売上分析

売上データにミスは許されません。売上データは企業の生命線であり、今後を見据えるために最も重要なものです。

売上分析とはどのようなものか、一般的に用いられる指標、そして主な利点と課題について詳しく解説します。

売上分析とは？

売上分析は、売上データからインサイトを引き出すプロセスです。売上分析では、先進的な予測モデリング技術から基本的な表計算ソフトでの作業に至るまで、多岐にわたる技術やツールが活用されます。その核心は、データを詳細に理解し、その洞察を基に営業チームの目標や指標を設定し、さらに広範な戦略を構築することにあります。

例えば、売上分析では、以下のような質問に答えることを目指します。「売上データにどのような傾向が見られるか？」「アップセリングやクロスセリングの機会を生み出している要因は？」「各地域での営業担当者のパフォーマンスはどうか？」

営業チームでは、さまざまな目標の達成に向けて多様な売上分析が行われています。例えば、四半期の目標を達成するため、成約の可能性が高い顧客を特定するために販売パイプラインの分析が行われたり、来年の目標を設定するために、年末に大局的な収益分析が行われたりしています。

売上分析の具体例

営業チームがより良い成果を挙げるためには基本的な分析が不可欠です。そして、今日の多くの営業チームが、売上データをより詳細に掘り下げる先進的な取り組みによって分析を強化しています。以下に一般的な売上分析の例をご紹介します。

1. 販売チャネル分析
   多くの企業が再販業者、店舗販売、eコマースサイト、直接販売など、多様な販売チャネルを通じて製品を販売しています。どの販売チャネルが最も効果的かを特定し、そのチャネルを強化していくことで、組織の収益をより効率的に向上させることが可能になります。
2. パイプラインの速度分析
   すべての組織には売上を生むプロセスとしての販売パイプラインがあり、その期間は数日から一年以上に及ぶことがあります。継続的な成功を収めながら改善を図っていくためには、見込み顧客がこのパイプラインをどのように進んでいくかを理解することが不可欠です。どのような要因が見込み顧客のパイプラインの通過を速めるのか、また何が見込み顧客を停滞させたり、プロセスから完全に離脱させたりするのかといったことを分析することで、新たな見込み顧客を効率的に獲得し、成約率の向上がようになります。
3. 価格分析
   価格設定の分析は製品マーケティングチームが担当することが一般的ですが、営業チームが価格設定に関与すれば、より多くのメリットが期待できるようになります。営業担当者は、顧客と直接関わることから得られる、マーケティング担当者にはない独自の知見を持っており、新しい価格戦略についてリアルタイムでフィードバックを提供することができます。価格分析では、顧客が納得のいく価格範囲や、彼らが最も価値を感じる製品の機能やサービスなどに関する洞察が求められます。
4. 予測分析
   営業担当者にとって、タイミングは最大の武器であり、弱点でもあります。「次のメールをいつ送るべきか」「フォローアップの電話はいつがいいか」など、見込み顧客にどのタイミングで接触するかは、取引成立の可能性を大きく左右しかねません。過去の販売データを広範囲にわたって分析することで、営業担当者は最適な接触タイミングを見極められるようになります。

営業チームが追跡すべき重要な売上指標とは？

営業アナリストは、単に売上データを分析するだけではなく、売上分析の目的とそこから導き出したい営業指標を常に念頭に置く必要があります。

営業指標は営業担当者にとっての指針であり、目標達成の達成度や未達成度を正確に示し、営業担当者のパフォーマンスを活性化させるうえでの手助けとなります。営業ダッシュボードを利用すれば、これらの指標をチーム全体、さらにはそれ以上に可視化することができます。こうしたダッシュボードは、手作業で作成することもできますが、通常は売上分析プラットフォームを介して作成されることが一般的です。

以下は、多くの営業チームが一貫して追跡している営業指標の例です。

1. 担当者一人当たりの売上高
   各営業担当者にはノルマがあり、そのノルマに対する達成度を常に把握する必要があります。
2. 地域別の売上高
   製品が各地域でどのように売れているかを示す指標です。製品が売れている地域、売れ行きが悪い地域を把握することで、地域ごとの販売戦略の違いや特定地域での営業担当者の増減の必要性などについて考察するきっかけを得ることができます。
3. 製品別の売上高
   多様な製品を抱える企業にとって不可欠な指標です。どの製品が売れているかを把握することは、顧客のニーズを理解し、サービスの提供方法を改善するための重要な情報源となります。また営業担当者は、そうした製品に重点を置くことによって、さらなる増収を見込めるようになります。
4. 既存顧客からの収益
   「新規ビジネスからの収益」と、「クロスセリング、アップセリング、リピート注文、契約拡大などによる収益」とを区別するために用いられる指標です。
5. 前年比での売上成長率
   企業全体が注意を払うべき重要な指標です。前年比ベースで業績を把握することで、今後の展望や成功、課題を明らかにできるようになります。
6. 競合による失注
   ノルマを達成することは大切ですが、競合に奪われた取引があった場合、それがなければどれだけノルマを超えることができたかを知ることも重要です。競合による失注を分析することで、営業担当者が埋めるべき収益のギャップを明確化できるようになります。

売上分析における課題とは？

売上分析の精度は非常に重要です。顧客成長率や四半期収益のなどの指標が不正確な場合、短期的には大きな影響がなかったとしても、長期的には過剰な支出や誤った市場や業種への投資へとつながる恐れがあります。

しかし、売上データの分析はさまざまな困難が伴います。売上分析を行う際に企業が直面しがちな課題を以下に挙げます。

1. データの正確さとタイムリーな更新の確保
   多くの企業で、営業担当者がCRM（顧客関係管理）プラットフォームやその他の書類に見込み顧客の最新情報、アップセル、成約案件などを入力する役割を担っていますが、多忙なことからデータの入力が後回しとなりがちです。このため、営業分析に必要なデータの収集が困難となり、作業のボトルネックが生じています。
2. 見込み顧客からのデータ収集
   売上分析において、製品に対する顧客の意見を反映させるために、ネットプロモータースコア（NPS）などの顧客データを収集する際には、多くの手間や時間がかかります。しかし、シンプルでわかりやすいオンラインフォームを利用すれば、顧客情報の収集をスムーズに行えるようになります。
3. 売上分析に含めるべき過去データの選定
   過去の販売実績を比較することは、リンゴとオレンジを比較するといった具合に、まるで異なるもの同士を比較することになりかねません。製品や販売メッセージが大きく変更されていたり、当時の顧客数が統計的に意味をなさない場合は、適切な結論を導くことが困難になりがちです。
4. 多種多様なソースやアプリケーションからのデータの統合、クレンジング、準備
   売上分析では、CRMデータからeコマースデータ、製品データに至るまで、多くのソースやアプリケーションからのデータを集める必要があります。これらのバラバラなソースを統合し、準備し、クレンジングする作業は困難で時間がかかるため、営業分析担当者の時間を大幅に消費しがちです。

データ準備と分析

売上分析を成功させるためには、セールスアナリスト、営業担当者、顧客、ビジネス関係者、さまざまなシステムや分析ツールが連携して取り組む必要があります。しかし、これら全ての中心にあるのは「データ」です。適切にクリーニング・準備されたデータを使用しなければ、分析結果の信頼性が損なわれてしまいます。

従来の表計算ソフトを使用した売上データの準備には、数時間から数日かかることが一般的です。しかし今日のセールスアナリストはもっと効率的にデータを準備することのできる現代的なアプローチを求めています。このような場合に、データ準備プラットフォームを導入すれば、データ準備のプロセスを最大90％短縮することができます。

Alteryx Designer Cloudは、データ準備の主要なプラットフォームとして広く評価されています。Alteryx Designer Cloudは機械学習の活用により、データ準備プロセスを強力にサポートし、最適なデータ変換を実現します。直感的なGUIを通じて、エラーや外れ値、欠落データを自動的に検出し、ユーザーが迅速にデータの編集や修正を行えるようにします。さらに、主要な営業アプリケーションとの統合も可能で、社内のどこからでもデータを取り込むことができます。

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