売上分析は難しくない～分析手法、常用ツール、重要指標を簡単解説

情報爆発といわれるほど膨大な量のデータが毎日生成されている現在、企業は売上目標を達成するため、人の経験だけに頼るのは不十分で、売上分析が必要とされています。

データ分析にあまり触れない販売、営業担当者は「売上分析が難しい」と思い込んでしまい、売上分析をどんどんしづらくなり、悪循環に陥ることもあります。

そこで今回は、売上分析の必要性、売上分析の手法、指標まで易しく解説します。売上分析の方法が分かれば、売上分析はもう難しくないです。

売上分析の目的と必要性

売上分析の目的は大きく言うと「現状把握」、「未来予測」、「目標設定」の三つでしょう。定期的な売上分析は、現状の把握と改善対策の設定に役立ち、売れ筋や死に筋商品、販売予測、ROIの高い販売活動に関する洞察をサポートします。

売上分析の効果は下記の3つです。

1.収益性の高い顧客を見つける

「企業の80％利益は20％の客から」と言われています。ゆえに、営業担当者は、企業に高い価値をもたらす高品質の顧客に80％の時間を費やす必要があります。売上分析を通じて、最も忠実な顧客の特徴を発見し、彼らにより良いサービスを提供します。

2.市場動向を理解する

新製品の計画を立てるにあたって、市場の動向と顧客の購入パターンを含める売上分析に基づかなければなりません。売上分析により、売れ行きの変化をつかみ、どのような商品が売れているのか、売れていないのかなどが分かるので、市場ニーズを満たす製品やサービスの創出に繋げます。

3.販促活動の効果を把握する

売上目標を達成するため、オンラインとオフラインの販促活動を実施することがよくあるでしょう。売上アップに大きく役立つ販促活動を判断するとき、費用に対する効果を測定し、施策ごとの売上分析が必要となります。

それを踏まえて、効果的な施策により多い予算を配分するといった適当な調整を行うことができます。

売上に関する数字を並べて分析するだけでは売上拡大につながらないので、何か行動を取らないと、効果は出ません。

そのために具体的な目標を設定することが必要となります。

4.適切な目標設定につながる

売上分析から現状を把握し、市場動向を理解した上、事業計画として上がっている情報などから、「コストを20％削減し、利益率を10％あげたい」、「特定商品の売上を30％増やしたい」、「今年度は新商品を五つ開発したい」など具体的な目標を具体的な数字とともに明確にします。

売上分析の常用方法

データ分析の手法はクロス集計やアソシエーション、決定木など様々あります。ここは、簡単かつ実用的な売上分析の5つの手法をピックアップします。

参考：

営業成績がぐっと上がる！営業分析の手法、指標とツールをご紹介

データマーケティングとは？実現手順から活用例、ツールをご紹介

1.因数分解

まず初心者が押さえおきたい売上分析の手法は因数分解です。売上をさまざまな切り口で因数分解することで、売上減少と増加の要因を把握していきます。

ECサイトの売上を例に分析してみます。

①商品売上＝販売量×単価。売上が減少した場合、原因は販売量が低いか、それとも単価が低いか？

②販売量＝販売チャネルAの販売量＋販売チャネルBの販売量＋販売チャネルCの販売量。販売チャンネル毎の販売量を分析して、どちらが下げたかを確認します。

③販売チャネルの販売量=クリック数×成約率。販売チャネルAの販売量が少ない場合、原因はクリック数が低いか、それとも成約率が低いか？もし成約率が低い場合、そのチャンネルのターゲット顧客が商品のターゲット顧客に一致するかを再確認しないといけません。

④クリック数＝表示回数×クリック率。少ないクリック数の原因は、表示回数が足りないか、それともクリック数が低い？クリック数が低ければ、広告内容を改善したらどうですか？

このように、売上を因数分解し、データ分析の深堀りによって、過程から結果に至るまでフローし、減少原因となっている肝心な要素を見つけることができます。

2.アソシエーション分析

データ分析の知識をお持ちの方は、アソシエーション分析が売上分析によく使われているのはご存知かもしれません。蓄積された顧客毎の取引データを分析し、「商品Aを買っている人のX%が商品Bも買っている」」という法則性を見つけ出す分析手法です。

アソシエーション分析の実用例として有名なのは、「おむつとビール」でしょう。妻に頼まれて、スーパーにおむつを買いに来る男性の多くが、ビールも一緒に買うという関連性が示されています。

アソシエーション分析の結果は、売れる商品と売れない商品を把握したり、さらには売上をアップさせるための販促活動を効果的に実施する上で役立ちます。

3.重回帰分析

重回帰分析とは、結果（目的変数）に対して、関連する複数の要因（説明変数）のうち、どの要因がどの程度、結果を影響しているのかを分析し、それを元にして将来の予測を行う統計手法のことです。

売上分析に用いる場合、従業員数、販売商品数、商品価格、駅からの距離など複数の要因のうち、何が売上高に影響を与えるかを回帰分析し、将来の売上高を予測するのです。

4.RFM分析

RFM分析は売上分析において、優良顧客を見つけるための有効な手法です。Recency （最終購入日）、Frequency（累計購入回数）、Monetary （累計購入金額 3つの指標で顧客をランク付けます。顧客を9種類にグループ化した上で、それぞれのグループごとにマーケティング施策を取れます。

5.ABC分析

ABC分析とは、商品を売上などの重要度によってグループ化する分析手法で、重点分析とも呼ばれます。パレートの法則（80:20の法則）の一つの応用例です。つまり、商品の売上の8割は、全商品のうちの2割で生み出していることです。

売上高の順に商品を並べ、累積売上高割合が70%を占める商品グループをA、70%～90%の商品グループをB、90%～100%の商品グループをCといったグループ分けを行います。ABC分析で「売れ筋商品」や「死に筋商品」を割り出し、商品発注、在庫管理、販売管理などに活用できます。

売上分析のプロセス

データ分析ツールを使って、売上分析をするのが一般的やり方です。本記事ではBI・データ可視化ツールFineReportを使用例に、説明を進んでいきます。

では、ツールで売上データを分析する際の基本手順をご紹介します。

手順①　売上分析の目的の明確化

売上分析で様々な課題の解決が可能であるため、売上分析の第一歩は分析の目的を明確にするこです。これは分析作業始まる前の必要準備とでもいえます。出かける前、目的を確定すると同じですね。

例として、商品紹介セミナーの効果測定、売れ筋商品の発見、リピーター客特徴の把握などが挙げられます。

手順②　売上データ収集

売上データは内部データと外部データに分けられます。内部データとは企業の内部に蓄積した、CRM、売上の状況や推移、顧客のデータなどがあります。それに対し、外部データは他の手段で取得したデータであり、官公庁や業界団体の調査データやサードパーティーのデータを含めます。

それから元データをデータ処理ソフトで加工し、理解できる業務指標に統一する必要があります。

手順③　データ分析・可視化

データ処理後、適切なツールを選び、上記に紹介した手法で売上データを分析、可視化します。Excelはよく使われるツールですが、データ量に制限があるので、膨大な量の売上データの分析に向いていません。

現在、企業では、FineReportのようなBIツールを利用し、データを分析し、売上分析レポートやダッシュボードを作成することは多くなります。

売上分析レポートが助かる

経営層から担当者、営業マンまで利用できる、売上分析の利器はレポート/ダッシュボードです。売れ筋商品や市場動向、地域の差など「数値の変化」を伝えるとき、レポートだけではなく、 ダッシュボード を使います。

売上ダッシュボードでは、売上分析レポートと可視化グラフの内容を巧みに組み合わせて、過去売上との比較や推移状況など複数の情報をまとめ、一目で分かるように売上状況を表現できます。

以下はFineReportで作成した3種類の売上ダッシュボードを示します。

売上統合分析

売上統合分析ダッシュボードを通じて、担当者は全体の販売実績と目標達成度を把握する上に、ドリルダウン分析により、より詳細な地域や製品、顧客、販売員などの情報を知り、業績向上・不振の原因を発見します。 

　　FineReportで作った分析ボード

多次元売上分析

営業担当者と営業マンは全体状況の把握だけでなく、顧客、商品、支社などの区分けで売上の管理ができます。そのため、区分けごとの売上分析ができ、有効な次の一手を見出すことが可能になります。

売上ランキングダッシュボード

担当者は売上と回収金額などの項目別に営業マンのパフォーマンスを確認し、成績が芳しくないメンバーに適切な指導を行えます。また、ランキングダッシュボードは営業チーム間の友好的な競争を促進し、モチベーションを上げるツールとして利用されます。

FineReportは単に売上レポートを表示するだけでなく、商品や部門などを絞り込んで売上データを表示したり、集計データから掘り下げて詳細表示をしたりするなど、売上分析を簡単に行うことができます。

売上分析に必要な重要指標

1.月次売上高の増加額

売上高が月ごとにどのように成長/縮小したかを示し、販売プロセスと戦略を最適化するための実用的な指標です。

2.成約が見込める営業機会数

営業部門が日頃の営業活動で創出する案件（リード）の監視により、売上を予測し、どのリードが最も価値があるかを判断できます。

3.見込み客の成約率

営業機会数が100件、成約するのが5件なら、成約率が5％となります。

4.受注期間

この売上分析の指標は、リードが受注に至るまでの時間を示し、営業機会数、見込み客の成約率と共に、営業パイプラインの全体像を提供します。

5.営業案件数

各営業マンが現在抱えている営業案件数。多すぎると、営業案件ごとに対応できない場合があります。

6.顧客単価

顧客単価を上げると、顧客数が同じである場合、売上は上がります。

7.商品毎の売上

複数の商品を販売し、商品毎の売上目標を設定する場合、商品毎の売上を追跡することが重要です。

8.チーム毎の売上

経験が豊富なチーム担当者は、売上目標を達成する可能性が高いので、この指標が将来売上の予測の参考になります。

9.顧客生涯価値（LTV）

顧客1人あるいは1社の顧客ライフサイクル全期間で、その顧客が企業にもたらした利益の総計のこと。LTVに基き、一人の顧客を維持するための費用を決定できます。

まとめ

いかがでしょうか。以上の項目を通じて、売上分析のやり方を理解しましたか？企業の売上や競争優位性を向上させるには、売上分析はビジネスの不可欠な一環です、ぜひ以上の方法を今後の売上分析作業に活用してください。