売上分析とは？売上拡大につなげる分析手法や分析の流れを知ろう

売上分析とは、企業が提供する商品やサービスによって得られた売上に関するデータを、さまざまな手法を使って分析することです。売り上げたプロセスや現状把握をし、売上目標やノルマを達成するための施策のヒントを探ることができます。 経営者視点による、事業計画に組み入れるための売上分析は重要です。しかし、より実践的なのは、営業部門や営業チームが、現場に近いところで行う売上分析でしょう。

日常的な業務の中で売上データを参照し、四半期予測、ノルマ達成率、成長率といった売上 KPI をチェックしながら売上向上の手段を考えることも、売上分析と呼ばれる作業の一部です。データを見て現状を把握すれば、何か問題が起きているときには解決のためのアクションを起こし、売上アップにつながる見込みのある取引があればそこに戦力を注力することができます。

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売上分析の目的は、一般的には現状を把握し、その先の売上拡大へとつなげることです。このときに重要なのが、 KPI や KGI の設定です。問い合わせ獲得数やトータル受注金額といった細かい目標値も考えられますが、単純に売上目標やノルマを想定するのが最も理解しやすいでしょう。 データ分析による現状把握をするときも、先に立てていた売上目標を基準として確認するはずです。目標に達していなければ、その要因を探ることになります。その上で課題を発見し、改善策を検討しますが、時にはそもそも売上目標が妥当だったのかを検証する必要があるかもしれません。

売上目標は、売上分析にもとづいた売上予測から導き出されるものです。根拠なく「今年度◯％アップ」とするのは、実質を伴わず従業員は納得しません。綿密な分析をもとに設定された適正かつ達成可能な売上目標であれば、会社や営業部門の戦略に組み入れることができます。明確な目標やノルマは、従業員のモチベーションアップにもつながり、そのことが売上拡大という結果をもたらしてくれるでしょう。

売上分析には、売上目標の予測のほかにもメリットがあります。今売れている商品やジャンルを特定することのほか、セールや広告、ネット活用などによるマーケティング効果を測定することも可能です。消費者がいつもいっしょに買っている商品の組み合わせを知ることもできます。 売上データを常時モニタリングすることで、さまざまな売上や利益アップのための施策のヒントを得ることができます。このことも、これらも現状把握を根拠とした売上拡大へのアクションとなります。

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売上分析には、いくつか代表的な手法があります。ここでは、売上分析で使われる手法を 5 つご紹介します。 どのような結果が欲しいのか、目的に合わせて手法を変え、ビジネスにデータを活かしていきましょう。

ABC 分析

ABC 分析は、重点分析とも呼ばれます。商品を、重要度によって大、中、小の 3 つのグループに分類してデータをまとめます。まとめたデータは、主に在庫管理の最適化のために利用します。

いろいろな分け方が考えられますが、売上の多い順に ABC のランクづけをするのが最も一般的です。 このランクづけの場合、A グループは売上の大部分を占める商品なので、決して在庫切れや欠品を起こさないよう厳重に管理します。B グループは基本的に現状維持であれば問題ないでしょう。C グループは、在庫管理における重要度はあまり高くないので、時々チェックするくらいで事足りるはずだと分析します。

このように、売上データをよく観察していれば、B グループから A グループに昇格させるべき商品が出てきたときにも、素早く対応することができます。時には、一定期間のみ売れる一過性の商品が出てくることもあるでしょう。こうした突発的な動きがあっても対応できるよう、常に売上の増減をチェックしておく必要があります。

ABC 分析の例

アソシエーション分析

データマイニングによって、ビッグデータから意味のある関連性を見つけ出す手法がアソシエーション分析です。消費者の購買データから、「もし A ならば B である」「A という条件を満たすと B が起こる」といったアソシエーション（関連づけ）ルールを導き出すことが可能です。

アソシエーション分析のメリットとしてよく知られているのは、「この商品を買うとこの商品もいっしょに買う可能性が高い」という情報を得られることです。このような、合わせて買う可能性の高い商品の組み合わせを知る分析のことを、バスケット分析ともいいます。 よく買われている商品の組み合わせがわかれば、店舗での商品の並べ方や、EC サイトで「いっしょに買うことをおすすめする商品」を示すレコメンド（おすすめ）などに活用することができます。

デシル分析

デシル分析は、まず蓄積した購買履歴データをもとに、すべての顧客を購入金額順にランクづけして 10 等分します。そして、デシル 1～10 のグループの、それぞれの購入比率や売上高構成比を算出する分析手法です。デシルとは、「10 等分」という意味です。

デシル分析では、1,000 人の顧客がいれば上位から 100 人ずつをグループ化していきます。そして、1,000 人の全体売上に対し、10 のグループそれぞれの売上が何％になるのかを計算します。すると例えば、「上位 20％で全体の半分以上の売上を占めている」といったことがわかります。

比較的単純な方法ですが、顧客をこのようにグルーピングすると、効率的に売上を伸ばすためにはどのグループに対して重点的にアプローチすべきかといった戦略を立てられます。下位のグループに属する顧客に対して、レベルを上げるための施策を打つというアプローチも考えられます。 ただし、デシル分析では、過去に高額商品を一度ないし数度だけ購入し、その後ほとんど購入していない顧客も上位グループに入ってしまう可能性がある点に注意が必要です。

RFM 分析

RFM 分析も、顧客のランクづけをしてグルーピングを行う手法です。RFM 分析の場合、顧客を Recency（最新購買日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の 3 つの指標で分類します。 この方法であれば、最新購買日という要素が入るため、デシル分析のように過去に高額商品を一度だけ購入したといった顧客と、最近少額の商品を大量に購入したといった顧客が同一グループに入るようなことはありません。

RFM 分析では、顧客を優良顧客、非優良顧客、新規顧客、安定顧客、離反顧客などに分類することができます。例えば、3 つの指標を分類した顧客の購買行動を、5 段階で評価したとします。すると R：F：M＝5：5：5 の顧客は 3 つの指標すべてが最高評価の最も優良な顧客とみなすことができます。R：F：M＝3：3：3 の顧客は、すべて平均的な中間層です。R：F：M＝5：1：1 は最新購買日のみ高いので、新規顧客であることがわかります。

さらに、必要に応じて、R×F、F×M、R×M など、2つの指標によるクロス集計をして見ることもできます。R×F なら、最新購買日が近く購入頻度も高い「定着の度合いの高い顧客」を見つけ出せます。こうして、それぞれの顧客にマッチしたマーケティングや施策を考えることで、営業のリソースを効率的に投入できるようになるのです。

ただ、最新購買日を参照するということは、RFM 分析はあくまで顧客の「現時点での状況」を分析する手法であるということです。時間の経過とともに顧客への評価は変化しますし、そもそも RFM 分析だけでは顧客が「何を買ったか」はわかりません。 そこで、企業によっては、自社のマーケティングに合致するほかの指標も取り入れ、RFM 分析と掛け合わせて分析する手法を考案して活用しています。

重回帰分析

重回帰分析は、統計学をベースとしたデータ分析手法のひとつである、回帰分析の一種です。重回帰分析を用いて「結果」と「複数の要因」の因果関係がわかると、将来の売上予測をすることができます。

回帰分析では、結果を示す数値である「目的変数」と、要因となる「説明変数」の関係を明らかにすることが可能です。そして、重回帰分析は、「複数の説明変数」が存在するときに用います。変数というのは、定まっていない数、変化する数のこと、重回帰分析の「重」は複数を意味し、「回帰」は因果関係を意味します。

1 つしかない要因から結果を予測するときには単回帰分析という手法を使いますが、ビジネスの世界で要因が 1 つということはまれです。例えば、あるカフェの売上を決める要素は、立地、価格帯、天気など、多くのものが挙げられます。

重回帰分析のイメージ

重回帰分析では、複数の要因とそれによって変動する結果の因果関係を明らかにし、さらにそれぞれの要因が結果に与えている影響度を算出して結果を予測します。現在では、売上予測モデルの構築のためにさまざまなロジックが使われています。その中でも、重回帰分析による売上予測モデルはかなりメジャーなものです。店舗の売上予測、営業の売上予測にも重回帰分析を活用することができます。

売上予測ソフトなどと呼ばれる専用ツール、あるいは BI ツールを使えば売上予測モデルを作成することが可能です。しかし、実は Excel にも、分析メニューの中に「回帰分析」を作成する機能が用意されています。ただ、予測精度を上げるには、膨大なデータの中から説明変数に用いるための最適なデータを選択して組み合わせる必要があり、これをクリアしなければ実践的な売上予測を行えません。ビジネス向けの売上予測のためにトライアンドエラーを繰り返しながら最適なデータの組み合わせを試していくのは、相当に難度の高い作業となるでしょう。

しかし、重回帰分析をはじめとする手法を用いて精度の高い売上予測が行えるようになれば、常に一歩先を見ながら営業戦略を組み立てることが可能になります。企業にとって大きな武器になることは間違いありません。

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売上分析を業務に取り入れるにはどのようなプロセスが必要なのでしょうか。売上分析を行う一般的な流れについてご説明します。

1. 目的の明確化

売上分析を行う大きな目的は、現状把握と売上拡大でしょう。ただ、この 2 つは、かなり広い意味を含む言葉です。 一方で、営業スタッフが日常の営業活動の中で売上分析を活用していく際には、それぞれ小さな目的があるはずです。例えば、収益性の高い顧客の発見、売れ筋商品の動向、施策効果の測定などが目的として設定できます。何のために、どのような分析結果が欲しいのかを明確にして、その手段を考えることが必要です。

2. データの収集

目的を明確化したら、次に、必要に応じて社内外に存在する売上データや顧客データ、マーケティングデータなどを収集します。 このとき問題となりやすいのが、データが複数の部内やシステム内に散在していて、欲しいデータをすぐに参照できないというものです。売上分析を日常的に行うには、フォーマットを統一することなども含めて、データをいつでも使える状態にしておく必要があります。

社内に、データウェアハウスなどのデータプラットフォームが構築されていて、データを一元管理できるようになっていれば望ましい環境です。あるいは、分析に使用する BI ツールに SFA や CRM など各種システムとの連携機能があるなら、それを利用することもできます。いずれにしろ、データソースに簡単に接続して、利用できることが重要です。

3. データの分析と可視化

データ分析には、Excel を使うこともできます。それほど複雑ではない売上分析を行うのなら、Excel でも十分に役に立つ分析結果を得られるでしょう。しかし、いつでも素早く結果を得たいなら、BI ツールを利用するのが便利です。目的に応じたさまざまな種類の売上分析を、簡単な操作で行うことができます。大量のデータをストレスなく扱えるのが、BI ツールのメリットです。

また、同じデータを使って別の分析手法を試したり、データを入れ替えて別の結果を得たりすることも容易です。分析結果を視覚的に理解するために、グラフなどを使ってビジュアル化する機能も需要が高いでしょう。

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たとえ統計学などに関する専門知識がなくても、複数の膨大な量のデータを組み合わせた複雑な売上分析をスピーディーに行って、営業活動に役立てる…というのが、売上分析を実践する際の理想的な姿ではないでしょうか。

Tableau は、上記でご紹介した BI ツールの特長のほかにも、売上分析と営業活動に役立つ強力な機能を豊富に有している BI プラットフォームです。例えば、営業分析レポートをダッシュボードに出力し、売上データにライブ接続して最新の注文情報などを反映させながら営業チーム内で共有することも、たやすく実現できます。

売上データを収集して整理し、分析結果を得るのに何週間もかかってしまうのでは、売上分析を正しく営業活動に活かすことはできないでしょう。さまざまなデータソースを取り込むことのできる柔軟性の高さ、ライブ接続によって得られるスピード感、美しいビジュアライゼーションによるわかりやすさやインタラクティブな操作性など、Tableau には売上分析をストレートに戦略的な営業活動に結びつけるための機能が多数備わっています。

Tableau のような BI プラットフォームを導入することで、売上分析をリアルタイムで実行しながら売上傾向の変化を捉え、素早く対応するための環境が整うのです。売上分析を現場で行いながら、柔軟に対応することのメリットを大いに実感できるでしょう。

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売上分析は、データを活用してビジネスの利益を生み出す仕組みを、最もストレートに作り出すことができ、売上拡大へとつなげる重要なプロセスです。売上データや顧客データを蓄積しているなら、そのデータを分析し、もっと効果的で効率的な営業のやり方を考え出し、仕組み化することができます。

Tableau は、国内外の多くの企業に導入され、多様なビジネスに活用されている BI プラットフォームです。まず、無料トライアルからスタートしたい方は、こちらから詳細をご確認ください。

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