Functions-of-sales-manager-sales-forecasting
販売予測
私たちは皆、「予測」という用語に精通しています。 天気予報でよく使用されると聞いています。 販売にも同様の予測が存在しますが、大気の天気を決定することではなく、将来の販売環境を予測することです。 *売上予測*と呼ばれます。
販売予測により、企業は将来の販売を見積もることができるため、適切なビジネス上の決定を下し、パフォーマンスの期待値を設定できます。 正確な販売予測を目指しているときに考慮される重要なパラメーターには、過去の販売記録の傾向、経済の傾向、顧客の感情、競合他社の分析などがあります。
設立された企業は、過去数年間の過去のビジネス記録に基づいて、将来の売上についてほぼ正確な予測を得ることができます。 ただし、新しく設立された企業は、市場調査や競合他社のインテリジェンスなど、信頼性の低いソースに依存する必要があります。 企業が販売の将来を予測できるようにするだけでなく、販売予測は、営業マネージャーが従業員の管理方法を決定し、チームのキャッシュフローを編成し、内部リソースを効果的に割り当てるのにも役立ちます。
販売予測の手順
予測を開始するために、営業マネージャーは最初に製品の販売に関与した高官のチームを作成し、製品の価値が成長しているか減少しているかを報告するよう依頼します。
これには、セールスマネージャーが従ういくつかのステップがあります。
- エグゼクティブオピニオン審査員
- セールスフォースの意見
- テストマーケティング結果
- 消費者の購入計画
- 市場要因分析
- 専門家の意見
- 計量経済モデルの構築
- 過去の販売
- 統計的方法
次に、上記のすべての手順について詳しく説明します。
エグゼクティブオピニオン審査員
上級管理職は、調査の見積もりと経験を通じて売上高を予測します。 すべての要因は、「内部」または「外部」のいずれかに分類されます。 これは委員会のようなアプローチであり、売上予測のラインでの経験を持つ人々に好まれています。
セールスフォースの意見
この方法には、一定の期間、それぞれの地域で営業している営業担当者または仲介者からの推定売上高に関するフィードバックが含まれます。 これが行われる理由は、顧客の感情をタップするためです。
これらの営業担当者は定期的に顧客と取引し、将来の需要に関する膨大な情報を保有しています。 彼らの販売予測は、一定期間、市場全体の最終サンプルに処理、修正、統合されます。
テストマーケティング結果
市場テスト方法では、限られた地理的領域に製品のリストを導入し、結果を慎重に分析します。 この結果を基盤として、売上予測レポートが作成されます。 このテストは、クライアントまたは顧客の応答を理解するために、サンプル実行として、またはテスト前ベースで実行されます。
消費者の購入計画
消費者は主な情報源です。 そのため、この方法では、購入パターンを調査して、一連の条件下での一定期間の有利な購入を認識します。 この方法は、顧客が少なく、特に工業製品に採用されている場所に最適です。
卸売業者、小売業者、潜在的な消費者など、より少ない数のバイヤーに高価な商品を生産できる業界に適しています。 調査は、対面方式で定期的に実施されます。
市場要因分析
企業の売上は、特定の市場要因のパフォーマンスに完全に依存しています。 売上に影響を与える主要な要因が特定され、これらすべての要因の動作を*分析*および*相関*することにより、売上予測が行われます。
相関は、相互に補完する2つの変数が変化する程度を決定する統計分析です。
専門家の意見
時が経つにつれて、多くのコンサルタント会社も販売の分野で運を試してきました。 典型的なコンサルタント会社には、それぞれの分野ごとに*経験豊富な専門家*がいます。 これらの専門家には、複数のディーラー、業界団体などが含まれます。 彼らはすべての市場調査を実施し、既成の統計データを持っています。 このような専門家のレビューはすべて、さまざまな企業でも利用できます。
計量経済モデルの構築
経済モデルの構築では、販売の予測に使用される数学的研究アプローチを採用しています。 この方法は、強力な商品の販売に役立ち、*独立*および*依存*と呼ばれる2組の変数を含みます。 これらの変数を使用して、関係のセットを表す方程式が描かれます。
過去の販売
長年にわたる過去の売上の記録も、正確な売上予測の優れた情報源です。 この予測方法には、統計分析と定量分析が含まれます。 一部の専門家によると、今日の営業活動は明日の営業活動に正比例しています。 つまり、昨年の売り上げは今年の売り上げにも拡大します。
統計的方法
上記のすべての方法に加えて、一部の企業は統計的方法も使用しています。これは、さまざまなデータと分析の正規化されたバージョンです。 一貫性が他の手法よりも高いため、売上予測のはるかに優れた手法であると考えられています。
