売上分析とは？売上をアップさせるデータ収集・分析・可視化のコツ

売上分析とは

売上分析とは、売上を指標ごとに細分化し、自社の抱える課題や売上の傾向、売上改善策を検討するプロセスです。売上データによって企業の現状を把握し、目標までのギャップを明確にする工程とも言えます。企業における、重要な情報分析の一種です。

売上分析では、月別・カテゴリー別・地域別・顧客別・営業スタッフ別など、さまざまな切り口に分けて前年同月や競合他社と比較します。その中で、自社の優位性や課題を見つけて、戦略や改善策を策定していきます。データを集めて比較するだけにとどまらず、そこから自社に必要なアクションを検討する工程までが必要です。

売上分析を行う目的

売上分析の最大の目的は、効率的に売上を拡大することです。そのために、まずは現状を把握し、目標とのギャップを明確にしていきます。目標の売上額とそのギャップをさまざまな切り口から分析することで、ギャップが生まれている要因を探ります。その要因をもとに、どこから対策するべきか、どう対策するかといった、売上拡大のための効果的な施策を取ることができるのです。

また、ギャップが明確になることで、売上目標達成までのKPIを立てられるようにもなります。具体的な目標があれば、従業員のモチベーションにもなり、今何をすべきなのかが見えてくるでしょう。

売上分析の手順

売上分析は、一般的に以下の手順で行います。

1. 目的の明確化
2. 売上データの収集・加工
3. データの分析・可視化

①目的の明確化

まずは、何のために売上分析を行うのか、分析した結果何を得たいのかを明確にしておく必要があります。なぜなら、膨大なデータを分析するのも、結果を導き出すのも時間がかかる作業であり、明確な目的がなければ非効率になりかねないからです。

効率的に分析できるよう、

• どの範囲（部門、購入経路、地域など）を測定するのか
• どの施策の成果を知りたいのか
• 分析した結果から何を行いたいのか（類似商品のマーケティング施策を策定する、新たな販売経路を開拓するなど）

をあらかじめ決めておきましょう。

②売上データの収集・加工

次に、目的を達成するために必要なデータを収集します。データは社内に蓄積された売上高、顧客単価、人件費、経費、実施した施策の内容と時期など売上に関連する要素に加え、社外にある競合他社のデータや公的機関が公表する調査データ、販売されている調査レポートなどがあります。

収集したデータは形式や単位などがバラバラだったり、重複や欠損値があったりと、そのままで分析できないことが多く、あらかじめフォーマット変換やデータ統合などの加工が必要です。この加工が適切に行われていないと、見たい指標のデータを見ることができず、分析結果が変わってしまう恐れもあります。そのため、分析の精度を上げるためには加工の工程が欠かせません。

③データの分析・可視化

収集・加工したデータをもとに分析を行います。さまざまな分析手法のなかから、目的に合ったものを選定しましょう。さらに、システムやツールを活用することで、分析をよりスムーズに行えるようになります。

分析結果の数値データだけでは、第三者に分析結果を判断してもらうことが難しいため、グラフや図表などで可視化することが重要です。結果の可視化は、迅速な経営判断にもつながります。

売上分析を行う6つのメリット

売上分析を行うことで、企業は以下の6つのメリットを得られます。それぞれ具体的に紹介します。

収益性の高い案件・顧客を把握できる

案件別や顧客別の切り口で売上データを分析することにより、収益性の高い案件や顧客が見えるようになります。売上は収益性の高い案件・顧客がその8割を支えている（パレートの法則）と言われており、企業が売上を拡大するには、収益性の高い案件や顧客に注力することが重要です。

売上分析によって、限られたリソースをどこに割り当てれば効率的に売上を拡大できるかも見えるようになるでしょう。

売上予測の精度向上につながる

過去の売上実績に成長率を掛け合わせることで、将来の売上を予測できます。そのうえで、「冬になるとこの商品の売上が上がる」「特定の業界においてこのサービスの需要が高まっている」などの客観的事実を突き合わせれば、より高い精度で未来の売上予測が可能となるのです。

売上予測は在庫管理や人員配置に影響を及ぼすため、正確であるほど効率的に売上を拡大できるようになります。売上予測の精度を上げる方法については、以下の記事も参考にしてください。

マーケティング戦略に役立つ

売上分析は、マーケティング施策の効果を知るためにも役に立ちます。施策の実施時期や購入経路などを分析することで、販促活動がどれだけ効果を出したのか定量的に測定できるからです。

販促活動で目標としていた売上を達成できたのかも正しく検証できます。仮に企業全体の売上が向上していても、販促活動の成果を分けて考えるためには分析が必要です。効果がわかれば、PDCAを回して施策を改善でき、さらに売上を伸ばすための戦略も見えてきます。

適切な売上目標設定ができる

自社の現状がわからないまま売上目標を立てると、高すぎる目標になってしまい、いつまで経っても達成できないといった状況に陥りかねません。逆に低すぎる目標を設定すれば、十分な利益を得られない恐れもあります。

売上分析によって現状の売上と目標値とのギャップがわかれば、今掲げている目標が適正かどうかを判断可能です。また実績値をもとに、より具体的かつ現実的な目標設定ができるようになります。

市場動向が掴める

どのような商品・サービスが売れるようになっているか、またどのような業界で売れているのかといった市場動向も、売上データを分析することで掴めます。市場動向が掴めれば、事業計画や経営戦略に活かすことができ、他社との差別化を図れる可能性も出てくるでしょう。

営業スタッフのモチベーションアップにつながる

やみくもに営業活動を行っていても、収益性の低いところばかりにアプローチしてしまっては成果が出ません。その結果、目標を達成することができず、営業スタッフのモチベーションも低下してしまうでしょう。

売上分析によるデータに基づき、必要なアクションが具体的になれば、営業スタッフも納得感を持って業務に取り組むことができ、より効率的な営業活動ができると考えられます。

売上分析に役立つ7つのフレームワーク

効率的な売上分析には、目的に応じた適切な分析手法の選定が欠かせません。ここでは、売上分析に役立つフレームワークを7つ紹介します。

①ABC分析

ABC分析は、商品・サービス等を売上の高い順に並べ、A・B・Cとランク付けすることでどの商品が売上に貢献しているのかを判断するためのフレームワークです。パレートの法則をもとに考えられた手法で、重点分析とも呼ばれています。

売上を拡大するには、売上に占める割合の高い商品・サービスの販売戦略から優先的に行うのが効率的なので、ABC分析によって、注力すべき商品・サービスを見つけましょう。A・B・Cの各ランクは、一例として商品・サービスを売上金額順に並べた上で、累計売上割合を算出し以下のように分類できます。

A：累計売上割合が70％以上（売上比率が高い）
B：累計売上割合が11～20％（売上比率が中程度）
C：累計売上割合が1～10％（売上比率が低い）

この手法は、商品別だけでなく、営業所別・営業スタッフ別・地域別など、切り口を変えて活用できます。

②RFM分析

RFM分析とは、Recency （直近購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary （購入総額）の3要素から顧客をランク付けし、売上を支えている顧客の明確化を図るフレームワークです。

直近での購入がない顧客は自社商品・サービスから離れてしまった可能性があり、購入頻度が低い顧客はサービスに満足していなかったり、企業へのロイヤルティを感じていなかったりする可能性が考えられます。RとFのランクが高くても、Mが低ければ、その顧客は購買力が低いということです。全てのランクが高い顧客こそ、注力すべき重要な顧客と判断できます。

③要素分解

要素分解は、売上の要素を細かく分けていくことで、売上拡大や売上減少が起こる原因を紐解くフレームワークです。売上は、「顧客単価」「顧客数」「購入頻度」、さらに「商品単価」「リピーター数」などの要素に分解できます。

それぞれがどう掛け合わさって売上を作っているのかが見えれば、なぜ売上が上がるのかもしくは下がるのか、原因を特定できます。たとえば、顧客数と購入単価には変化がないものの、購入頻度が上昇して売上が向上した場合、顧客のロイヤルティが上がり、企業のファンが増えたと考えられるのです。

逆に売上が下がった場合、どの要素の課題を解決すれば売上向上につながるのか、今後打つべき施策も見えてきます。

④セグメント分析

セグメント分析は、市場や顧客を「年齢」「性別」「居住地」といった属性ごとのセグメントに分け、それぞれのセグメントで詳細な分析を行うフレームワークです。国や地域などの地理的変数、性別・年齢などの人口動態変数、生活スタイルや価値観などの心理的変数、購買経路や購買頻度などの行動変数ごとに分析していきます。

セグメントに分けることで、全体で見たときより深い消費者ニーズを捉えられ、効果的なマーケティング施策を見つけやすくなる点が強みです。競合他社との差別化も行いやすいと言えます。

⑤重回帰分析

重回帰分析は、ある成果に対する複数の要素をもとに、どの要素がどれくらいの影響を与えているのか分析する手法です。成果を目的変数、要素を説明変数と呼びます。

目的変数が「売上」であれば、説明変数は「顧客単価」「販売数」「顧客数」「販売経路」「営業スタッフ」「販売時間」「地域」などが挙げられます。重回帰分析を行うことで、各説明変数が目的変数に与える影響を数値化できます。影響度の高い要素にアプローチすれば、効率的に成果を得られるでしょう。影響度合いの数値は、システムやツールを使うことでスムーズに算出することができます。

また、説明変数を変化させることで成果を予測することにも使用されます。どの要素をどう変化させれば目標の売上に達するかをシミュレーションして、適切な施策を検討することが可能です。

⑥アソシエーション分析

アソシエーション分析は、物事の関連性を見つけ出すための分析手法です。具体的には、「商品Aと商品Bを一緒に購入する人はどのような属性か」「商品Aとよく一緒に購入されるのはどの商品か」などの関連性を導き出せます。

何の関連もないように思えるところから新たな法則を見出せるため、クロスセルマーケティングに有効な方法です。商品の陳列やECサイトでのレコメンドに活用でき、売上アップが図れます。

⑦クロス集計

クロス集計は、1つの項目に対し、2〜3個の要素に着目して分類するフレームワークです。アンケート調査などで用いられることが多く、1つの質問への回答を2〜3分類し、傾向を掴みます。

たとえば「商品Aを知っている」の回答が男性40％、女性60%であれば、「女性のほうが商品Aを知っている」という傾向を導き出せるでしょう。多くのケースは「はい（あり）」「いいえ（なし）」での分類や、性別と年代による分類を行います。シンプルで使いやすく、結果もわかりやすい点がメリットです。

売上データ収集におすすめのツール

売上データの収集には、ツールを活用することで効率的に行えて、ミスも減らせます。ここでは、データ収集に便利なおすすめのツールを3つ紹介していきます。

Excel

Excelは多くの企業で使われており、売上分析だけでなくさまざまなデータの管理にも用いられています。すでにソフトが入っているなら無料で使えるうえ、もともと業務で使用していて操作に慣れている従業員も多いため、導入のハードルが低いというメリットがあります。

インターネット上でダウンロードできる無料テンプレートも多いうえ、カスタマイズ性も高く、自社の商品・サービスや業態に適した形でデータを記録・収集可能です。また、収集したデータを簡単にグラフ化できる点もExcelの強みです。データが膨大でなければ、売上データの分析にも十分活用できます。

SFA

SFAは営業支援システムのことで、Sales Force Automationを略したものです。その名の通り、営業活動に関するデータを網羅的に収集・蓄積できるため、売上分析にも大いに活用できるツールです。

具体的には、顧客情報や案件情報、リードから成約までのプロセスなどの情報を記録していきます。決まったフォームに入力していくためデータの管理がしやすく、入力する営業スタッフの負担も減らせます。営業担当者、商品、顧客などのセグメント別の分析や営業プロセスを活用した分析に有効です。

ERP

ERPは、予実管理、工数管理、売上から請求までの販売管理といった社内のさまざまな基幹業務を一元管理するシステムです。企業活動に欠かせないリソース（ヒト・モノ・カネ・情報）に関するデータを網羅的に収集できるため、売上分析に有効活用できます。

たとえば営業スタッフがシステムに情報を入力すると、関連する他の情報も自動で紐づけられるのがERPのメリットです。一定期間の売上に対し、どれだけ人件費や経費がかかったかを、製品・サービスやプロジェクトごとに割り出すこともできます。営業支援機能を持ったシステムもあるため、顧客や営業スタッフごとにセグメントを分類して分析したい場合にも有用なツールです。

BIツールの活用で分析データを効率的に可視化

データの分析において重要なのは、結果を可視化し、アクションの意思決定に役立てられるようにしておくことです。そこでおすすめしたいのが、BIツールの活用です。BIツールとは、企業が持つあらゆるデータを抽出・加工して分析し、グラフなどで可視化してくれるソフトウェアを指します。企業には膨大なデータが蓄積されているため、そこから必要なデータを抽出して分析するのは容易な作業ではありません。その工程を効率的に行ってくれるのがBIツールなのです。

BIツールであれば、見たい指標の分析結果をリアルタイムで見られるようになります。 「人力での売上分析に限界を感じている」「分析業務のさらなる効率化を図りたい」という企業であれば、BIツールを導入してみてはいかがでしょうか。

ERPでデータ入力・収集から可視化まで一気通貫で

日々の業務におけるデータ入力や分析に必要なデータの収集、そして分析結果の可視化までを一気通貫で行いたいならERPがおすすめです。上述のように、ERPは企業の基幹業務を一元管理するツールであり、データの入力や管理の二度手間を防げます。データの可視化までできるERPなら、さらに効率的なデータ分析が可能です。

たとえば、本ブログを運営する株式会社オロのクラウド型ERP「ZAC」は、IT業、クリエイティブ業、コンサル業といったプロジェクトごとに業務を進行する業種に特化したシステムです。工数や外注費といったプロジェクトごとのコストを売上と紐づけて管理でき、プロジェクトごとの損益まで管理できます。データのアウトプット機能もあり、セグメント別のレポートを可視化できます。

ZACはBIツールを搭載していますが、より豊富なテンプレートや機能を有する「Amazon QuickSight」との連携オプションもあるため、企業のニーズに応じたデータ可視化方法を選択可能です。ERPとBIツールを組み合わせることで、データ収集や分析までにかかる時間を削減し、売上・利益アップに向けたアクションをとりやすくなります。

まとめ

売上分析は企業の効率的な営業活動、効果的なマーケティング戦略に有効です。分析の際は、明確な目的を持ったうえで、目的に合った手法を用いて分析することが欠かせません。さらに、分析結果の可視化まで行えれば、売上拡大の施策を打ち出せます。

売上分析にはさまざまな手法があります。いずれもSFAやBIツール、ERPなどのシステムを活用することで効率化が可能です。ZACのようなERPなら、日々の業務で入力した幅広いデータから分析・可視化までできるのはもちろん、プロジェクトごとの損益管理まで対応できます。

売上分析は売上低迷を打破する手段になりうるため、ぜひ本記事を参考に実践してみてください。