予測不可能な時期に正確な売上予測を呼び出す方法

公開: 2023-04-25

過去 2 ～ 3 年間は特定のレベルの予測不可能性が見られましたが、今日のビジネスの性質は、時間が経つにつれて市場の進化が加速し、ナビゲートがより複雑になることを示しています。顧客は複数のチャネルを使用して企業とつながります。グローバリゼーションとコネクティビティの増加は、地政学的要因がビジネスにこれまで以上に大きな影響を与えることを意味します。テクノロジーの急速な進歩は、企業が短期間で変化し、適応する準備ができていなければならないことを意味します。

販売組織の圧倒的多数が戦略の一部として予測を使用していますが、高レベルの精度を達成できる組織ははるかに少ないです。

これらの組織を妨げているものは何ですか?

サイロ化されたチーム、分散化されたデータソース、過度の主観、混乱に対する計画の失敗など、販売予測戦略を実装する際に販売組織が遭遇する一般的な課題があります。これらの課題のそれぞれについて詳しく見ていきましょう。

分散型データソース

正確なデータは、売上予測の基礎です。企業のデータが分散化されている場合 (さまざまなシステムに存在するか、部門ごとにサイロ化されている場合)、パズルのピースが欠けているため、情報に基づいた予測を行うことは不可能です。

たとえば、マーケティングキャンペーンのパフォーマンスメトリクスは、特定の製品に対する市場の関心のレベルを営業チームに知らせることができます。その情報がなければ、製品ベースの販売予測は知識に基づく推測にすぎません。

サイロ化されたチーム

従来のビジネス環境では、個々の部門が独自に運営することが歴史的に現実的であったため、サイロ化されたチームが一般的です。今日の相互接続された世界では、それはもはや不可能です。

サイロ化されたチームを持つ企業は、反応が遅く、潜在的な問題を予測することができず、戦略の構築と意思決定に関して十分な情報を得ていません。一方、連携とコラボレーションのレベルが高い企業は、よりスマートな意思決定とより正確な予測に役立つ洞察を共有できます。

たとえば、財務チームと営業チームが連携している場合、財務部門は、予想されるマーケティングリソースの割り当てを示す予算計画を共有できます。営業チームは、特定のキャンペーンやその他のマーケティング活動への投資計画について知らされると、それに応じて売上予測を調整できます。

主観が多すぎる

それは楽観的な販売員の昔からの苦闘です: 希望的観測です。または、さらに悪いことに、取引が事実上成立している最終段階でのみ取引の可視性を提供する営業担当者。以前は、データ分析が遅く、包括的ではなかったので、ある程度の直感がすべての売上予測の一部になることが一般的であり、予想さえされていました。結局のところ、他に進むべきことは何もありませんでした。

今日、そうではありません。適切なテクノロジーを導入している企業は、客観性を達成できる高度な分析にアクセスできます。今日の販売環境で希望的観測に支配されることを許すと、未使用の在庫、過剰雇用、または不十分なマーケティングおよび販売 ROI という形で経済的損失につながる可能性があります。

混乱に対する計画の失敗

2023 年には、破壊の必然性がこれまで以上に明確になっています。企業が現在の状況や長年の現状に厳密に基づいて売上予測を行うのは誤りです。

今日のビジネスの性質は、時間の経過とともに市場の進化が加速し、ナビゲートがより複雑になることを示しています。顧客は複数のチャネルを使用して企業とつながります。グローバリゼーションとコネクティビティの増加は、地政学的要因がビジネスにこれまで以上に大きな影響を与えることを意味します。テクノロジーの急速な進歩は、企業が短期間で変化し、適応する準備ができていなければならないことを意味します。

売上予測にとって、それは何を意味するのでしょうか? 要するに、企業は、さまざまな要因に基づいて複数の財務シナリオを検討し、準備できる適応予測方法を採用する必要があります。

彼らは適応予測ソフトウェアでそれを行うことができます. AI を活用した分析と高レベルの自動化を使用して、適応予測ソフトウェアは、潜在的な将来のシナリオをすべて明らかにするだけでなく、それぞれが実際に発生する可能性を分析します。従来の販売予測は定期的に行われますが、適応型予測は継続的なアプローチを採用し、短期および長期の予測をリアルタイムで可視化します。

売上予測における人工知能の使用

近年、人工知能 (AI) はビジネスの運営方法に革命をもたらしました。 AI が大きな影響を与えた分野の 1 つは、売上予測です。売上予測は、企業が戦略を計画し、情報に基づいた意思決定を行うのに役立つため、あらゆるビジネスの重要な側面です。 AI は、大規模なデータセットを分析し、傾向を特定し、正確な予測を提供することで、売上予測を支援できます。

予測精度の向上

売上予測で AI を使用する主な利点の 1 つは、正確な予測を提供できることです。従来の予測方法は、過去のデータと仮定に基づいています。ただし、AI は、顧客とのやり取り、市場動向、ソーシャルメディアなど、さまざまなソースからの膨大な量のデータを分析して、パターンを特定し、正確な予測を行うことができます。

より迅速な意思決定

今日のペースの速いビジネス環境では、スピードが非常に重要です。 AI を活用した販売予測ツールは、データをリアルタイムで分析し、企業に最新情報を提供できます。この情報は、企業が十分な情報に基づいた意思決定を迅速に行い、競争に勝ち抜くのに役立ちます。

コスト削減

従来の予測方法では、手作業によるデータ収集と分析が必要であり、時間と費用がかかる可能性があります。 AI を活用した販売予測ツールを使用すると、このプロセスを自動化できるため、手作業の必要性が減り、コストが削減されます。さらに、正確な予測は、企業が在庫コストを削減し、サプライチェーンを最適化し、さらにコストを削減するのに役立ちます。

より良いリソース割り当て

正確な売上予測により、企業はリソースをより効果的に割り当てることができます。たとえば、企業が特定の製品の需要が増加すると予測した場合、その需要を満たすために生産を増やすことができます。逆に、需要が減少すると予測される場合、企業は過剰在庫を避けるために生産を減らすことができます。

AI は、販売予測において多くのメリットをもたらします。精度の向上と意思決定の迅速化から、コストの削減とリソースの割り当ての改善まで、AI は企業が競争で優位に立ち、より優れたカスタマーエクスペリエンスを提供するのに役立ちます。 AI テクノロジーが進化し続けるにつれて、売上予測への影響は増大する一方です。

正確な売上予測のために最適化する方法

市場の動向に注目する

予測不可能な時期には、市場の動向に目を光らせておくことが重要です。消費者行動、サプライチェーン、および市場に影響を与える可能性のある新しい規制やポリシーの変化を監視します。そうすることで、企業は潜在的なリスクと機会を特定し、それに応じて予測を調整できます。

データ分析の活用

データ分析は、予測不可能な時期に正確な予測を行うための優れたツールです。大規模なデータセットを分析することで、企業はパターンと傾向を特定し、より正確な予測を行うことができます。機械学習や人工知能などのデータ分析ツールを利用して、より予測可能な収益源に関する洞察を得ることができます。

別のシナリオを検討する

予測不可能な時期には、別のシナリオを検討することが重要です。これには、景気後退の長期化や突然の回復などのシナリオが含まれる場合があります。さまざまなシナリオを検討することで、企業はあらゆる結果に備えることができ、それに応じて売上予測を調整できます。

業界の専門家と協力する

業界の専門家と協力することは、市場に関する洞察を得て、より正確な売上予測を行うための優れた方法です。業界の専門家に相談し、市場動向、消費者行動、サプライチェーンに関するアドバイスを求めてください。これにより、企業はより多くの情報に基づいた意思決定を行い、それに応じて売上予測を調整することができます。

柔軟です

最後に、柔軟であることが重要です。ビジネスの状況は急速に変化する可能性があり、迅速に適応できることが重要です。これには、ビジネスモデルの変更、価格設定戦略の調整、または新しい市場の開拓が含まれる場合があります。柔軟性を維持することで、企業は予測不可能な時代をうまく乗り切り、より強くなることができます。

正確な予測が予測不可能な時代にどのようにサポートするか

AI を利用し、市場動向を監視し、データ分析を利用し、代替シナリオを検討し、業界の専門家と協力し、柔軟性を維持することで、企業は予測不可能な時期に正確な売上予測を呼び出すことができます。予測不可能な時期は一時的なものであることを忘れないでください。ビジネスの中核的な側面に集中し続けることで、状況が安定したときにより強くなることができます。次のブログでは、 Sales Forecasting 101, Vol. 3: 売上予測に使用するデータソース。ビジネスを前進させるための戦略と行動を策定するのに役立つ予測データの重要性について説明します。

予測ジャーニーの次のステップに進む準備はできましたか? 適切なデータと可視性のレベルを持つことで、より正確な売上予測を実現し、予測可能な収益を加速する方法についての洞察については、オンデマンドウェビナー「Predict Real Revenue with Xactly Forecasting」をご覧ください。

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