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売上予測をエクセルやテンプレートで行う方法とは?SFAやAIの活用方法も紹介

売上予測をエクセルやテンプレートで行う方法とは?SFAやAIの活用方法も紹介
売上予測とは、過去のデータに基づいて今後の売上を予測することです。この記事では、企売上予測を作成予定の企業担当者に向け、売上予測の重要性を解説し、エクセルやテンプレートを使用した作成方法、メリットと注意点を紹介しています。売上予測の作成に役立つSFAや、AIについても紹介していますので参考にしてください。

事例の課題やよくいただくご相談を基に、サービスの活用方法をご紹介します。

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売上予測とは

売上予測とは、過去のデータに基づいて今後の売上を推測することであり、営業やマーケティング部門、ひいては経営部門において広く実施されています。過去数年分のあらゆるデータや市場動向、社会情勢などを元に分析し、将来の売上を予測します。

漠然とした期待や目標とは違い、根拠に基づいた客観的な正確さが必要です。売上予測は売上計画書を作成する際にも必要であり、予測方法は顧客層や商材特性によって異なります。

1.売上予測と売上目標の違い

売上予測と売上目標の違いは、客観的根拠の有無にあります。売上目標は売上数の理想であり、期待です。「このくらい売りたい」「達成できそう」は、希望的観測なため客観性や正確性はなく、目指すべき数字として掲げられた目安といえます。

一方の売上予測では、過去の傾向から達成見込みの売上が算出されます。データ分析により導き出す数値には、客観性・正確性が求められます。

売上予測を行うためのポイント

売上予測では元となるデータが重要です。売上予測を行う際に押さえておきたい2つのポイントについて解説します。

1.さまざまなデータが必要

売上予測に必要なデータは業界や企業規模によっても異なりますが、例として次のようなデータが挙げられます。

  • ・月ごと・四半期ごと・年度ごとの売上高
  • ・製品別の売上高
  • ・組織別の売上高
  • ・現在の案件数
  • ・コンバージョン率(見込み客から契約へ至るまでの割合)
  • ・セールスリードタイム(案件化から受注までに要する平均日数)
  • ・契約期間
  • ・契約更改率
  • ・解約率
  • ・四半期・年度の平均成長率

さらに詳細かつ高度な予測を行いたい場合は、市場動向や社会情勢、競合他社の状況も含めて分析します。信頼できるデータを多く集めることで、より正確な売上予測が可能です。

2.効率的なデータ収集が重要

効率よくデータ収集を行わなければ、しっかりとした売上予測になりません。精度が低い売上予測によって生じる4つの弊害についてお伝えします。

資金不足につながる可能性が高まる

正確な売上予測を算出できなければ、資金繰りに問題が生じて会社が危機に陥る可能性が考えられます。会社の資金繰りは金融機関の利用が一般的です。半年後、1年後のお金の動きを予測し、返済計画を立てなければなりません。

金融機関に対する返済計画書には、売上予測に基づいた数値の算出が必要です。予測よりも売上が伸びていれば問題ありませんが、大きく外れた場合は資金繰りが難しくなり、経営にも影響を及ぼしかねません。

在庫管理に影響が出る

売上予測は在庫管理にも影響を及ぼします。会社は売上予測に基づいて販売計画や生産計画を作成したうえで、生産数・在庫数を決定します。売上予測がしっかりしていなければ、正確な在庫数が把握できず、在庫管理に問題が生じかねません。

予測よりも売上が低ければ過剰在庫となり経営を圧迫する可能性があります。反対に予測よりも売上が高くなった場合は、在庫不足あるいは原料不足となり、機会損失を招くことになるでしょう。

適切な人員配置ができなくなる

必要な人員の増減は売上予測に基づいた判断が必要です。しっかりとした売上予測がなければ人件費も予測できず、正しい人員配置が行えません。

例えば人員を増やす場合、「どこに、どの程度の人員を増やすのか」を売上予測から検討します。新店舗をオープンする際の必要な人員も同様です。売上に対して人員が不足していると、クレームや機会損失を招く恐れがあります。反対に必要以上の人員を抱えている場合は、人員削減や配置転換が必要でしょう。

予算管理が困難になる

売上予測がしっかり行われないと使える資金額がわからず、予算管理に影響が生じます。とくに一定のコストがかかり、予算の割り当てが必要な宣伝広告やプロモーション活動を円滑に進められません。

前例や感覚だけに頼り、売上に対して広告費が多すぎては利益を得られないばかりか、赤字になる可能性も考えられます。予算を決定するうえで根拠とするのが売上予測であり、信頼のおけるデータから正確な数値を算出できれば、利益の最大化を図れます。

エクセルやエクセルテンプレートを活用して売上予測する方法

エクセルを使用して売上予測をする方法について、活用すべき機能やテンプレートを紹介します。

1.エクセルの「予測シート」機能の活用

エクセルの「予測シート」機能を使うと簡単に数値をグラフ化できるうえ、予測データを作成できます。元となるデータは時系列に並んだものを用意しましょう。

  1. データの連続した値(日付・時刻・数値)の範囲を指定
  2. エクセルの「データ」タブから「予測シート」を選択
  3. 「予測ワークシートの作成」画面右下にある「作成」をクリック

2.FORECAST関数

「FORECAST関数」を使って回帰直線で予測する方法もあります。「FORECAST」は予測するという意味があり、回帰直線は関係性が高そうな値から、知りたい値を推測するための手法です。書式は次のようになります。

FORECAST(予測するための値x, yの範囲, xの範囲)

例えば、元データが「年月・売上金額」と並んでいた場合、yの範囲には売上金額、xの範囲には年月を指定します。

3.Microsoft Officeテンプレート

エクセルテンプレートを活用すると、売上予測に必要なデータを効率よく集められ、予測シート機能やFORECAST関数を活用した売上予測が可能です。Microsoftの公式ホームページでは「企業様におすすめ Office の無料テンプレート」として、多数の雛形が掲載されています。

上記のテンプレートでは売上目標や顧客数、予算配分の計画・管理が可能です。シンプルでわかりやすく、達成率をグラフ表示できる機能もあります。その他、ビジネス向けのエクセルテンプレートサイトからダウンロードするのも1つの方法です。

エクセルやエクセルテンプレートで売上予測するメリット

エクセルを使用した売上予測は、新しいツールの導入が不要な点がメリットです。多くの会社ではすでにエクセルが導入されているため、導入コストがかかりません。社内で使い慣れたソフトウェアであり、エクセルテンプレートを使うことで事業効率化も実現できます。

他にもMicrosoft Officeにはデータベース管理ソフトウェアのAccessもありますが、一定のスキルが必要です。厳密なデータベースを作成する際には便利ですが、エクセルのほうがより手軽だといえます。

エクセルやエクセルテンプレートで売上予測する際の注意点

エクセルはデータベース管理に不向きで、膨大なデータ量には対応できません。データ量が多すぎると動作が重くなる可能性があるため、データ量が多くないケース向けといえます。また、エクセルデータを複数人で共有して共同編集したい場合は、Microsoft 365サブスクリプションへの加入が必要です。

その他、エクセルテンプレートをダウンロードする際に、ウイルス感染のリスクを避けるため、信頼できるサイトからのダウンロードが望ましいでしょう。

エクセル以外に売上予測に役立つ方法

もっと効率よく正確な売上予測をするために、エクセル以外で役立つシステムを2つ紹介します。

1.SFA(Sales Force Automation) を導入する

SFA(Sales Force Automation)とは営業支援システムを意味し、営業活動の効率化に欠かせないツールです。より正確な売上予測作成に役立つデータを一元管理でき、おもに次のような機能があります。

  • ・顧客管理
  • ・案件管理
  • ・行動管理
  • ・見積書作成
  • ・スケジュール管理
  • ・日報・週報

これらの機能に加え、売上予測機能を備えたSFAも多く提供されています。さまざまな角度から予測ができるので、営業担当者別・部署別など条件を変えた売上予測も可能です。

2.AIシステムを導入する

近年、AIを活用した売上予測が注目されており、AIシステムの導入によって効率的かつ精度の高い売上予測が可能です。とくに在庫管理において力を発揮し、適切な在庫数・仕入れ量の把握に役立ちます。

多くの会社にとって課題である欠品や過剰在庫が抑えられるため、商品の劣化・値下げ販売・廃棄の削減にもつながるでしょう。さらには発注業務にかかる時間削減にもなり、社員の生産性向上も期待できると考えられます。

また、AIシステムの導入によって予測にかかる工数の削減が見込めます。データを投入するだけでAIシステムが分析を行ってくれるので、売上予測に膨大な工数を取られている企業は一度検討してみると良いでしょう。

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まとめ

エクセルやテンプレートを活用した売上予測は、手軽に実施できる一方でデータ量や情報共有に対する対応が必要です。しっかりとした売上予測を算出するためには、専用ツールの導入を検討してはいかがでしょうか。

下記の資料では、売上予測に使われる「予測分析」といった過去のデータから将来の値を導き出すAI技術について、事例を交えながら解説しています。売上予測の工数削減や精度の向上にお悩みでしたら、ぜひ一度ご覧ください。

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