ウィジェットから大型トラックまで、何を販売するにしても、それは正確な科学ではありません。需要、原材料の供給、配送などには変動があります。とはいえ、販売予測において可能な限り現実に近づけることが、利益率をコントロールし、増加させる方法です。結局のところ、予測は、サプライチェーンの問題に反応するのではなく、収益数値の問題に対して積極的に取り組むのに役立つものです。
販売予測の手法を改善する方法は多数ありますが、この記事では、製造メーカが販売予測において犯しがちな最も一般的で、したがって最もコストのかかる間違いを取り上げます。
間違い#1—「最善の推測」に屈する
勘、推測、水晶玉は、将来の売上を予測する最も効果的でない方法ですが、それでも多くの企業がこれらの方法に頼り続けています。すべての販売予測と需要計画は、ある程度未知の要因に基づいているのは事実ですが、可能な限り現実的なデータセットを得るために、これらの未知の要因を制限することは可能です。現在のデータ、既知の影響要因、履歴データに基づく予測は、そうでない予測よりも常に現実に近いものになります。
間違い#2—過去のパターンを無視する
新しいビジネスにはまだ参照できる履歴データがないかもしれませんが、数年間継続している企業であれば、大量のデータがあるはずです。最近会社が再編されたり、製品ラインを大幅に変更したり、まったく異なる方向に進んだりしていない限り、識別可能な需要と販売のパターンを反映する履歴データがあるはずです。これらのパターンは将来の最良の予測因子です。なぜなら、必ずしも現在の変化やサプライチェーンへの潜在的な影響を考慮しているわけではありませんが、正確な数値を構築するための基準を提供してくれるからです。
間違い#3—サイロに存在するスプレッドシートを使用する
スプレッドシートは素晴らしい発明でしたが、最近のデータを見る際には、手動で、扱いにくく、特定の時点でのデータのみを表し、特定のビジネスサイロの視点からのみ表示されます。予測会議に座って6つの異なるデータセットを見ていると想像してください。その結果得られる予測が少しでも正確である可能性はありません。「静的な月次予測では、これらの変動を考慮できません。手動の販売予測やサイロ化された在庫計画は、実際に起こっていることに遅れをとります。予測される生産能力を考慮しない予測は、在庫の不足または過剰につながる可能性があります。」(Source)
代わりに、優れた販売予測ツールを使用すれば、リアルタイムのデータを使用した「もしも」のシナリオに取り組むことができ、サプライチェーン全体で透明性があり、さまざまな情報ニーズを考慮に入れることができます。このシナリオでは、将来の販売可能性を検討するために使用されるKPIは最大数に制限され、チェーン全体で同じになるため、全員が同じデータを見て、同じ予測を得ることができます。
間違い#4—流れに乗らない
販売予測を静的なオブジェクトとして見ることは、利用可能なリソースと供給から運用、販売、そして最終的には配送まで、すべてを計画するのに役立たない理由の一部です。それが、しばしばボトムラインに役立たない理由です。代わりに、流れに乗る必要があります。サプライチェーンの大きな変化は、数値の見直しと適切な調整を必要とし、適切に供給されていることを確認したり、予期していなかったが来る大規模なセールなどに必要な在庫があることを確認したりします。このようにして、販売予測は、ビジネスの現実をより正確に反映する生きた文書になることができます。
間違い#5—予測が金科玉条であると仮定する
販売予測を何らかの神聖な予言として掲げることほど、サプライチェーンの端から端まで、チーム全体を失敗に導く良い方法はありません。市場の変化により過去数年の数値が高かったために、予測が膨らんでいる可能性があります。同じ理由で、期待外れである可能性もあります。販売予測をガイドラインとして行動の指針としつつも、セメントで固められたものではなく、動かせる目標として捉える必要があります。
これらの一般的な間違いを念頭に置いて、販売予測プロセスを見直し、これらの間違いを犯していないことを確認してください。これらを予測とデータ計画のベストプラクティスと組み合わせることは、ボトムラインにとって不可欠です。
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