売上予測: 定義と方法論
公開: 2024-04-02
- 2024 年 2 月 5 日
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古代中国の詩人老子はかつてこう言いました。 予測する人には知識がありません。」
しかし、私たちは紀元前 6 世紀から長い道のりを歩んできました。 予測は重要であり、予測ができていない場合は、ビジネスを適切に運営していません。
あなたがレストランを開くとします。 山と谷が起こるたびに対処するだけでしょうか? それとも、1 日の中でどの時間が最も忙しくなりそうなのか、またどの日にどの料理が最も人気があるのかを予測してみますか?
おそらく二番目ですよね？
スタッフの配置レベルを計画し、シェフが準備を有利にスタートできるようにするのに役立ちます。
これと同じロジックをあらゆるビジネスに適用する必要があります。ここで売上予測が役に立ちます。
売上予測の定義: 売上予測とは何ですか?
売上予測は、将来の売上収益を予測する試みであり、通常、少なくとも今後 12 か月間は月ごとに、さらに今後 2 ～ 5 年間は年ごとに分類されます。 ほとんどの事業計画では、通常、3 年先を見据えた予測で十分です。
平均予測は、自社の過去の売上高、現在のパイプラインの規模と品質、広範な業界と社会の傾向など、いくつかのソースからのデータに基づいています。 そうすれば、数値が的外れになる可能性が低くなります。
たとえば、パイプラインからはカボチャの売上が 10 月を通じて急増していることがわかりますが、過去のデータと業界の傾向からは、11 月には大幅に減少する可能性が高いことがわかります。
天気予報と同様に、売上予測も、6 か月後に何が起こるかを具体的に保証するものではなく、それに基づいて作業を行う計画として扱う必要があります。
また、売上予測に当てはまらないものがあることに注意することも重要です。 具体的には、売上予測は売上目標設定と同じではありません。
- 売上目標は、実現したいことの概要を示します
- 販売予測は、販売目標に関係なく、何が起こるかを予測します。
売上を予測する方法
売上予測の価値は理解できました。ここでは、独自の売上予測を作成する方法を説明します。
1. 覚えておいてください: 会計士である必要はありません
売上予測は複雑に聞こえるかもしれませんが、実際には、経験に基づいた一連の推測にすぎません。
完璧に仕上げることを期待しないでください。 最も高度なアルゴリズムにアクセスできる最も経験豊富な財務モデラーは、予測が完全に正しいとは決して期待しないでしょう。同様に、あなたもその必要はありません。
売上予測の要素は非常にシンプルです。 複数の製品またはサービスがある場合は、それぞれからの予測収益をスプレッドシートの別の行に表示し、それらを合計します。 10 行以上ある場合は、それらを統合します。
簿記ではなく、将来の戦略を計画しているので、非常に詳細なことを心配する必要はありません。
2. 月あたりの販売「ユニット数」を予測する
まず、毎月の販売が予想される「ユニット」数を予測してみてください。
確かに、「ユニット」という言葉は物理的な製品を連想させることがよくあります。 しかし、これは Mailshake のさまざまな製品レベルや、架空のレストランで販売されるコーヒーやベジタリアンの朝食のカップ数にも簡単に適用できます。
収益だけを見るのではなく、サービスをコンポーネント部分に分割すると、予測がはるかに簡単になります。
3. 過去のデータを活用する
過去の販売データ、特に最近の過去の販売データは、予測に関係する場合の最良の友です。
過去 3 ～ 5 年間のパフォーマンスをレビューして、季節的な傾向を特定して確認します。 ただし、売上予測を立てるという点では、昨年分のデータが最も価値があるものとして扱ってください。
4. 市場データを新製品に活用する
しかし、履歴データがない場合はどうなるでしょうか?
これまでに販売したものとは異なる新製品を発売する場合はどうしますか?
それでも、売上予測を立てないことの言い訳にはなりません。
今後何が起こるか正確にはわかりませんが、需要を予測するために頼れる何らかのデータは常に存在します。 当時としては画期的な製品だったファックス機が初めて市場に投入される前、アナリストはタイプライターやコピー機の売上高を利用して売上予測を立てていました。
5. プロジェクト価格
最後のステップは、販売を予定しているすべてのユニットに価格データを適用することです。
それが完了すると、1 つのセクションでさまざまな販売単位をすべて合計し、別のセクションでそれらの値に推定価格を乗算して、3 番目のセクションで収益予測を作成する単純なスプレッドシートが残ります。
売上予測の方法論
これが、売上予測を立てるための基本的な理論です。 しかし、実際には、これらすべての数字をどこから抽出するのでしょうか?
繰り返しますが、ここでの目標は、予測を 100% 正確にすることではありません。 しかし、データはどこかから取得する必要があり、そうでなければ本質的に意味がありません。 以下に、それらをまとめるために使用できるいくつかの異なる方法を示します。
1. 営業チームの判断を信頼する
この理論の背後にある理論は非常に単純です。 営業チームは今後の展開を最もよく把握しているため、取引が終了したときに担当者に取引の価値を尋ねるだけで済みます。
これらすべての合計を合計し、さらに 1 ～ 2 年推定して、完了です。 売上予測ができました。
明らかに、この方法論にはいくつかの欠陥があります。その最も重大な欠陥は、平均的な販売員の考え方です。
釣りをしている人が釣ったモンスターパーチの大きさを常に誇張するのと同じように、営業担当者も販売予測を過大評価する傾向があります。
さらに、異なる営業担当者が異なる見積もりに到達するため、ここで一貫性のある再現可能なモデルを構築する方法は実際にはありません。
2. 過去のデータを振り返る
もう 1 つの非常にシンプルなアプローチです。これは、過去の同様の条件下でのパフォーマンスを調査し、現在および将来のパフォーマンスを予測することに基づいています。
過去 5 年間、あなたのビジネスが年間 10% で成長し、昨年の今頃、20,000 ドルの新規ビジネスを成約したとします。 このモデルを使用すると、今月の売上収益を 22,000 ドルと見積もるのが妥当です。
前の方法よりも若干正確ですが、過去のデータのみに依存することは、広い世界で起こっている他のことを無視することを意味します。
コロナウイルスは、このアプローチがどのように崩れるかを示す明らかな例です。 ビジネス衣料を販売する場合、2019 年第 3 四半期にどれだけのユニットをシフトしたかは関係ありません。現在、非常に多くの人がリモートで働いているため、それほど多くは売れないでしょう。
3. 取引ステージの使用
こちらはもう少し洗練されています。
販売プロセスの各段階で、取引が成立する確率を割り当てます。 おそらく、最初のコールドメールに返信した場合は 5%、製品デモに同意した場合は 50% に上昇し、主要な意思決定者との売り込み会議を予約した場合は 75% になるでしょう。
その後、いつでも、商談のサイズにその取引が成立する確率を乗算して、期待できる収益を見積もることができます。
これは非常に人気のある方法ですが、それでも欠点があります。
特に時間の経過は無視されます。 2 つの異なる見込み客に対して製品デモを実行した場合、そのうちの 1 つは 3 週間前で、もう 1 つは今朝だった場合、成約に至る可能性は本当に同じでしょうか? おそらくそうではありません。
4. カスタムモデルの構築
定義上、カスタム モデルは何でもかまいません。 ただし、一般的には、上記のすべての方法に加えて、機会の年齢や見込み顧客が示した購入シグナルなどの追加の特性を組み合わせます。
通常、このアプローチでは最も正確な結果が得られますが、これを利用するには分析ツールや高度な CRM レポートが必要になる可能性があります。
売上予測の例
数字の計算が終わったら、売上予測はどうなるでしょうか? 以下にいくつかの例を示します。
基本的な売上見通し
Bplans.com の会長兼創設者である Tim Berry は、新しいカフェの簡単な売上予測の素晴らしい例を示しています。
この予測は次の前提に基づいています。
- それぞれ 4 人掛けのテーブルが 6 つあり、オーナーは平均して 1 日に約 24 回の着席ランチを提供できます。
- テイクアウトランチはテーブルランチの約2倍となるため、1日あたり48食となります
- ランチの飲み物はテーブルでのランチごとに平均 0.9 ドルですが、持ち帰りランチの場合はわずか 0.5 ドルです。
- コーヒーのキャパシティは、午前中の時間帯は 1 時間あたり 30 人の顧客が最大で、ランチ 10 回につき 3 杯の割合でランチにはさらに数杯販売されます。
これらの仮定を導き出すために、カフェの架空のオーナーは、業界での経験とビジネスパーク内の立地を活用しました。つまり、彼女の需要のピークは営業日の構成に大きく影響されることになります。
詳細な売上予測
Microsoft は、あらゆるビジネスのニーズに適応できる、次の詳細な販売予測テンプレートを提供しています。
スプレッドシートには、事前に構築された多数の数式とワークシート機能が付属しており、これらの機能により多くの困難な作業が行われますが、特定の商談が取引につながる確率に基づいた加重予測手法に依存します。
現在好まれている売上予測方法は何ですか? 以下のコメント欄でお知らせください。
