EXCELでできる! 売上予測セミナー

なじみのツールできっちりこなせる!実務に即した具体的なやり方と予備知識

マーケティング

【セミナーの特長】 ※Excelで自分で試せるCD-ROMを進呈!

業種を問わず、収益管理の鍵となる売上計画。この計画策定に不可欠なのが売上予測です。
しかし、データや市場環境に基づいて理論的に売上予測を行っている企業は、多くありません。
IoTやAIの技術進展がめざましく、予測分野でも耳目を集めていますが、ビジネスで本当に予測を「活用」するためには技術導入の前に、組織の経験値として蓄積しておくべき取り組みがまだ多く残っています。
本セミナーでは、単に統計学を学ぶのではなく、実務で使え、応用できる売上予測の考え方と具体的な手法を豊富な事例で習得していきます。


※ 本セミナーは、講師のデモンストレーションで解説していきます。受講者の操作は講座内では行いませんのでご了承ください。


講師紹介

講師紹介

講師イメージ

講師名 吉田 充(よしだ みつる)
所属 株式会社APMコンサルティング 代表取締役
略歴 明治学院大学法学部卒業後、日立系列会社に入社。営業・企画業務の実務を経て住友ビジネスコンサルティングにてコンサルタントとして活躍。その後独立し、1999年に株式会社イードックを設立し、現在は株式会社APMコンサルティングの代表取締役に就任。経営戦略、営業活動において、Excelを活用した実践的な分析、計画策定に特に定評があり、印刷物の発注システムの 開発や顧客データベースの活用を中心に企業コンサルタント、セミナー講師として活躍中。
コラム .文系でもわかる!マーケティグ・データ分析の基礎(共著)

セミナー概要

1. 売上予測とは何か

・ 予測と計画の関係
・ データに基づく理論的な予測の重要性

2. 予測を行う前のデータチェック

・ バラツキの確認
・ 異常値の発見と処理方法

3. 売上予測の実際 ~具体的な考え方と算出方法

・ トレンド線からの予測
  【事例】 ライフサイクル線からの予測
・ 相関と単回帰による予測
   ― 最も影響を与える要因の特定
   ― 上昇要因と下降要因の区別
  【事例】 販促費と売上予測
・ 重回帰による予測
   ― 要因の整理と絞り込み
   ― ダミー変数の使い方(定性要因の処理)
  【事例】 曜日と天候からの売上予測
・ 要因が多すぎる場合の重回帰による予測方法
   ― 主成分分析による要因の整理
   ― 主成分回帰からの予測
  【事例】 営業活動からの売上予測
・ 季節変動の捉え方と算出方法
  【事例】 将来の月別変動係数
・ 複合的な手法での予測

4. 予測精度を上げるためのポイント

・ 月次予測の精度は日次予測で決まる
・ 要因は可能な限り絞り込む
・ 最初は70%の精度を目指す
・ 毎月の検証が精度を上げる

5.「 予測」で収益を改善した事例

〈売上予測の事例〉
・ 過剰在庫と機会ロスを大幅改善
・ 資材の仕入れを最適化
・ 日々の要員の最適化
・ 販促費を半減
〈売上以外での予測の応用事例〉
・ クレーム予測
・ 登録会員の退会予測

6. AI予測に手をつける前にしておくべきポイント

・ AI予測の現状と限界、将来
・ 現状の予測作業はプログラム化できるか
・ 昨日のデータを翌日分析できる状態か
・ 要因の特定とデータ入手は可能か

7. 重要な予測分析スタッフの育成

・ 予測値の検証作業が最も重要
・ 経営にどう理解してもらうか
・ 社内で納得できる予測をどう作るか

開催日時 2019年5月15日(水)10:00~17:00
会場 マーケティング研究協会 セミナールーム(東京都 飯田橋駅 徒歩10分)  アクセスマップ
受講料 48,600 円 (税込) 昼食をご用意いたします
セミナーNo. 1314238

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