「我が社は正確な 売上予測 にもとづいて、予算編成や営業目標が決められている」と胸を張れる企業は、一体どれくらい存在するでしょうか？多くの企業は売上予測にもとづいて年度予算や営業目標等を決定します。実態にそぐわない売上予測は、予算の見直しや再編成を招き、組織全体の負担を増やしてします。
しかし理想とは反して、いまだに勘と経験による売上予測を行っている企業が少なくありません。前年比110％アップなど、経済的根拠の無い売上予測を行うこともしばしば。そこで本記事では、正しい売上予測の立て方と、ツールを活用した方法についてご紹介します。
「売上予測なんてあくまで理想値、大事なのは目の前の数字を追って売上を立てること」と考える方もいらっしゃるでしょう。しかし、正しい売上予測と計画性の高い経営は多くの場合、収益拡大へと結びつきます。売上予測の重要性を改めて認識するためにも、ご一読ください。
売上予測とはそもそも何なのか？
問題です。次のうち、売上予測として正しいものはどれでしょうか？
① 今期の売上は7,000万円ほどあれば良いかな
② 前期売上が5,000万円、景気回復を受けて今期は6,500万円に達するだろう
③ 今期は設備投資が必要だから、最低でも1億円の売上は必要だ
答え、いずれも売上予測には該当しません。①は期待、②は予想、③は必要なものを示しているだけです。では、売上予測とは何なのでしょうか？それは、過去から現在に至るまでのあらゆるデータを用いて、年度末に達成できる売上を推測することです。
例えば、第1四半期の売上が3,500万円、現在四半期ごとに平均5.5％の成長率で売上高が伸びているため、今期は3,700万円で着地しそうだとするのが売上予測です。ただし、これは最低限のデータに基づいて行った予測なので、ほとんど予想に近いと言えます。実際には過去数年分の売上高や平均成長率以外にも、市場動向や社会情勢なども考慮しながら売上を予測していきます。
売上予測に必要なデータとは？
正確な売上予測を立てるためには、あらゆるデータを用いる必要があります。具体的に必要なデータはどれなのでしょうか？
① セールスリード（見込み客）から契約へのコンバージョン率
② 案件化してから受注するまでにかかる平均期間
③ 平均的な契約期間
④ 月ごと、四半期ごと、年度ごとの売上高
⑤ 商品別の売上高
⑥ 組織別の売上高
⑦ 現時点での案件化数
⑧ サービスの更新率（リピート率）
⑨ サービスの解約率
⑩ 四半期、年度の平均成長率
以上に列挙したデータは基本的なものです。より高度な売上予測を実施したい場合は、前述のように市場動向や社会情勢、あるいは新しい情報テクノロジーの動向、競合他社の状況なども視野に入れなければいけません。
そして売上予測でまず大切なのが、これらのデータを効率良く収集することです。恐らくはこの収集が一番の課題になるでしょう。例えば、売上高に関するデータ以外は、各セールスパーソンが管理するExcelシートに記録されていることが多いでしょう。従ってデータを収集・統合するのに手間がかかり、かつ転記ミスが発生する可能性が高くなります。
Excelの優位性と限界
売上予測と聞いて、Excelの利用を想定した方も多いでしょう。確かにExcelは優れた表計算ソフトですし、優位性もあります。しかし、限界があることも忘れてはいけません。ここでは売上予測を行う上での、Excelの優位性と限界を説明します。
Excelの優位性
Excelは世界的に利用されている表計算ソフトであり、ビジネス資料の作成によく用いられます。Excelが無ければ業務が滞るという企業も少なくないですから、9割近い企業がExcelを含む Microsoft 365 を導入していると言われています。
そのため、Excelをすでに所有している企業では新しいツールを導入する必要性が無く、追加コストがかかりません。これはExcelの大きな優位性ですね。コストがかからなければ気軽に売上予測へ取り組むことができますし、なおかつ社内のほとんどのビジネスパーソンが使い慣れたツールなので、学習コストも少なくて済みます。
また、最近ではOffice 365などのクラウドサービスを利用することで、Excelシートをオンライン上に置いて共同編集することも容易なので、1つのExcelシートをデータの共有場所とすることもできます。使用できる関数やグラフも豊富ですし、高度な売上予測だって行えます。
Excelの限界
一方、Excelが持つ限界は膨大なデータ量に耐えられないことです。Excelはあくまで表計算ソフトであり、データベースとして活用するのには不向きです。例えば『どうしてもExcelを使い続けたいなら覚えておきたい「3つの限界」』というコラムの中では、1つのシートに表示できる最大行数は104万8,576行であることや、関数が増えるほどExcelシートの容量が増え、数十MBに達する可能性もあると指摘しています。
売上予測を正確に行うためには、あらゆるデータは統合的に管理し、素早く抽出・分析できる状態を保つ必要があります。しかしExcelには管理できるデータ量に限界があり、なおかつ容量が大きくなると起動や動作が著しく重くなってしまいます。
また、管理上の観点からExcelファイルを誤って削除してしまう可能性も非常に高いことから、Excelで売上予測を行うには限界があることを十分に理解しなくてはいけません。
SFAを利用した売上予測
では、どうすればスムーズかつ安定的に売上予測を行えるのか？ここで知っていただきたいのが SFA （Sales Force Automation：セールス・フォース・オートメーション）、いわゆる 営業支援 システムの存在です。
SFAはもともと、セールスパーソンが個々に管理していた顧客情報や案件情報の管理先をシステムに統一して、営業部署全体として情報資産の蓄積・活用に取り組むためのシステムです。このため、SFAには前述した売上予測に必要なデータのほぼすべてを管理することが可能となります。つまりSFAを導入するだけで、売上予測に必要なデータの蓄積と統合という課題はクリアできるわけです。
加えて、SFAには売上予測機能が備わっているケースが多く、「ボタン1つ」とまではいかずとも比較的簡単に売上予測を実施できるのが大きな利点です。また、売上予測を行う際に確度も自由に変えられるので、営業全体での売上はもちろん、セールスパーソンごとの売上予測を行い、ボトムアップ式の予算編成を組むことも不可能ではありません。
こうしたSFAの特徴を生かすには、多くのセールスパーソンにとって操作性が高く、あらゆるデータソースに接続できる性能が必要となります。正確な売上予測に取り組みたいなどのニーズがある場合は、ぜひSFAを活用いた売上予測に取り組んでみてください。その際には Dynamics 365 をご検討くだされば嬉しいです。
