また、社内に分散する顧客データを一つのシステムに集約できるため、スムーズな情報共有にも期待できます。本記事を参考に、売上予測の精度向上を目指して、効率的かつ効果的な企業運営に繋げましょう。