売上予測：素早く正確に行う方法【＋テンプレート

適切な方法、テンプレート、ツールで

もし、あなたが売上予測のスキルを向上させ、将来の売上予測を知りたいのであれば、すぐにでも私がお手伝いします。

結局のところ、（営業マンとして）コミッションやボーナスを得るために、あるいは（経営者として）経費を賄うために、目標を達成できるかどうかを知りたいのであれば、優れた売上予測は不可欠なのだ。

売上予測とは何なのか、どのように行うのがベストなのか、どのようなエクセルのテンプレートや専用ソフトを使えばいいのか（どちらも用意してあります！😘）を手短に説明します。

以下がその内容だ：

売上予測とは何か？
例を含め、どのような方法や公式がありますか？
ダウンロード可能なExcelとGoogle Sheetsのテンプレートを使ってどのようにできますか？
Salesflareのようなツールではどうすればいいのですか？

分解してみよう。👇

定義売上予測とは何か？

その前に、私が「売上予測」と言うときの意味について、同じページに立って考えてみよう。

売上予測とは何かについて、考えられる定義を挙げてみよう：

売上予測とは、将来の特定の期間（一般的には月、四半期、年）における企業の売上高を予測するプロセスです。企業が将来どれくらいの売上を上げるかを予測することです。正確な売上予測を行うことで、企業はリソース配分や予算編成について、十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。

ビジネスの正確な売上予測を持っていない場合、あなたは本質的に盲目的に飛んでいることになる。目標を達成できるのか、それともコスト削減や資金調達が必要なのか、わからないのだ。

また、個人営業担当者であれば、売上目標達成に向けた進捗状況を把握することは当然素晴らしいアイデアです。📊

その方法売上予測の方法と公式、例を含む

世の中にはたくさんの方法があるので、そのすべてを紹介して混乱させるつもりはない。その代わりに、お勧めの方法を1つ紹介し、その後に代替の方法をいくつか説明しよう。

また、具体的な例や計算式も紹介するので、ググらなくてもその仕組みを理解することができる。🧐

パイプライン予測法（推奨）

もしあなたが売上予測を始めようとしていて、素早く正確に予測を計算したいと考えているのであれば、「パイプライン予測法」を使うのが一番でしょう。

この売上予測法は、現在のセールスパイプラインにある機会についてあなたが知っていることを使い、特定の期間内におそらく成約するであろう売上額を見積もるものです。📈

以下の予測式を使用する：

予想売上高＝当該期間内に終了予定日があるすべての機会について、（（機会獲得確率）×（機会の価値））の合計値

例えば、パイプラインに次のような販売機会があるとする：

50%の確率で1月31日前後に成約する可能性がある。
$10万ドルのチャンス、20%の確率で2月10日前後に成約する。
$200,000のチャンス、10%の確率で3月15日前後に成約する。
$10万ドルのチャンス、20%の確率で4月30日前後に成約する。

すると、第1四半期の売上予測はこうなる：

$40,000 * 50% + $100,000 * 20% + $200,000 * 10% = $60,000

もちろんこれは、公式がどのように機能するかを簡単に検証できるように、かなり簡略化した計算例である。

このような売上予測をライブで継続的に計算したい場合、このパイプライン予測法は、セールスCRMソリューションのようなSalesflareで完全に自動化されます。✨

収益」ダッシュボードの「予想収益対収益目標」レポートは、選択した期間の収益を予測するだけでなく、収益目標とも比較します。そうすることで、目標に到達しているかどうかを知ることができます。🎯

正確な売上予測をするためには、以下のことが重要である：

少なくとも10～20件の未クローズ/未オープンの案件をパイプラインに持ち、該当期間内にクローズする見込みがあること。
成約日をできるだけ正確に見積もる。一つの方法として、見込み客や顧客の見積もりスケジュールを明確に尋ねることです。そして、その見積もりをあなたの経験に基づいて修正します。
機会の価値をできるだけ正確に見積もる。これは通常、機会がセールスパイプラインを進むにつれて、機会の範囲が明確になり、見積もりが作成されるにつれて容易になります。幸運なことに、セールスパイプラインの初期段階にあるオポチュニティは、より低い確率のパーセンテージで掛け合わされるため、初期段階のオポチュニティが結果に与える影響は少なくなります。
各チャンスの勝率をできるだけ正確に見積もる。最も簡単で正確な方法は、ステージごとの勝率を使うことである。この "ステージ確率 "は、過去の実績に基づいて適合させることができる。(例外として、価値の高いオポチュニティが少ないパイプラインでは、オポチュニティごとの確率を設定した方がより正確な結果が得られることに注意してください)。

このステージごとの勝率を正確に計算するために、Salesflareのような営業CRMソリューションは、機会に関する過去のデータを解析することができます。このデータ分析の結果は、「収益」ダッシュボードの内蔵レポート「ファネル分析」で見ることができます。😁

このレポートではさらに、ステージごとのコンバージョン率や、獲得したオポチュニティがセールスパイプラインの各ステージに平均どれくらいの期間滞在したかを知ることができます。

その他の売上予測方法

他にもいくつか考えられる売上予測方法はありますが、そのほとんどは複雑になりすぎているか、機能させるためには過度に大きなデータセットを必要とします。また、ほとんどの場合、パイプライン予測法よりも正確な結果が得られる可能性は低いでしょう。

念のため、またご興味のある方、あるいはご自分のパイプライン予測法の結果を簡単に確認したい方のために、ここでは、それぞれの具体的な例や計算式を含め、これらの他の方法を簡単にご紹介します：

時系列分析

この方法では、過去の売上データを分析し、パターンや傾向を特定する。過去の売上パターンが将来も継続すると仮定する。

これには、「ナイーブ法」、単純移動平均、加重移動平均、指数平滑化など、時系列に基づく計算式がいくつかある：

ナイーブ・メソッド:来月も今月や先月と同じ売上になると思ってください。
単純移動平均:例えば、翌月の売上予測を計算するには、前月までの売上実績の平均を取る。
加重移動平均:例えば、翌月の売上予測を計算するには、前月までの x ヶ月間の（当月の売上実績 * 重み付け係数）の合計を取ります。通常、この加重係数は最近の月ほど高く、最近の月ほど低くなります。
指数平滑化:これは通常、指数関数的に小さくなる加重係数を持つ加重移動平均のようなものである。しかし、トレンドや季節性をサポートする、より複雑なバージョンもあります（「二重指数平滑化」や「三重指数平滑化」でググってみてください。）

要するに、この売上予測の方法は、過去の実績に基づいた外挿を使うもので、実際よりも派手に聞こえるか、見える。😏

回帰分析

この売上予測方法は、純粋に時間外挿を用いるものではない。

従属変数（売上高）と1つ以上の独立変数（広告費や経済指標など）の関係をモデル化するために数式を使用します。線形回帰の基本式は、次のとおりです：

Y = A + BX

ここで、yは従属変数（売上高）、aはy切片、xは独立変数（広告費）、bはxを1単位変化させたときのyの変化を表す係数である。

このような予測方法は、販売実績を正確に予測する要因を特定し、それ自体が将来も正確に予測できる場合に有効です。さらに、予測モデルの構築には統計に精通した人材が必要です。そうでなければ、信頼できる結果が得られる可能性は低い。または絵文字1つで：🚮。

無料テンプレートを使ってExcelやGoogle Sheetsで売上予測

パイプライン予測法を使った売上予測をすぐに始めたい方は、エクセルとグーグル・シート用の無料テンプレートをご利用ください。

無料テンプレートのダウンロードはこちらから。メールアドレスは不要です。🆓

この無料のExcel & Google Sheetsテンプレートを使って売上予測をすることができます🙌。

主な機能をいくつか紹介しよう：

年間＋四半期ごとの売上予測のグラフが表示されます。
ステージとその確率を適応させて、予測を動的に調整することができる。
営業パイプラインを追跡することもでき、会社名、連絡先の詳細、最後のやり取り、次のステップなどをテンプレートで追跡できます。

このチュートリアルのビデオでは、このチュートリアルがどのようなもので、どのように使うことができるかを紹介している：

この5分間のビデオは、売上予測テンプレート ☝️ の細部まで説明します。

もちろん、このスプレッドシートのテンプレートは、営業パイプラインの概要を提供し、それに基づいてライブの売上予測を計算することはできますが、営業チームの営業フォローアップにはあまり役立ちません。

さらに、メールの受信箱やLinkedInと統合することも、メールシーケンスを送信することも、メールの追跡、ライブ通知とリマインダーの送信、履歴更新の保持、アクティビティメトリクスの追跡、...

そのため、Salesflare のような専門の営業CRMソフトウェア・ツールが存在するのです。👇

SalesflareのようなCRMソフトウェアツールでの売上予測

販売予測ソフトはたくさんありますが、販売予測を機能させるための主なボトルネックは、販売チームから必要なデータを得ることです。😅

営業担当者がCRMを熱心に更新しない場合、売上予測は古いデータや部分的なデータに基づいており、非常に不正確になる可能性が高い。

そのため、Salesflareのような、実際に売上を追跡し、さらにライブで自動化された売上予測機能が組み込まれたシステムが必要なのです。✨

以前、「パイプライン予測法」の項で、Salesflareでこのような売上予測レポートがどのようなものかを紹介しました：

Salesflareの営業ダッシュボードとレポート機能は、もちろんこの1つのレポートよりもはるかに広範囲に及ぶ。

以下は、組み込みダッシュボードの1つ（上記のレポートを含むもの）のスクリーンショットです：

このビルトイン・レポートがどのように機能するか知りたい場合は、このチュートリアル・ビデオをご覧ください。独自のカスタムセールス・レポートを作成しようと考えているなら、ダッシュボードの例の概要を読む、Salesflareのカスタムレポートに関するチュートリアルビデオを見る。

なぜ営業チームが実際にSalesflareを使うのか不思議に思われるかもしれませんが、Salesflareが営業チームの成功に役立つ主な方法をいくつかご紹介します。

SalesforceやHubspotのような他のCRMのように、営業チームの手動データ入力に頼るのではなく、Salesflareは、メールやミーティングをした人全員の連絡先を自動的に作成します。名前、メールアドレス、電話番号、役割、住所、ソーシャル・プロフィールなどを、Eメールの受信トレイやインターネットから抽出します。
Salesflareは、すべての電子メール、ミーティング、電話、電子メールの開封、クリック、ウェブサイトの訪問などを自動的に追跡し、この情報を使用してすべてのインタラクションの概要を示し、リードのフォローアップのリマインダをトリガするため、誰も隙を逃しません。
メールの追跡、挿入<a href="https://blog.salesflare.com/gmail-email-templates"、メールテンプレート、メールシーケンス送信、...といったように、基本的に一日中メールに費やすことはありません。特に、リードを獲得しようとしている場合はなおさらです。
モバイルアプリは、デスクトップCRMアプリの100%の機能を持つ唯一のものです。
Salesflareはまた、LinkedInの便利なサイドバーや、メールの受信トレイ（GmailをChromeとOutlookで使用できるので、タブを切り替え続ける必要がありません。さらに、この拡張機能は LinkedIn プロフィールのビジネスメールを検索することができます。

LinkedIn から直接、Salesflare の CRM にメールを検索し、連絡先を追加できます。

他にもたくさんある！😁

Salesflareは、B2Bを販売する中小企業のために構築されていますので、もしそうであれば、チェックしてみてください。そうでない場合は、ユースケースごとのCRMの例の概要をご覧ください。

Salesflareを詳しくお知りになりたい場合は、ソフトウェアを無料でお試し、またはデモをご予約ください。

よくあるご質問

売上予測の最も簡単な方法は何ですか？

売上予測の最も簡単な方法は「売上比率」法である。この方法は、過去の売上データのパーセンテージに基づいて将来の売上を推定するものである。計算が簡単で、基本的な予測ができますが、売上に影響を与えうる外部要因を考慮していない可能性があります。

売上予測の5つのテクニックとは？

5つの販売予測手法には、1）パイプライン予測、2）時系列分析、3）機会段階予測、4）回帰分析、5）直感的予測がある。これらの手法は、過去のデータの分析、市場インサイトの収集、販売機会の評価、統計モデルの適用、専門家の判断への依存など、さまざまなアプローチを用います。

どうすれば正確な予測ができるのか？

正確な予測を行うためには、以下を考慮する：1) 関連データの収集と分析、2) 複数の予測手法の使用、3) 市場トレンドと外部要因の取り込み、4) 部門横断的なチームの関与、5) 予測の継続的なモニタリングと改良、6) 精度と効率を高めるためのテクノロジーと予測分析ツールの活用。

エクセルで売上を予測するには？

エクセルで売上を予測するには、移動平均、指数平滑化、回帰分析、またはSalesflareによる無料の売上予測テンプレートなど、様々な手法を使うことができます。エクセルで過去の売上データを整理し、特定されたパターンやトレンドに基づいて将来の売上を予測するために、数式や組み込み関数を使ってこれらのテクニックを適用することができます。