売上分析とは？売上分析の手法とよくある課題と解決策

売上分析とは、販売実績や収益など、売上について深く理解するための分析です。

売上分析は、企業活動において重要な情報分析の一つです。現在の売上の集計確認だけでなく、どんな顧客や商品が売上に貢献しているのかといった結果を把握したり、過去のデータから今後の売上を予測したりすることで、目標達成のための施策につなげることが可能です。

売上分析には多くの手法が用いられます。しかし、ただ分析をするだけでは意味がありません。その目的はどんなところにあるのか、理解して行うことが必要です。

売上分析を任されたものの、初めてでどうしていいかわからない、正しい分析方法を知りたいと悩んでいませんか？　また、どんな課題が生じるか先に知っておき、対策を実施しておくのも一つの方法です。そこで今回は、売上分析の概要解説と共に、売上分析のよくある課題とBIツールを使った課題解決策をご紹介します。

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◆売上分析の目的

一般的に、売上分析は、現状把握をし、具体的な売上目標を設定するために行います。

まずは現状の売上を把握して、先に立てていた売上目標との間に乖離があれば、どこに落ち度があるのか、商品やサービス別、部門別、営業スタッフ別、顧客別など、さまざまな角度から分析します。現状データを細かく洗い出すと、さまざまな実態が見えてきます。それらをもとにすれば、事業計画としての売上目標を適切に設定できるようになります。例えば現状よりも売上を30％アップさせたいといったような目標です。

また、こうした現状把握そのものを行うことにより、どこを改善すれば売上に貢献できるか知ることができます。現状とのギャップが明確になれば、対策も行いやすくなります。

売上分析の手法

売上分析は、一般的に、次のような手法が取られます。自社の事業や目的に応じて使い分けましょう。

1ABC分析

売上分析の基本的な分析手法であるABC分析では、まず商品を売り上げの良い順に並べます。売上上位からAグループ、Bグループ、Cグループに分け、それぞれのグループごとに施策を考えます。それぞれ分ける割合としては、均等に分けるのではなく、例えば

Aグループ　累積売上構成比70％まで
Bグループ　累積売上構成比20％まで
Cグループ　累積売上構成比10％まで

といったように、売上構成比を考慮して配分します。これは「商品の売上の8割は、全商品のうちの2割が生み出している」という「パレートの法則」の考え方に基づくものです。これにより、売れ筋とそうでないものを把握することができ、適切な計画や施策立案を行うことができます。

2アソシエーション分析

アソシエーション分析とは、顧客の購買実績から、一見関係のないように見えるモノ同士の「関連性」を見出し、売れる商品とそれ以外の商品を把握することのできる手法です。有名なところでは、「おむつとビール」や「パンとバターとミルク」などがあり、各組み合わせを店内やECサイト上で近くの場所に置くと売れやすくなるといわれています。こうした関連性を見出すことができれば、売上アップのマーケティングや販促活動に役立ちます。

3デシル分析

デシル分析は、全顧客を商品の購入金額順に10等分して、各グループの購買状況を分析する方法です。これにより、売上比率の高い顧客層を知ることができるため、その貢献度の高い顧客層に対して優先してアプローチすることができます。

4重回帰分析

重回帰分析を売上分析で行う場合、店の規模や店内スタッフ数、販売商品数、商品単価、顧客単価、立地など複数の要因のうち、何が特に売上高に影響を与えているかを分析し、売上高を予測します。つまり売上高を決める要因を複数取り上げ、それらのどれが売上に影響を与えているかを分析し、将来予測するという手法です。

5RFM分析

RFM分析のRFMは、「Recency （最近の購入日）」「Frequency（来店・購入頻度）」「Monetary （購入金額）」の3つを指し、これらの指標で顧客をランク付けする手法です。当然、RFMの値の高い顧客ほど、重要な顧客ということになりますので、優良顧客層を特定することが可能です。顧客を9種類にグループ化し、それぞれのグループごとにアプローチのための施策を考えていきます。

売上分析のよくある課題と解決策

売上分析を行うにあたり、よくある課題と解決策を知っておくことで、未然に失敗を防ぐことができます。よくある課題として、次のことが考えられます。

・売上を分析したいが、分析のためのデータが得られない。
・売上データの集計やレポート出力を随時行っているが、手間も時間もかかっている。

売上分析においては、これらの課題は致命的といえます。解決策として、BIツールの活用が有効です。

BIツールでは、売上分析に必要な各種、形式の異なるデータを迅速に集計・可視化することができます。既存の売上管理システムや顧客管理システムなど複数システムからデータを抽出したり、Excelファイルのデータを統合したりすることができるので、「売上データ×顧客データ」といったような横断的な分析が可能です。
また、すべて自動でのデータ集計となるため、売上分析業務の工数を大幅に削減できます。

例えば、顧客属性と購入製品を分析することで、ターゲット層の顧客に人気の高い製品の特性が明確になります。優良顧客層の特定とその流入経路を過去の売上データや顧客データから分析することもできます。

まとめ

売上分析の概要と手法、よくある課題の解決策をご紹介してきました。BIツールの活用で、工数の削減が可能になり、業務が効率化します。売上分析をタイムリーに実施して、素早く改善策を実行したい場合には、ぜひ検討されてみてください。

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「ビッグデータ」や「IoT」などの言葉の普及とともに、
「データをビジネスに有効活用し、企業の成長を加速させよう」というメッセージが
多く出回っています。
企業の持つさまざまなデータを有効活用するためには、BIツールは大変役立つツールです。
しかし、BIツールを使いこなし、データを事業成長に活かすことができている企業は
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実は、BIツールを有効活用するための出発点は、導入時にあります。

「BIツールで何を実現しようとするのか不明確だった」
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導入時に行うべき検討を十分に行わなず、導入後に「こんなはずじゃなかった・・・」と
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ぜひ、貴社のBIツール選定にご活用ください。