収益と成長

売上予測とは？

簡単に言えば、販売予測将来の売上高（収益）を見積もるプロセスです。最初は、これは漠然とした困難な作業のように聞こえるかもしれませんが、一部のアプリケーションでは、比較的簡単に実行できます。売上の予測は推測でも正確な予測でもありません。これは、販売の根底にある仮定と推進要因を理解し、最終的にそれらを追跡および管理するプロセスです。

記事の後半で説明するように、定性的および定量的の両方で、売上を予測するために使用される多くのモデルと方法があります。ただし、幸いなことに、通常、複雑な定量的予測モデルは必要ありません。正確な将来の売上を見つける可能性はほぼゼロですが、売上予測の正確さは、財務諸表を予測し、賢明なビジネス上の意思決定を可能にするために重要です。

使用される最も一般的な売上予測方法のいくつかは、履歴データに基づいています。これは、確立された会社にとってより現実的です。逆に、スタートアップはもっと創造的な情報源を使わなければならない。

売上予測は時間の無駄ではありません

企業の売上予測の重要性を示す経験的証拠があります成功。これに寄与するいくつかの要因は次のとおりです。

戦略的決定とアクションツール： 売上予測は、傾向や問題を明らかにし、それらを活用するため、または実際にそれらを修正するために必要なガイダンスを提供することができます。たとえば、販売目標に対して20％の負の偏差がある場合は、管理が不十分であるか、競合他社がゲームを強化している兆候を示している可能性があります。一方で、大幅なプラスの上昇は明らかに歓迎されますが、今後はより多くのリソースが必要になることを示唆しています（たとえば、より多くの人を採用する）。潜在的な問題やニーズを事前に明らかにすることで、機会を捉えるタイムリーな行動が可能になります。
C ++コーディングを学ぶ
前進する道： 売上予測からの下方逸脱は残念ですが、砂に線を引くチャンスでもあります。明確な目標を設定し、有意義な行動計画とマイルストーンを通じてチームの意欲を高めるのに役立ちます。
財務モデルの予測： 注意深い売上予測は、多くの財務モデリング演習で重要な役割を果たします。
1. キャッシュフロー：売上高はキャッシュフローに直接影響します。売上高の正確な見積もりは、現金の動きに対する洞察を提供し、したがって、将来の不足または実際には、急落の計画を立てることができます。
2. 在庫：優れた売上予測は、顧客の習慣の変化やマクロの需要の増減などの仮定に対応します。これにより、効率的な在庫計画が可能になり、その後、運転資本の効率が向上します。より接線的に、これは原材料投入と労働雇用のより良い計画に向けて波及します。

売上予測の視覚化

売上予測の際に注意すべき要素

前述したように、売上高はほとんどの場合、予測から外れます。この予測からの標準偏差が高いほど、ビジネスへのノックオン効果の大きさが大きくなります。

予測アナリストは、潜在的なシナリオを検討したり、緊急時対応計画を立てたりする必要があります。ビジネスの制御をはるかに超えたインシデントは、その運営に計り知れない影響を与える可能性があります。このような例には、予期しない経済的要因（株式市場の低迷など）や法律や政策の変更が含まれます。

現在の日時を取得するjavascript

売上予測は不可欠ですが、それが唯一のスケープゴートであってはなりません。予測が大幅に不足すると、企業は重大な損失と市場シェアの損失を被る可能性があります。予測を非難する代わりに、ビジネスのすべての要因が失望にどのように貢献したかを調べるために、全体的な事後分析が必要です。

定性的および定量的予測方法にはそれぞれ、注意を払う必要のある特異な特性があります。定性的方法論では、主観的な性質があるため、全体論的な見方を形成し、それを総合的で信頼できる調査でさらに限定する必要があります。一方、定量的予測モデルは傾向を明らかにすることができますが、それでも次のようなバイアスに悩まされる可能性があります。相関関係/因果関係パラダイム。

最後に、売上予測は一般の人々と批判的に相互に関連しています戦略会社とその高レベルのマイルストーンの。予測モデルは動的したがって、条件が変化した場合は継続的に更新する必要があります。

主な売上予測アプローチは何ですか？

売上予測には、「トップダウン」と「ボトムアップ」の2つの主要なアプローチがあります。

不和ボットとは

トップダウン： トップダウンアプローチでは、全体像から始めて、下に向かって作業します。目標を達成するために達成する必要のあるマイルストーンを定義します。たとえば、世界中に18億台のスマートフォンがあり、市場の1％に浸透したいと仮定すると、目標とする顧客数は1,800万人になります。急いで明確に定義されていない方法で行われた場合、これは非現実的な期待を伴う希薄な状況を引き起こす可能性があります。
一気飲み： ボトムアップアプローチでは、会社が保有するリソースに基づいてミクロの仮定を検討します。たとえば、営業担当者1人あたりの販売数や、広告が販売に変換される回数などです。この方法により、企業は現在の業務の効率を確認し、売上を増やすために要因を微調整できる手段を分離することができます。ビジネスが以前のパフォーマンスから得たデータが多いほど、この領域での予測はより正確になります。

どのアプローチを取るべきですか？

上記の説明が示すように、トップダウンアプローチは主観的で過度に楽観的な予測をもたらす可能性がありますが、組織全体のベンチマークになる可能性のある明確なマイルストーンを迅速に確立するのに役立ちます。より詳細なボトムアップアプローチを使用して得られた予測は、通常、比較するとより保守的になりますが、内部機能に重点が置かれているため、より正確になります。一般的な財務モデリングの場合と同様に、売上予測の目的で、 ボトムアップアプローチは、より構造化された現実的な視点を提供できます。これは、戦略的な視点からトップダウン分析で補完できます。 。

売上高は上向きの成長を予測

売上予測の主な方法は何ですか？

前述のように、売上予測には、定量的な売上予測と定性的な売上予測の2つの主要な方法があります。

定量的売上予測

定量的な売上予測は、個人消費や経済動向などの数値データの収集と分析に関係します。多くの定量的モデルがあり、それらの形式は大幅に異なります。最も単純な形式では、線形モデルとして表示され、次のようになります。

Y = a₀+ a₁バツ₁+…+ A_nバツ_n

これらの公式は、テスト、傾向、および季節的影響が全体像に入ると、すぐに複雑になる可能性があります。定量的手法は、実績のない新規事業にはあまり適していないかもしれませんが、確立された事業には非常に役立ちます。中規模の衣料品会社の例を見てみましょう。定量的モデルにより、季節的な傾向やその他の周期的な影響を発見できる可能性があります。これにより、より正確な売上予測が可能になり、その結果、慎重な在庫計画が可能になります。

定性的売上予測

定性的な売上予測は、専門家および/または個人的な意見に基づいています。この方法は、履歴データが不足している場合に特に適しています。定性的予測には、主に4つのカテゴリがあります。

執行意見の陪審員： この方法は、会社の幹部のグループから意見を収集し、それらをまとめてコンセンサスを形成します。それは迅速、簡単、そして情報に基づいた意見に基づいています。ただし、すべての幹部が同じように販売の専門家であるとは限らず、その後、彼らの意見は商業的現実の中で同じように重要視されない可能性があります。
テクニカルデルファイ： 前の方法と同様に、この手法は企業の経営者からの意見を平均化しますが、さらに、外部の専門家からの助言でそれを補強します。より丸みを帯びた結果につながる可能性がありますが、より時間がかかり、通常はより高価になります。
モノのインターネットにおけるセキュリティの課題
セールスフォースコンポジット： この手法は、営業部隊から意見を収集します。これにより、十分な情報に基づいた安価な売上予測のソースにつながる可能性があります。ただし、営業部隊はマネージャーが持っている戦略的洞察にアクセスできない場合があります。逆インセンティブも作用する可能性があります。たとえば、ベンチマークを達成しやすくするために、営業部隊が予想よりも低い売上を予測します。
購入者の意向の調査： この方法は、需要側と、製品またはサービスを購入する消費者の意図に焦点を当てています。最終的なクライアントに焦点を当てることで、信頼できる公開データから情報の一部のレイヤーを見つけることができるため、予測は比較的正確になります（例：米国国勢調査局の経済指標）
外出先でのプログラミング方法

企業は、ビジネスへの適用性に応じて技術に多かれ少なかれ重点を置き、堅固な仮定に基づいて全体的な予測を達成するために、これらの方法のハイブリッドを使用する必要があります。たとえば、営業部隊の経験が比較的少ない会社は、営業部隊の複合予測の結果を高く評価したくない場合があります。正しいアプローチと重み付けの決定に伴うニュアンスを考えると、合理的なアプローチにより、ビジネスが正確な予測に到達することが保証されます。予測に必要な方法の組み合わせを決定する際に、専門家貴重な視点とノウハウを提供することができます。

独自の売上予測の作成

純売上高を計算するための計算は簡単です。販売予定の販売台数に予想価格を掛けるだけで、販売予測に到達します。次に、直接費について同様のプロセスを実行します。これら（COGS）を売上高から差し引いた後、純売上高に達します。

絶対数から離れて、純売上高を総売上高で割ると、予想粗利益率がわかります。これは、最初の年の毎月、次の2つの四半期ごとに行う必要があります。

コストから始める

企業は、収益と比較して、経費をより細かく管理できます。したがって、経費は予測の観点から始めるのが簡単な場所です。コストのカテゴリを作成し、各カテゴリを詳細に分析して、より正確なウェイポイントを見つけることができます。たとえば、マーケティングが売上の重要な推進力である場合、オーバーヘッドの一般的なカテゴリの下に単一の数値として配置されるのではなく、それをさらにセグメント化して（Google広告、ソーシャルメディア広告など）、精度を高めることができます。

販売の前提条件を作成して確認する

[仮定]タブにコストを含める必要があります。これらは毎月見直され、必要に応じて売上高もそれに応じて修正されることが重要です。財務モデリングの場合と同様に、これらの仮定は柔軟で簡単に変更できる必要があります。高品質で関連性のある（引用された）情報源も重要です。たとえば、アプリストアからのデータは、新しいモバイルアプリの売上予測に役立ちますが、信頼できる技術ブログは、仮定に適用できる事例証拠を提供することもできます。適切な仮定を作成するための重要な最終要素は、販売予測を作成した関連する以前の経験を持つことです。企業が必要な専門知識を持っていない場合は、専門家を雇うことをお勧めします才能、たとえ短期間であっても。以下は、予測のために作成された売上とコストの仮定の例です。

2つのシナリオの売上予測

売上予測には、保守的なシナリオと積極的/楽観的なシナリオを含める必要があります。後者は、会社のモチベーションを維持し、投資家にとっての真の可能性を示すのに役立つ理想的な結果です。これが「大きく考える」要素です。前者は、会社が期待外れの結果に備えるためのシナリオです。さらに、売上を価格と単位に分割することをお勧めします。これにより、それぞれのダイナミクスをより深く理解できます。また、見積もり間隔確率は、より正確な予測につながる可能性があります。

比率とグラフでデータを補完する

比率は重要な情報を明らかにすると同時に、売上予測が適切であるかどうか、および数値が一致しているかどうかを確認するためのテストとしても機能します。たとえば、直接コストと収益の比率が低すぎる（およびその後の粗利益率が高すぎる）場合は、予測が楽観的すぎることを示している可能性があります。もう1つの有用な比率は、クライアントあたりの従業員の比率です。この比率は、将来の売上と、採用決定に基づいてどのように進化できるかについての洞察を提供します。最後に、グラフは販売の傾向と進捗状況を視覚化するのに役立ち、数値をより理解しやすくします。

売上予測チャートとグラフ