売上予測のパフォーマンスを追跡する
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- 売上予測の平均精度を特定する。
- 今日の売上予測を過去の売上予測と比較検討する方法を説明する。
- パフォーマンスを追跡する売上予測レポートの例を挙げる。
Get Cloudy の Laura とそのチームは、売上予測を実施する適切な周期を確立しました。担当者は各自の商談を定期的に更新し、売上予測について話し合うときは全員が同じデータセットから数値を計算しています。けれども、Laura は営業チームの売上予測の精度を高めるためにもっと自分にできることはないかと考えます。
売上予測の精度
売上予測の目標は、今後どうなるか正確に予測することです。Laura とそのチームは、売上予測が不正確であれば、ビジネス全体に連鎖的な影響が及びかねないことを認識しています。Salesforce の経験では、50% 以上の確率で、予測が実際の売上の 10% 以内になっています。売上予測がそれよりも正確な場合は称賛に価します!
売上予測は厳密な科学ではありませんし、売上予測期間中に予期せぬ事態が生じ、売上予測が変わることがあるかもしれません。けれども、それはそれで構いません。不正確な売上予測が需要の予想外の変化を示唆する場合には、さらなる調査を要することがあります。また、一部の営業担当が他の営業担当よりも成立商談の予測に長けているということがあるかもしれません。ここで重要なのは、長期的な観点で自分の売上予測がどのくらい正確か、どのくらいの頻度で的中するか (あるいは大きく外れるか) を理解することです。そのため、市場の変化、予測した数値を常に達成している人、ユーザーが予測のガイドラインを活用できる箇所などの詳細を収集します。売上予測を行えば、チームが売上目標を達成できるように早い段階からサポートできます。
今日の売上予測と過去の売上予測の比較
売上予測期間の途中で、Laura はその売上予測が正しいのかどうか、チームが目標達成に向けて順調に進んでいるのかどうかに確信がもてなくなりました。そこで、売上予測ページの [Chart (グラフ)] ボタンを選択して、当期間の変化を確認し、チームが着実に前進していると判断します。
![[Forecast Changes (売上予測の変化)] グラフの例](https://res.cloudinary.com/hy4kyit2a/f_auto,fl_lossy,q_70/learn/modules/sales-forecasting/track-sales-forecast-performance/images/ja-JP/50545a13db9a71010ea4672d52a47f02_kix.xl96s6pk8y4c.png)
一安心です! その一方で、自分の売上予測が正確かどうかについては依然として不安があります。チームが Salesforce を使い始めて以来、知りたいことを教えてくれるデータがすぐそこにあることを Laura は認識しています。
そこで、先ほどと同じ売上予測ページで使用可能な [Historical Trends (履歴トレンド)] グラフを使用して、チームの現在の達成予測を過去の期間のチームのパフォーマンスと比較検討します。過去にチームの売上予測がどのように調整されたかがわかれば、今期の売上予測の精度も高めることができます。また、Get Cloudy Consulting では、売上予測の [Historical Trends (履歴トレンド)] を 13 か月に設定しているため、Laura は今日の売上予測を昨年の同時期と比較できます。
![売上予測の [Historical Trends (履歴トレンド)] グラフ](https://res.cloudinary.com/hy4kyit2a/f_auto,fl_lossy,q_70/learn/modules/sales-forecasting/track-sales-forecast-performance/images/ja-JP/9df0245c2277fd39bb094e521d7a670b_kix.jnw714n0hon4.png)
更に掘り下げて詳細を確認する
Laura とそのチームは、営業チームの期待値に対するパフォーマンスを詳しく知りたいと考えています。また、Salesforce のレポートやダッシュボードを使用すれば、知りたい内容を掘り下げられることを知っています。
レポートやダッシュボードの作成方法についての詳細は、Trailhead の「Lightning Experience のレポートおよびダッシュボード」モジュールを参照してください。
Laura は売上予測のカスタムレポートタイプを使用して、独自のレポートを生成したうえで、本人の売上予測の詳細が表示されるようにダッシュボードを設定します。レポートタイプはそれぞれ、主オブジェクトとその関連オブジェクトのリレーションに基づいて、レポートで使用できる一連の Salesforce レコードや項目を定義します。下表を参考に、各自が作成できる売上予測レポートタイプを見つけます。
主オブジェクト |
レポートで主オブジェクトを使用して表示する情報 |
|---|---|
売上予測データ |
売上予測金額 (調整金額情報を含む) |
関連オブジェクトとしての商談が関連する売上予測データ |
特定の売上予測品目の商談情報 |
|
商談に関連する売上予測データ 関連オブジェクトとしての分割 |
特定の売上予測品目の商談分割情報 |
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商談に関連する売上予測データ 関連オブジェクトとしての商品 |
特定の売上予測品目の商品ファミリー情報 |
売上予測目標 |
個人またはチームの目標に関する情報 |
|
売上予測に関連する売上予測目標 関連オブジェクトとしての項目 |
目標達成率に関する詳細情報 |
カスタムレポートタイプを定義した Laura は、そのタイプに基づいてレポートを作成します。たとえば、次の情報を示すレポートを作成できます。
- 売上予測と売上実績
- 商談セグメント別または商談規模別の売上予測
- 商談分割の金額と割合
- 特定の商品の売上予測パフォーマンス
- 目標と目標達成率の詳細情報
このリストの項目はほんの数例です。こうしたレポートは通常、会社の上層部のほか、取締役会のメンバーや関係者にも共有されます。レポートを営業ダッシュボードにまとめると、営業チームのパフォーマンスを大局的にとらえることができます。
まとめ
ここまでの単元を通して、売上予測の概要、関与する人々やプロセス、売上予測の構築に使用する Salesforce のコンポーネントについて学習しました。売上予測の動作を確認し、Laura という営業マネージャーの売上予測ジャーニーを一緒に見てきました。最後に、売上予測の精度やパフォーマンスの分析に使用できるオプションと、売上予測がより大きなサイクルの一部であることも学びました。
リソース
- Salesforce ヘルプ: 週単位の売上予測の変化の確認
- Salesforce ヘルプ: 売上予測の期間全体のトレンドの確認
- Salesforce Help: Report on Sales Projections
- Trailhead: Sales Cloud 向けの Revenue Intelligence の紹介