売上予測とは？

そもそも売上予測とは何なのでしょうか。
結論から申し上げると、売上予測とは、過去の売上実績に基づいて傾向を読み取り、一定期間における未来の売上を予測することです。
「これくらい売りたい」、「これくらい売らなくては」という誰かの主観的なものとは違い、過去の売上データなどに基づいた予測を立てることで、今後の見通しや施策の実施等に役立てることを目的に売上予測は行われます。

売上目標との違い

売上目標は「目指すべき」売上の数値で、所属しているチームの希望や上位層からの期待に応えるために現実的な数値よりも高く設定されることがあります。

対して売上予測は主観的な売上目標とは異なり「過去の売上の傾向やその他の外部環境に関わる情報」から、より客観的かつ現実的な予測を行います。

売上予測が重要である理由

売上予測は客観性を確保できるという点において、人間の感情や一時の迷いに惑わされないという点で、立ち返る1つの基準となります。

「今月は○○円を売上目標として立てたいが、実際のところどうなのか」、「部下たちは昨年よりも売上目標を高く設定しているが、実際のところどれくらいで落ち着くのか」

という場面で売上予測を事前に行っておくことで、高すぎず低すぎない、より現実できな売上目標を立てることができるようになり、販売に関わるメンバーのモチベーション維持にも繋げることができます。

売上予測に必要なデータ

売上予測に必要なデータとして用意しなければならないのは、売上実績のデータや売上に関わる外部環境のデータです。例えば○月は△円という売上実績だった、広告やキャンペーン実施の回数は×回だったというような数値的な情報です。

予測の対象によって必要な情報が変わってきますが、具体的にはおおむね以下のようなデータがあると良いでしょう。

• 期間ごと（年、四半期、月、日）の売上実績
• 商品別の売上実績
• 成約率、CVR（コンバージョンレート）
• 更新率
• 解約率

上記はあくまで一例であり、実際はもっと複雑な情報を組み合わせて売上予測を行うことがほとんどです。
注意点としては、必要以上にデータを使いすぎたり、売上に関係の無いデータを考慮してしまうと予測の精度が下がってしまうことがあります。

売上予測の立て方

売上予測の立て方は複数ありますが、「過去の実績に基づいて予測を立てる方法」と「営業状況パイプラインに基づいて予測を立てる方法」の2つが代表的な売上予測の立て方です。

過去の実績に基づいて予測を立てる方法

過去の実績に基づいて予測を立てる方法では、過去の売上データを加味して将来の売上予測を立てます。

例えば

• 過去数円間の売上実績から傾向として成長率を算出し、翌年の売上予測を立てる
• 過去の売上実績と販促活動（広告、キャンペーン）の回数を含めて傾向を算出することによって、販促活動を増やす/減らすと今年度の売上はどのように変化するかの予測を立てるといった方法で予測が可能です。

注意点としては、あくまで過去の実績を必要とするため、全く新しいビジネス（新規事業）でこの方法を行うのは不向きだという点です。

営業パイプラインに基づいて予測を立てる方法

営業パイプラインに基づいて予測を立てる方法では、現在の潜在顧客の数やアポイントメントの獲得状況、受注状況から将来の受注獲得数や受注金額の予測を立てます。

この方法は過去の実績に基づいて予測を立てる方法と違い、新規事業の場合でも先週のチームの平均値をベンチマークとして用いることで、仮置きの予測を立てることができます。

売上予測に役立つツール

売上予測を行うにはツールを使うとより容易に予測を立てることができます。
例えば以下のようなツールが存在します。

表計算ソフト

Microsoft社の「Excel」でも統計による売上の予測が可能です。
例えばForecast関数やTrend関数といった予測用の機能を使うことで過去の実績から予測を行うことができます。
ただし、ある程度統計の知識が必要であり、データの視覚化（グラフ化）といった知識が必要になります。

営業支援システム（SFA）

営業を支援するためのシステムであるSFAでも売上予測の機能が提供されています。
例えばSalesforce社に代表される「Sales Cloud」の売上予測機能を使うことでも売上の予測が可能です。

予測専用ツール

近年何かと話題になるAIを用いた予測専用のサービスを用いることでも売上予測を行うことができます。
例えばMicrosoft社の「Azure AI」は専用予測モデルの作成と予測を行うことができ、、お持ちのデータから売上予測が可能です。 無料で使うこともできますが、開発者やデータサイエンティスト向けの製品となっており、予備知識の無い方にとっては扱うのが難しいツールである可能性が有ります。

注意点として、お手持ちのデータであれば何でもよいということではない為、予測自体ができないことがあります。
サービスの導入を検討する際はご自身でお手持ちのデータを整理したうえで導入を検討するか、導入予定の製品に関して、まずは問い合わせをすると安心です。

まとめ

いかがでしたでしょうか。
本記事では売上目標と売上予測の違いと予測の立て方について解説しました。
売上予測は客観性の確保という面で非常に重要な役割があり、それらを支援するツールは本記事でご紹介した以外にも沢山存在します。

ご自身がお持ちのデータや予測したい対象、目的に合わせてツールを選定することが売上予測と売り上げ目標達成のカギとなるでしょう。