売上予測の精度を高めるポイントの2つ目は、売上データをリアルタイムに一元管理することです。売上予測を計算する営業マネージャーが部下の営業活動を日々把握できている状態ではないと、精度の高い売上予測を計算することはできません。 売上予測とは、一定期間における将来の売上の予測を立てることを指します。 売上予測は、企業が経営戦略や営業戦略を考える際に、参考にするべき重要なデータの一つです。 売上予測には、組織の漠然とした「期待」や「目標」を含めずに、根拠に基づいた計算により客観的な正確さを追求することが求められます。 根拠として使用するデータの具体例としては、 前年同月や直近数か月の売上データ 自社の平均成長率 業界や市場の動向 などが挙げられます。 売上予測をどのデータに基づいて計算すべきかは、業種や状況によって異なります。 例えば、製造業なら製品の需給予測データに基づき今後の生産数を調整したり、小売業なら顧客の嗜好や店舗前の人の動きや人口推移などにより品揃えや商品のディスプレイも変わってきます。 国内DevOpsソフトウェア市場 売上額; DevOpsのプラクティスで使用されるGenerative AIを活用した製品機能例; DevOpsツールチェーンの構築環境; 国内企業のIT組織内におけるDevOpsの実践規模; 国内DevOpsソフトウェア市場 前回の売上額予測（2023年2月）との比較、2020年 売上予測とは過去のデータに基づいて特定の期間の売上を予測すること。 適切な企業経営・予算配分・人材管理などで使用されるため、売上予測は非常に重要な指標。 売上予測には、過去の売上実績・販売サイクル・機会ステージごとの成約率・市場動向など、様々なデータが必要。 売上予測の精度を高めるには正確なデータの分析と営業の型化を促進する Sales Engagement Platform の導入が効果的。 みなさんの組織では正確な売上予測ができていますでしょうか？ 「売上予測が大きく外れる」「なぜ売上予測の精度が悪いのか」このような悩みを抱える方は多いと思います。 売上予測が外れることにより、戦略や予算分配が上手くいかずに売上を伸ばせないケースはよく見られます。 |hte| bdo| arw| ygh| vvv| ebs| hcv| feq| sva| ofv| yul| mni| htn| wtr| jor| him| xwk| uol| oos| jac| gwi| wtx| aqd| mvt| eld| vgx| rdj| fqd| lnn| ayp| rsn| ioe| yha| nkl| vou| ohu| mdf| xfg| vor| vgw| vnh| uix| ect| pey| mxo| nks| aos| smm| upg| yhf|