売上分析とは？メリットや導入前の手順から効果的な7つの分析方法を解説

売上分析とは

売上分析とは、企業の売り上げに関するデータを詳細に分析し、収益性や効率性を評価する手法です。営業やマーケティング部門では、売上分析を通じて、どの商品やサービスが顧客に支持されているのか、または市場でどのような変化が起きているのかを明確に把握します。

分析により特定の商品の売り上げの増加が確認できれば、その商品をさらに販売促進するかどうかを検討できます。逆に、売り上げが減少している商品があれば、販売戦略の見直しや商品の改善が必要かもしれません。このように、売上分析は企業の現状を把握し、将来の戦略を策定するための重要なプロセスといえるでしょう。

売上分析を行う目的

売上分析の目的は、企業の現状を把握し、課題解決のための目標を設定することです。営業組織にとって売上データの分析は現状把握や課題発見、将来の成長戦略策定において重要な役割を果たします。

• 現状把握
• 課題解決のための目標設定

現状把握

売上分析は、現状把握のための不可欠なプロセスです。現状把握とは、現在の営業活動や市場での位置を正確に理解することを指します。

売上データの分析を通じて、どの製品やサービスが収益に貢献しているのか、どの顧客層が売り上げをけん引しているのか把握できます。また、売上目標達成率や顧客獲得率などの指標を分析することで、現在の営業活動がどの程度効果があるか定量的な評価が可能です。

収益に貢献している製品やサービスを特定し、将来の戦略やリソース配分に役立てることも可能です。売上分析で特定の顧客層からの売上比率が高いことが判明した場合、その顧客層への営業を強化することで、売上向上が期待できます。

課題解決のための目標設定

売上分析を通じて現状を把握した後に重要なのが課題解決のための目標設定です。課題解決のために、具体的な目標設定を行い、組織のモチベーション向上や営業活動の効率化、さらなる売上拡大を目指します。

売上分析では、目標達成への阻害要因や潜在的な成長機会の把握が可能です。

売上分析を通じて得られたデータにもとづき、達成可能な目標と具体的な戦略を明確にすることで、組織全体が目標達成に向けて積極的に行動できます。

売上分析の事前準備３ステップ

売上分析を効果的に行うためには、事前準備が重要です。適切な準備なく分析を進めると、本来得られるはずの有益な情報を見逃してしまう可能性があります。売上分析を始める前に、以下の3つのステップをしっかりと踏むようにしましょう。

1. 目的の明確化
2. データの収集
3. データの可視化

１．目的の明確化

売上分析をする上で最初に行うべきは、目的の明確化です。営業組織では、売上分析の目的を定めることで、分析の焦点を絞り、効率的なデータ活用が可能になります。

例えば「特定の製品ラインのパフォーマンスを評価したい」「顧客セグメントごとの収益性を分析したい」「新規顧客獲得のための施策を検討したい」など、目的によって分析すべきデータや指標が変わります。

目的を明確にすることで、無駄な分析を防ぎ、必要なデータに集中して取り組むことができるでしょう。

２．データの収集

次に行うのはデータの収集です。売上分析を効果的に行うためには、適切なデータの収集が必要です。例えば、顧客情報では、顧客属性や購買履歴、購入金額などを収集することで、顧客のニーズや購買行動を深く理解できます。

また、市場動向データや競合情報など多角的なデータを収集することで、分析の精度が向上し、的確な顧客インサイトを得ることが可能となります。

３．データの可視化

データを収集した後はわかりやすく可視化することが重要です。データの可視化は、売上分析を効果的に行うための重要なステップです。

データをグラフやチャートで視覚化することで、売り上げの傾向やパターンを一目で把握できるでしょう。売上推移をグラフ化することで、売り上げの変動を把握し、季節要因やキャンペーンの影響などを分析できます。

データを見やすく整理すると、複雑なデータもわかりやすく表現でき迅速な意思決定を可能にします。

売上分析を行う５つのメリット

売上分析は、組織の業績向上に欠かせません。収益性の高い商品や顧客の特定や市場ニーズの把握、販促活動の効果測定など重要な顧客インサイトを得られます。以下では、売上分析の5つのメリットを解説します。

1. 収益性の高い商品・顧客が分かる
2. 市場ニーズが理解できる
3. 販促活動の効果を把握できる
4. 適切な売上目標が設定できる
5. 組織全体のパフォーマンス向上

１． 収益性の高い商品・顧客が分かる

売上分析を通じて収益性の高い商品や顧客を特定できます。分析から得られた情報にもとづき、リソースを集中させることで効率的な営業活動を行い、売上向上を実現できます。

例えば、特定の顧客層からの売上比率が高いことが判明した場合、その顧客層への営業活動を強化することで、より大きな収益を生み出すことができるでしょう。また、分析結果を活用して、将来のプロモーションや製品開発の方向性を決定することで、持続的な成長を実現できます。

２．市場ニーズが理解できる

売上分析により市場の変化や顧客ニーズを詳細に捉えることができます。収集したデータをもとに売り上げの推移や顧客の購買パターンを確認することで、特定の商品がどのターゲット層に人気があるのか、どのような市場トレンドが発生しているのかを読み取れます。

得られた市場ニーズにもとづき、企業は新しい商品やサービスを開発したり、既存の商品を改善したりすることが可能です。結果として、売上分析を通じて市場ニーズを理解し迅速に対応することで、競合他社よりも早く市場に適した商品やサービスを提供でき、マーケットシェアを拡大することが可能となります。

３．販促活動の効果を把握できる

売上分析を行うことで、販促活動の効果を具体的に把握できます。営業組織では、キャンペーンやプロモーションが売り上げにどのように貢献しているかを定量的に評価する必要があります。売上分析により効果的な施策を継続的に実施するためのデータを得ることが可能です。

データにもとづき効果的なプロモーション戦略を策定し、マーケティング活動を最適化することで、予算の効率的な配分が可能になるでしょう。

４．適切な売上目標が設定できる

売上分析は、過去の売上データを把握し、市場動向を理解することで、現実的かつ達成可能な売上目標を設定するための重要なプロセスです。

過去の売上パフォーマンスを分析することで、どの商品やサービスがどの時期に売れたかを確認し、季節要因や競合他社の動きなども考慮した目標設定が可能となります。

過去の売上データをもとに戦略を策定し、目標達成の進捗を定期的に確認することで、戦略の調整が行えます。

５．組織全体のパフォーマンス向上

売上分析を通じて、組織全体のパフォーマンス向上が可能です。分析は、特定の顧客層や商品カテゴリにおける売上増加や、営業担当者ごとの成約率のばらつき、キャンペーンの効果などを明らかにします。

データをもとに組織全体の課題や改善点を明確化し、データにもとづいた戦略立案と実行を促進することで、組織全体のパフォーマンス向上に大きく貢献するといえるでしょう。

売上分析に活用できるツールとデータ収集方法

売上分析を効果的に行うには、適切なツールとデータ収集方法の選択が重要です。各組織の規模やニーズに応じて、Excelのような基本的なツールから、SFAやERP、CRMなどの高度なシステムまで、さまざまな選択肢が存在します。

ツールを活用することで、売上データの収集から管理、分析が効率化されるだけでなく、データ自体の質が向上することで、より精度の高い分析が可能となります。

下記、4つのツールとデータの収集方法を紹介しましょう。

1. Excel｜基本的なデータ分析と可視化
2. SFA（営業支援システム）｜営業活動データの収集と分析
3. ERP（統合基幹業務システム）｜全社データの統合と分析
4. CRM（顧客関係管理システム）｜顧客関連データの管理と分析

１．Excel｜基本的なデータ分析と可視化

Excelは、多くの組織で利用されている、基本的な表計算やデータ分析を行えるツールです。売上データの入力や基本的な計算、グラフ作成などに適しており、ピボットテーブルや条件付き書式など、高度な機能も備えています。

中小規模の営業組織での売上分析に効果的で、月次の売上推移や商品別の売上比較などを可視化できます。

Excelでのデータ収集方法は、手動入力や他システムからのデータインポートが主です。売上データをCSVやテキストファイルとしてエクスポートし、Excelに取り込みます。手動でデータを整理・整形することも多く、簡易的な売上分析に適しています。

２．SFA（営業支援システム）｜営業活動データの収集と分析

SFAは営業活動の効率化と分析に特化したシステムです。顧客情報や商談進捗、営業活動履歴などのデータを一元管理し、リアルタイムでの分析が可能です。営業組織における予算管理や売上予測に有用で、個々の営業担当者のパフォーマンス分析や、商談の成功率向上にも活用できます。

SFAは営業担当者の日々の活動を自動的に記録し、顧客とのやり取りや商談進捗、成約状況などのデータを自動的に収集します。営業担当者が入力した情報をリアルタイムでシステムに蓄積し、データの一元管理が可能です。

３．ERP（統合基幹業務システム）｜全社データの統合と分析

ERPは企業の基幹業務を統合管理するシステムです。売上データだけではなく、在庫、製造、財務など、全社的なデータを連携させた分析が可能になります。

ERPは、企業全体のデータを各業務プロセスから自動的に収集して統合し、売上情報だけではなく、原価や在庫データと連携した売上分析が可能です。異なる部門間のデータをシームレスに統合します。

大規模な組織や複雑な業務プロセスを持つ企業に適しており、部門横断的な売上分析や、原価管理と連動した収益性分析などに活用できます。

４．CRM（顧客関係管理システム）｜顧客関連データの管理と分析

CRMは顧客関連データの管理と分析に特化したシステムです。顧客の購買履歴や問い合わせ内容、満足度などの情報を一元管理し、顧客セグメント別の売上分析や、顧客生涯価値の算出などが可能です。

CRMは、顧客とのやり取りや購買履歴、フィードバックなどの顧客データを自動的に収集・記録します。営業担当者が入力するデータに加えて、マーケティングキャンペーンや問い合わせフォームから自動的にデータが取り込まれるため、顧客の購買傾向などを把握できます。

営業組織における顧客戦略の立案や、クロスセル・アップセルの機会特定に有効です

効果的な売上分析手法

売上分析にはさまざまな手法があり、特性を理解し適切に活用することが重要です。分析手法を組み合わせることで、多角的な視点から売上データの分析ができます。

以下、7つの売上分析手法を紹介しましょう。

1. 因数分解
2. アソシエーション分析
3. 重回帰分析
4. RFM分析
5. ABC分析
6. デシル分析
7. クロス集計

１．因数分解

因数分解は、売り上げを構成する要素に分解して分析する手法です。売り上げを「顧客数」×「平均購入頻度」×「平均購入単価」に分解します。

因数分解の主なメリットは、売り上げに影響を与える具体的な要素を特定できることです。例えば、顧客数は増加しているのに売り上げが伸びていない場合、平均購入単価や購入頻度に課題があると考えられるでしょう。

因数分解の結果をもとに、顧客数増加策やリピート率向上策、単価アップ策など、具体的な施策を立案できます。因数分解は比較的取り組みやすい手法であり、中小企業でも効果的に活用できます。

２．アソシエーション分析

アソシエーション分析は、商品やサービス間の関連性を分析する手法です。どの商品が同時に購入されやすいかなどのパターンを発見し、クロスセルやアップセルの機会を特定できるメリットがあります。

営業組織では、分析結果をもとに、効果的な商品提案や販売戦略の立案が可能です。顧客ニーズに合わせた提案ができるため、顧客満足度の向上にもつながるでしょう。

３．重回帰分析

重回帰分析は、複数の要因が売り上げにどのように影響しているかを分析する手法です。

回帰分析の場合、ある結果や値（目的変数）に対して、関連する1つの要因（説明変数）との因果関係を取り上げますが、重回帰分析の場合は複数の要因を取り上げて説明します。

例えば、広告費や営業人員数、商談数などの要因（説明変数）が売り上げ（目的変数）にどの程度影響しているかを定量的に把握できます。

営業組織における予算配分や人員計画の策定に活用でき、効果的なリソース配分が可能になるため、重回帰分析のメリットは、売り上げに影響を与える要因の重要度を数値化できることであるといえるでしょう。広告費を10%増やすと売り上げが5%上昇する、などといった関係性を明らかにできます。

適切なデータ収集と統計的知識が必要となるため、実施する場合は専門家のサポートを受けることを推奨します。

４．RFM分析

RFM分析は、顧客の最近の購買（Recency）や購買頻度（Frequency）、購買金額（Monetary）にもとづいて顧客をセグメント化する手法です。顧客の購買行動を3つの指標で評価し、顧客価値を測定します。

優良顧客や離反傾向の顧客、リピーターなどを特定し、適切なマーケティング施策を打つことが可能です。RFM分析の主なメリットは、顧客の価値を多面的に評価できることです。

顧客の購買行動を理解することで、企業にとって価値の高い顧客に対してリソースを重点的に配分し、売り上げの最大化を図ることができます。限られたマーケティング予算を効果的に使える点も大きなメリットでしょう。

５．ABC分析

ABC分析は、商品や顧客を売り上げや利益への貢献度に応じてA、B、Cの3グループに分類する手法です。一般的に、上位20%がAランク、次の30%がBランク、残りの50%がCランクとされます。

ABC分析の主なメリットは、重点的に管理すべき対象を明確化できることです。例えば、Aランクの商品や顧客に対して、より多くのリソースを投入する戦略を立てられます。

ABC分析により、リソース配分の最適化や、重点顧客・商品に対する戦略立案が可能になります。効率的な営業活動につながり、限られたリソースで最大の成果を上げることができるでしょう。

６．デシル分析

デシル分析は、顧客を売り上げや利益の貢献度に応じて10のグループに分類する手法です。顧客を均等に10分割し、グループごとの特性を分析します。

デシル分析の主なメリットは、顧客の分布や各グループの特性を詳細に把握できることです。例えば、上位10%の顧客が全体の売り上げの何%を占めているかといった情報が得られます。

デシル分析により、顧客セグメント別の戦略立案や、潜在的な高額顧客の発掘などが可能になります。きめ細かな顧客戦略の策定に活用でき、各セグメントに適した施策を展開できるでしょう。

７．クロス集計

クロス集計は、2つ以上の変数の関係性を表形式で分析する手法です。商品カテゴリー別の地域ごとの売り上げなど、多角的な視点からデータを分析できます。

クロス集計の主なメリットは、複数の要素間の関係性を視覚的に把握できることです。例えば、ある商品が特定の地域で売れていることや、顧客属性と購買傾向の関係などが明らかになります。

地域別・商品別の売上傾向の把握や、営業戦略の立案に活用でき、より効果的なターゲティングが可能です。

売上分析結果の活用と改善サイクル

売上分析は、結果を効果的に活用し、継続的な改善につなげることが重要です。分析結果をもとに具体的なアクションプランを策定し、実行することで売上向上を実現できます。さらに結果をモニタリングし、分析手法自体も随時改善していくことで、組織の売上向上と成長につながる好循環を生み出すことが可能です。

1. 売上データを分析して有益な情報を抽出
2. アクションプランの策定と実行
3. 継続的なモニタリングと分析の改善

１．売上データを分析して有益な情報を抽出

売上分析の結果を正確に解釈し、組織にとって有意義な情報を抽出することが重要です。単に数値を見るだけではなく、数値の裏側にある真の原因を把握することで、効果的な対策を講じることができるからです。

例えば、営業組織では売上トレンドの変化要因や高業績営業担当者の特徴を明らかにすることで、具体的な改善策につながる気付きが得られます。結果、顧客獲得戦略や商品開発に役立てることができます。

２．アクションプランの策定と実行

分析結果から得られた推察をもとに、具体的なアクションプランを策定することが次のステップです。目標や実施内容、期限などを明確に定め、組織全体で共有することで、スムーズな実行を促します。

アクションプランが重要な理由は、分析結果を実際の行動に移し、改善を実現するためのロードマップとなるからです。例えば、顧客接点の質と量が売り上げに大きく影響していることが分かった場合、月間顧客接点数を20%増加させるという具体的な目標を設定できます。

３．継続的なモニタリングと分析の改善

アクションプランの実行結果を継続的にモニタリングし、効果を検証することが最終段階です。同時に、分析手法自体の有効性も評価し、必要に応じて改善を行います。

継続的なモニタリングと改善が重要な理由は、ビジネス環境の変化に適応し、常に最適な戦略を維持するためです。

モニタリングの結果から新たな分析指標の導入や、高度な分析ツールの活用などを検討することで、より精度の高い分析と効果的な施策の実行が可能になります。

まとめ

売上分析を適切に行うことで企業は自社の現状を把握できるため、課題やボトルネックを理解することで効果的な戦略の立案が実現できます。ABC分析やRFM分析などの手法を駆使し、CRM/SFAツールを活用することで、売上向上に直結するデータや気付きを得られるでしょう。

Sansanの組織ツリーや接点マップ機能を活用することで、ターゲット企業内の役職者やキーマンとの接点を可視化し、次にアプローチすべき人物や部署を特定できます。例えば、アプローチが停滞している場合、役員同士の接点を基に自社の上層部に協力を依頼するなど、戦略的な営業活動が実現できるでしょう。

*2024年8月段階での仕様です

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