船井総研データDX担当者に聞く！売上予測の精度を高める方法

小売業などにおいて「想定していた販売数に売上が届かず、在庫を大量に抱えてしまった……」「予想外に多く売れ、在庫が足りなくて機会損失……」なんてことはありませんか？売上目標は立てているのに思ったようにいかない。なぜこのようなことが起こるのでしょうか。

実は、市場の動きを捉えて判断する「売上予測」を立てることが解決策になるかもしれません。正確な売上予測ができれば、無駄な在庫やキャンペーンなどを減らすことができ、効率的な経営が可能になります。そのためには必要なデータを集め、適切な予測方法を実施しなければなりません。

今回は年間5,000社以上の中堅・中小企業を顧客に持つ船井総合研究所で、データDXチームのリーダーを務める中村勇志さんに、売上予測の概要や取得すべきデータなどのお話を伺いました。

実際にすぐ使える無料の売上予測ツールもご紹介いただきましたので、ぜひ活用してみてください。

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売上予測で重要なのは「売れ筋商品を見極めること」

売上予測の精度を上げるには、どうすればよいでしょうか？

自社の販売データだけでなく、市場の傾向を考慮することです。

なお、売上予測と売上目標では言葉は似ていますが、売上予測とは「世の中のトレンドを加味した数字目標」、売上目標とは「自社が上げたい数字目標」を指します。

例えば、家具屋さんが商品構成を見直そうとしているとします。カテゴリー別の売上伸び率を見てみると、自社ではソファが3年連続で横ばいでした。しかし市場全体ではソファの売れ行きは右肩上がりです。このような場合、商品構成ではなく自社におけるソファ商品の打ち出し方に、何らかの問題があると仮説を立てることができるでしょう。

一方で、自社の販売データだけを見て売上目標を立てると、このような気付きを得ることはできません。業績を上げるための一番の近道は「売れ筋の商品やカテゴリーを見極めて注力すること」。売上目標、すなわち主観的な目標に基づく施策はギャンブルのようなものです。客観的なデータをふまえた売上予測に基づいたほうが、成功確率を上げられます。

売れ筋の商品やカテゴリーを見極めるポイントは何でしょうか？

次の2つに着目して分析します。いわゆるPPM（プロダクト・ポートフォリオ・マネジメント）分析（注）によく似ていますが、弊社では「売れ筋商品＝ツイてる商品」として、「ツキ分析」と呼んでいます。

（注）※PPM分析は、ボストン・コンサルティング・グループが1970年代に提唱した分析手法

1. 昨年対比売上
2. 売上構成比

1の昨年対比売上を縦軸にとり、100%で上下に分割。その商品の売上が昨年に比べてどれくらい伸びているかを表します。2の売上構成比は、売上全体に占めるその商品の割合です。これを横軸にとり、平均値で左右に分割します。

すると各商品カテゴリを4つのマス目に分類できます。左上は、売上伸び率は高いものの自社における実績は相対的に少ない要投資の商品群です。ここの構成比を増やすことで、売上全体を引っ張っていくことができます。右上のマス目は伸び率も構成比も高いため、商品数や在庫を維持するか増やす。これらの売上が伸びそうな商品が「ツイてる商品（＝売れ筋商品）」です。

※ちなみに一般的なPPM分析では縦軸に市場成長率、横軸に市場占有率をとります。

自社の販売データと市場データ、必要なものは？

実際に売上予測を行うにあたって、どのようなデータが必要でしょうか？

まず自社の販売データについてですが、以下のデータがあれば売上予測は可能です。

• 商品ID
• 顧客ID
• 販売チャネル
• 日別売上

まず1つの商品IDとは、細分化された商品データです。ソファやテーブルといった大分類だけで見ると平均化されてしまい、各商品の売上の傾向がわかりにくくなります。ソファ全体の売上が横ばいでも、特定のサイズや色などが伸びていれば、その商品に注力することで、より効率的な販売促進が可能です。商品IDのように商品が特定できるデータが入っているとよいですね。

顧客IDは、売上データにひも付いていることが理想です。性別や年代などのターゲット層を詳細に分析できるようになるからです。ランドセル業界のお客さまの事例では、顧客IDにある販売先の住所から市区町村別のエリア情報を抽出。地区ごとにシェアの伸び率を算出し、伸びているところにポップアップストアで出店することでさらなる伸びを狙う、といった仕掛けを作っています。

加えて販売チャネル。実は店舗やECなど複数の販売チャネルをお持ちのお客さまでよくある落とし穴なのですが、「全部の売上データを取得したと思ったら、店舗（EC）だけだった」ということがあります。原因は販売チャネルによって使っているシステムが違うことです。会社が扱う商品群の全体を見渡して注力すべき商品を見つけるには、すべての販売チャネルのデータを活用して売上予測を行いましょう。

さらに売上データは日別売上になっているとよいでしょう。後述する平均日販のような詳細な分析がで可能になります。また、データの取得期間は最低でも2年分は必要です。これは前述したように、ツキ分析では昨年対比売上を指標とするからです。

市場データについては、どのように取得すればいいでしょうか？

主に2つあります。総務省の家計調査とGoogleの検索ボリューム推移です。どちらも無料で取得できる、活用しやすい市場データです。

家計調査では1世帯あたりの支出項目を月ごとに見ることができます。例えば外食なら中華そば、すし、ハンバーガーなど細かく分類されていることが特徴です。

ちなみに直近の家計調査で一番伸びているのは旅行です。コロナ禍による落ち込みが戻ってきたとも言えます。今なら来期における旅行グッズの売上予測を1.5倍程度に見積もってもおかしくないでしょう。

検索ボリュームについては、キーワードが検索されている回数から需要を予測します。取得先のツールとしては、GoogleトレンドやGoogle広告のキーワードプランナーなどのWebサービスがあります。

有料サービスでは、私はヤフー・データソリューションのDS.INSIGHTをよく利用しています。

上記に加えて、競合他社のデータがあるとより正確な予測になります。ただ、取得するためにお金や時間がかかるので、導入当初はそこまで行う必要はないでしょう。

在庫の適正化も可能！売上予測の手法と活用方法

具体的に売上予測はどのような流れで行うのでしょうか？

大まかな流れを説明します。商品またはカテゴリーごとに売上の伸び率を算出し、季節調整を行います。季節調整とは、3か年分の月ごとの売上を平均し、年平均と比較した季節指数を掛け合わせることで、季節変動を加味することです。

この自社データに市場データを掛け合わせることで、売上予測を行います。

弊社に売上予測をご依頼いただく場合、まず前述したすべてのデータをCSVファイルでPower BIという分析ツールに取り込みます。そこで先ほどのツキ分析のようにわかりやすく視覚化し、ご提案する流れです。

社内の人材でも可能でしょうか？

はい。ツールの使い方であれば、専門家のサポートを受ければ2、3か月で形にはなると思います。

ただしシステム的なサポートにとどまらず、「業績を上げるためにはまず何をすればいいのか」から相談したい場合は、コンサル会社を利用したほうが成果につながりやすいのではないでしょうか。

売上予測を行う際の注意点としては、部署によって予測が変わってしまうことがあります。そうなると、どの数字を信用すればいいのか、わからなくなってしまいます。対策としては、各部署で会社全体の売上予測に共通認識を持つことです。

経営者が普段から注目している数字は、損益計算書の総売上高です。各部署の合計が会社としての総売上高に一致していれば、説得力ある売上予測になるでしょう。

どれくらいの期間を予測できるのですか？

売上予測は3か月単位で行うことが一般的です。施策の効果が出るまでに少なくとも3か月程度はかかるからです。

ただし想定している施策によります。1年間かけて行う施策のシミュレーションとして売上予測をする場合は、1年分の予測を立てる必要があるでしょう。

売上予測の活用方法について教えてください。

主に在庫の適正化に効果があります。有用な指標に「平均日販」というものがあるのですが、簡単に言うと「1日にどれくらいの個数が売れているのか」を表す指標です。

引き続き家具屋さんの例で説明します。商品Aが年間で36個売れたとすると、平均日販は36÷365日≒0.1です。家具業界ではちょうどいい在庫の数は90日分と言われています。そのため90×0.1＝9個を在庫として常に持っておけば、売り切れにも過剰在庫にもならない適正な在庫数をキープできます。

この考え方を売上予測に当てはめると、現状で在庫数が90日分に満たない商品の仕入れを増やすことで、機会損失を防ぐことができます。優先順位を立てて商品をコントロールすることで、より多くの売上を上げる仕組みを作れるのです。

売上予測を立てた後は、1週間に1回程度、予測と実績の差を見る定点観測をおすすめします。大きく上振れしている場合は、メディアに取り上げられたりSNSで拡散されたり、といった要因があるはずです。逆に下振れしている場合は、打つはずだった施策が実行できていない可能性があります。

データを活用した精度の高い売上予測が、増収につながることもあるのですね。

はい。近年「デジタル化負債」や「デジタル化赤字」などという言葉を聞くようになりました。システムを入れ替えるために数百万、数千万円かかるものの、売上が変わらないので赤字になってしまう、という事例はたくさんあります。世の中の流れに乗って何となくデジタル化したものの、売上を上げるための活用ができていない企業さまが多いと感じています。売上アップに貢献できるはずのデータはたくさんあるのに、それに気付かず宝の持ち腐れになってしまうわけです。

読者の皆さまもデジタル化を検討する際には、売上アップのためのデータ活用を念頭においてみてはいかがでしょうか。

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