売上予測

マーケティング戦略を練る上で欠かせないのは売上予測です。
その方法はさまざまで、取り扱う商品や業態によって有効なフレームワークを使い分ける必要があります。
営業支援ツールであるSFAを効果的に活用するためにも、フレームワークごとのポイントを押さえることは非常に重要です。
今回は、売上予測のフレームワークの種類と基本的な特徴を解説します。

売上予測のフレームワークにはどんな種類がある?

マーケティングを考える上で、売上予測のフレームワークを多く知っているにこしたことはありません。
売上予測に使われる代表的なものは、「アソシエーション分析」「デシル分析」「ABC分析」などがあります。
これらの方法はSFAと相性が良く、SFAに売上予測用の機能がデフォルトで入っている場合も多いです。
SFAと売上予測を活用すれば、マーケティングの改善点を探ったり、より良いマーケティング施策を行ったりする助けとなるでしょう。

アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、関連性を分析するデータマイニングの方法です。
購買データを分析することで、「Aという条件の時にBという結果になる」というような購買行動における特定のパターンを見つけ出す場合に使われます。
アソシエーション分析はPOSシステムの登場によって、一般的に知られるようになりました。
アソシエーション分析のひとつとして、「マーケットバスケット分析」というものがありますが、これは買い物中のカゴの中身を予測する手法です。
その特徴は、「商品Aと商品Bは一緒に買われることが多い」というように、商品と商品の関連性を分析の対象とします。
アソシエーション分析を活用すれば、「何と何を一緒に売ればいいのか」をデータとして抽出できるため、販売戦略を考える上で活用できます。
例えば、スーパーマーケットであれば関連して売れるもの同士を隣り合わせることで、売上の増加につなげることができます。

デシル分析

デシル分析とは、顧客を購買金額や属性などをもとにして10組のグループに分け、分析を行う方法です。
デシル分析を行うことで、売上貢献度の高さ別に顧客の動向を把握し、マーケティング戦略を練ることが可能となります。
顧客に対し何らかのマーケティングを行う際、すべての顧客に同じマーケティング施策を敷くのは効率の良い方法ではありません。
こういった場合、デシル分析を行うことで売上貢献度の高い顧客に多くのコストを割き、逆に売上貢献度の低い顧客に対するコストを減らすことができます。

ABC分析

ABC分析とは、商品を売上別にA・B・Cの3つの各グループに分けて考える方法です。
売上が高いものから順番に並べていき、高いグループをAグループ、次に高いグループをBグループ、最も低いグループをCグループと分類します。
グループ分けの際は、売上順に並べたものをそのまま3等分するわけではありません。
売上高の構成比を見ながら累計売上割合が全体の70%以内を占める商品をAグループ、70%から90%までの間を占める商品をBグループ、残りの10%をCグループというような形にします。
%の数値は任意ですが、上記前後の割合が妥当と考えられることが多いです。
こうすることで売れ筋商品と、まったく売れていない商品をそれぞれ可視化し、販売戦略に活用し役立てることが可能です。
売れていない商品については、別の商品と入れ替えたりすることで対策を講じますが、ネット通販の場合は、商品棚のスペースを加味する必要がないため、あえて残しておくこともできます。

おわりに

SFAの売上分析を行う場合、データ量が少なければ信頼に足る結果は得られません。
効果のある分析を行うには、膨大なデータが必要になります。
しかし、それらのデータをすべて人の手で分析することは難しく、SFAなどのツールを活用するのが効率的なやり方と言えるでしょう。
「しっかりとした売上分析を行いたい」「マーケティングを強化したい」とお考えの方は、SFAの導入を検討してみてください。

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