どの企業でも売上予測は欠かせないものですが、その精度に悩む企業は少なくありません。
売上予測がうまくいかないと、経営判断に必要なデータが不確かになり、重要なリソース配分が困難になります。
そこで、SFA（営業支援システム）を活用することで、営業の売上予測の精度を格段に向上させ、営業組織のパフォーマンスをアップさせることが可能になります。
本記事では、売上予測を正確に立てる方法、売上予測レポートを作成するために必要なデータ、そしてSFAがどのように役立つのかを詳しく紹介します。
この記事を読めば、売上予測の基礎を理解するだけでなく、SFAがどのように営業活動に貢献するのか、その重要性を深く理解できるでしょう。
この記事の内容
売上予測とは？
売上予測とは、自社の過去の売上実績や成長率、市場動向や外的要因、その他様々なデータを踏まえて、将来の売上を予測することです。
「根拠のない売上の予測」ではなく、「データに基づいた売上の予測」「データから導き出された売上予測」であることが重要なポイントです。
一般的に多くの企業では、売上予測に基づいて経営判断を行っているのではないでしょうか？
精度の高い売上予測を立てることができれば、経営資源をどこにどう投下するのか？などの経営判断がしやすくなります。また、各部署で優先的に行うべき取り組みを実行しやすくなる点がメリットです。
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売上予測と売上目標の違い
「売上予測」と似た言葉に「売上目標」がありますが、両者には大きな違いがあります。
まず、「売上予測」とは、過去のデータを基に未来の売上を予測することです。
たとえば、「去年の9月の売上が300万円で、平均成長率が10%だったので、今年9月の売上は330万円になるだろう」という形で予測されます。
これは過去の実績をもとに、できるだけ正確に未来の数字を予測する方法です。
一方、「売上目標」は、達成したい数字を設定することです。
たとえば、「今年は売上を350万円にしたい」というように、期待を込めた目標を設定します。
目標は、過去の実績を上回るように設定されることが多いですが、それが実現可能かどうかは、予測とは異なり、必ずしも現実的でないこともあります。
つまり、売上予測は「実現可能な数字」を計算することで、経営に必要な数字を導き出し、会社のお金の使い方や戦略を考えるための指標になります。
一方で、売上目標は「これを達成したい」という願望や目標に基づく数字です。
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売上予測を立てる重要性
売上予測を立てることは、企業の成果最大化を図ったり、経営戦略を立てるために重要です。 ここでは、適切な売上予測が予算管理、人員配置、在庫管理、コスト管理に対してもたらすメリットや重要性について解説します。
予算管理の最適化
売上予測は、企業が次期の売上を見込んで資金を適切に配分するための基礎となります。
売上の見込みに基づいて行われるコスト管理は、無駄な出費を排除し、企業の利益を最大化するための戦略的な方針を立てるのに役立ちます。
正確な予測に基づいた経営方針によって、企業は資金を効果的に運用でき、持続可能な成長を達成することができるのです。
人員配置の最適化
売上予測は、企業が適切な時期に適切な人員を配置するための貴重な情報源になります。
需要の増減に応じてスタッフを適切に配分することで、生産性が最大化され、業務効率化を図れます。
また、正確な売上予測に基づいて人員配置を行うことで、ストレスや過度な負担を軽減し、従業員のモチベーション向上にもつながるでしょう。
在庫管理の最適化
売上予測は、企業が需要と供給をバランス良く調整する上で不可欠な役割を果たします。
適切な売上予測に基づいて行われる在庫管理は、在庫の過剰や不足を回避し、企業の運転資本を最適化します。
これにより、企業は在庫コストを最小限に抑えながら、顧客のニーズに適切に対応することができるのです。
コスト管理の最適化
企業は生産コスト、購買コスト、輸送コストなど様々なコストを抱えていますが、適切な売上予測がコスト管理の最適化につながります。
まず生産コストについては、需要変動を正確に予測することで、過剰生産や生産不足による無駄を最小限に抑えられるのです。
次に購買コストでは、需要に基づいた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などのコストを削減できます。
輸送コストについても、予測需要に応じた物流計画の策定が、無駄のない輸送を実現します。
売上予測レポートを作るために必要なデータ
売上予測を立てるためには、適切なデータを集めることが欠かせません。
ただし、すべてのデータを集めることが重要というわけではなく、必要なデータに絞って集めることが大切です。
現時点では営業活動に関するすべてのデータを記録していないかもしれませんが、売上予測を正確に立てるためには、以下のデータを揃えておくと良いでしょう。
- 潜在顧客が自社サービスに興味を持つまでの期間
- 案件化してから受注するまでの期間（リードタイム）
- リードから受注への進捗率（コンバージョン率）
- 契約期間
- 更新率
- 解約率
- 月別の売上
- 商品別の売上
重要なのは、これらのデータを「受注した案件」に絞って収集することです。
例えば、潜在顧客がサービスに興味を持つまでの期間については、見込み客からもデータを取ることができますが、それ以外のデータは受注が確定した案件のみを基に集めてください。
関連記事：データ分析とは？目的やメリット・仮説思考を用いた分析手法を紹介
売上予測の立て方
売上予測の立て方には、「売上履歴から計算して売上予測を作る方法」と「営業ファネルから計算して売上予測を作る方法」の主に2種類があります。
まずは、売上履歴から計算する方法について見ていきましょう。
売上履歴から売上予測を立てる方法
前年同月比、つまり、一年前の売上履歴から売上予測を立てる方法です。
計算式はいたってシンプルです。
去年のデータ（一年前の売上利益）✕成長率（年間平均成長率）
例えば、二年前の新規売上は870,000円、一年前は1,000,000円だとすると、新規売上の成長率は15%となるので、新規売上の予測を立てると以下のように計算できます。
今年の新規売上予測：1,000,000円✕1.15（15％アップ）= 1,150,000円
そのほか、解約する金額を差し引いたり、更新する契約を加えたり、季節要因を加味することで、全体の売上を正確に予測できます。
たとえば、当月に契約を更新する案件の合計金額は100万円で、そのうち解約率が5％だとすると以下のように計算できます。
解約で失う金額：1,000,000円✕0.05（5％）= 50,000円
更新契約の合計金額：1,000,000円−50,000円= 950,000円
さらに、新規契約と更新契約の売上を合わせて計算すると、以下の通りとなります。
関連記事：【初心者向け】売上分析とは？7つのフレームワーク・手法を解説
営業パイプラインから売上予測を立てる方法
営業（セールス）ファネルとは、潜在顧客が見込み客、顧客へと絞り込まれる様子を漏斗に例えたもので、営業フェーズごとの進捗率の把握や、相手の状態に合わせたアプローチを管理する為に使われます。
つまり、営業ファネルから予測をする際には、「サービスサイトを閲覧しているような潜在顧客層」から「問い合わせをした見込み顧客」、「受注した顧客」の順番に計算することになります。
たとえば、「現在はこれくらいのWEBセッションがあって、これくらいの獲得リード率だから、これくらいのアポ獲得率で、そうなるとデモ実施数はこのくらいになる･･･」のように辿り、最終的には、予測受注金額を算出します。
※具体例は下記の表を参照（獲得率、実施率などは、年間平均を元に算出）
なお、営業ファネルを逆算すると、「今期の目標が1億円の売上だとしたら、目標を達成するためには何件の契約が必要か、何件をクロージングしなといけないか、WEBセッションは何件必要か」などのように、簡単に行動ベースの目標（KPI）を設定することができます。
ただし、ここでの目的はあくまでも「売上予測」ですので、結果から逆算する必要はありません。
売上予測レポートを作る2つの方法を説明してきましたが、実際の運用に当たっては、どちらか一方ではなく2つを組み合わせるのがベストです。
さらに、「決まった期間内」に「決まった担当」が「どれだけの進捗率があったか」の点までデータを入力、分析できれば、より正確な売上予測レポートを作ることが可能になります。
▶️▶️売上予測を立てるために必要な営業データ活用法の詳細はこちら
売上予測ならSFAがおすすめ
売上予測を立てるにはさまざまなツールがありますが、SFAの活用がおすすめです。
ここでは、SFAの概要とSFAを活用するメリットについて解説します。
関連記事：埋もれたデータを「成果」に変えるデータドリブン営業の極意
SFAとは
SFA(Sales Force Automation)とは、「営業支援システム」とも呼ばれ、営業活動を効率化・最適化するためのツールです。
SFAは、顧客情報の管理・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、ほとんどのツールに売上予測の機能も搭載されています。
SFAでは多くのデータを扱えるため、長年の売上データを蓄積して、売上予測の精度を上げられます。
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SFAを売上予測に活用するメリット
では、SFAを活用することで、売上予測を行う際にどのようなメリットがあるのでしょうか。
Excelより簡単且つ高精度な予測が可能
Excelには売上予測のテンプレートが用意されていますが、コストを抑えたい場合に便利な一方で、データ入力や関数の入力などは手動で行わなければならず、扱うデータ量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、人為的なミスによる精度低下のリスクもあります。
保存できるデータ量に制限があるExcelとは異なり、SFAでは大容量のデータを扱うことができます。SFAでは必要なデータを一度取り込めば、自動的に集計されるため、売上予測を簡単に行えます。
▶▶営業における “Excel問題”とは？企業がExcelからSFAに切り替えるべきタイミングやポイントを解説します
リアルタイム分析が可能
SFAは商談や取引が行われた際に、即座にシステム上に反映させることができるため、常に最新のデータが利用可能です。
分析機能においては、過去のデータに加え、リアルタイムのデータも含め、傾向分析や予測モデルの構築など予測の精度を向上させられます。
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。
情報の一元管理が可能
SFAでは営業活動に必要な全てのデータを一元的に管理できます。 入力担当者やタイミングが異なる場合でも、データをひとつのシステム上に集約することで、分散や矛盾の発生を防げます。
さらに、データが一ヵ所に統合されているため、リアルタイムでデータを更新できます。
SFAを用いた売上予測の立て方の例
先述の通り、売上予測の立て方には、「売上履歴から計算して売上予測を作る方法」と「営業ファネルから計算して売上予測を作る方法」の主に2種類があります。
SFAを活用すれば、どちらの立て方においても売上予測の設定に役立ちます。
SFAの売上履歴から売上予測を作る
多くのSFAには、売上予測のレポーティング機能が搭載されています。レポート機能がついていれば、ゼロから新しく作る必要はありません。
必要なデータを取り込みさえすれば、自動で集計し、売上予測レポートを作ることができます。また、近年はAIを搭載したSFA/CRMも増えており、AIによる売上予測を行うことが可能です。
過去のデータに裏付けられた、AIによる正確な売上予測を反映した売上予測レポートを見ることで、失注リスクを回避し着実な売上アップが目指せるでしょう。
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SFAのファネル分析から売上予測を作る
SFA（営業支援システム）に蓄積された商談データを活用すれば、ファネル分析を通じて売上予測を立てることができます。
まず、商談を「アプローチ」「ヒアリング」「提案」「交渉」などのステージに分け、それぞれに過去実績に基づいた受注確率を設定します。
次に、「商談金額 × 受注確率」で各商談の予測売上を算出し、それを合計することで、月や四半期などの売上見込みを出します。たとえば、100万円の商談が提案中（受注確率60％）であれば、その商談の予測売上は60万円となります。
このように、変化の多い営業現場でも、データに基づいた現実的な売上予測が可能になります。さらに、弊社が開発しているSFA「Mazrica Sales」を使えば、売上予測レポートだけでなく営業ファネルの分析レポートも自動的に作成できます。
営業ファネルレポートでは、営業のフェーズ毎の歩留まりや受注率を分析することが可能です。
終わりに｜SFAを使って売上予測の精度を高める
売上予測は、会社の経営判断に欠かせない重要な指標です。
正確な予測を立てるためには、多くのデータを集め、分析する必要があります。
Excelでも予測は立てられますが、データ量が増えるにつれて、入力や管理、分析が煩雑になりがちです。
そこで、効率的に売上予測を行いたいのであれば、SFAの導入を検討してみてください。
SFAを使えば、データ管理がスムーズになり、予測精度も向上させることができます。
SFA/CRMツールのMazrica Salesなら、AIを活用した売上予測レポートを自動で作成できます。
また、同社のBIツールMazrica BIをあわせて活用すれば、Mazrica Sales内だけでなくExcelをなど社内に分散したデータをし、高度なデータ分析による売上予測を立てることが可能になります。
売上予測の精度を高め、同時に営業業務を効率化させたいと考えている方は、ぜひSFA/CRMツール「Mazrica Sales」の導入を検討してみてください。
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