SaaSの営業予測とは？

SaaS売上予測とは、サービスとしてのソフトウェア（SaaS）ビジネスにおける将来の売上収益を予測することです。SaaS売上予測では、データ、業界トレンド、および重要な指標を分析して将来の収益を評価します。 

分析される主要指標：

• • 月間経常収益（MRR）
  • 解約率
  • 平均販売サイクル

SaaS収益予測は、SaaSおよびソフトウェアビジネスの財務計画に関連しています。 

• 正確な予測は以下の点に役立ちます：
  • 価格戦略を策定する。
  • 持続可能な規模拡大を実現する。
  • 潜在的な流動性問題に備えて、先手を打って計画する。
  • 最適なリソース配分を支援する。
  • 安定した財務軌道は、ステークホルダーの信頼に影響を与える可能性があります。
• 不正確な予測のリスク：
  • 成長の管理を誤る。
  • 重要なリスクの特定不足。
  • 拡大の機会（例：アップセル、新製品ティア）を逃すこと。

SaaSの売上予測は取引量を見積もることに着目します。SaaSの収益予測は収益全体を考慮します。これら2つの概念を比較してみましょう。

SaaSの売上予測は、特定のモデルを通じていくつかの方法で実現できます。それぞれに独自の仕様があり、それに基づいてお客様のビジネス状況に合ったオプションを選択できます。 

• 既存のSaaS予測モデル：
  • 履歴データによる予測
  • パイプラインステージ予測
  • コホートベース予測
  • AI駆動型モデル
• 選択基準（選び方）：
  • 企業規模
  • 営業プロセスの複雑性
  • データ品質
  • ビジネスモデル

以下は、SaaS売上予測のステップです。

1. 
   過去のデータを分析する: 過去の実績を考慮し、CAC（顧客獲得コスト）、チャーンレート、売上数、LTV（顧客生涯価値）などの指標を確認します。 
2. SaaS売上予測モデルを選択する: ビジネス要件に応じて、目標に合致するモデルを選択してください。 
3. 予測をグループ化する：収益タイプ別に売上予測をセグメント化して、より詳細に把握します。一般的なセグメントは次のとおりです。

• 新規事業
• 更新
• アップセル

4. パターンを考慮する： 季節性などのトレンドを考慮に入れます。 
5. 評価と調整： 予測を定期的に監視およびレビューします。実績を予測と比較し、精度を高めるためにプロセスを調整します。 

適切な予測期間は、企業の段階と市場の安定性によって異なります。

• 予測期間に影響を与える要因：

• • 企業の販売サイクル
  • 成長段階
  • 全体的な市場動向

企業の成長段階は、その予測期間を決定する主要因となります。

セールスパイプラインは、潜在的な収益の構造化された概要を提供し、これは正確な予測にとって非常に重要です。

• パイプラインが示すもの：

• • • 現在の案件
    • 各案件のステージ
    • 成約の可能性

• パイプラインの可視性により、次のことが可能になります：

• • • 潜在的な収益ギャップを特定する。
    • 営業戦略を最適化する。
    • データに基づいた意思決定を行う。

• テクノロジーの役割:

ビッグデータと機械学習の発展は、CRMツール（例： Salesforce）に頻繁に統合されており、パイプライン管理と予測の信頼性に影響を与える可能性があります。

CACとARPUは、SaaS売上予測の正確さと現実性に大きく影響する重要な指標です。

• ARPU（ユーザーあたりの平均収益）: この指標は収益の期待に直接影響します。ARPUが高いほど、一般的に収益予測は増加します。
• CAC (顧客獲得コスト)この指標は、最終損益と収益性に影響を与えます。CACが低いほど、予測における収益性が向上します。

内部的な変化は、予測の基盤となった前提を変化させることで、販売予測に大きな影響を与えます。

• 予測に影響を与える一般的な内部的変化：

• • • 新規採用（特に営業部門）
    • 製品の発売
    • 価格調整
    • 新しいマーケティングの取り組み

• なぜ予測の更新が重要なのか：

• • • これらの要因は、予測売上を増加させることも減少させることもあります。
    • 正確で最新の予測は、効果的な財務計画とリソース配分に不可欠です。

• 影響の例：

• • • リードジェネレーション 新しいマーケティングキャンペーンによって影響を受ける可能性があります。
    • 価格の上昇は販売量を減少させる可能性がありますが、顧客あたりの収益を増加させる可能性があります。

• 変更を統合する方法：

過去のデータとこれまでの 市場トレンド （例：季節性、過去のプロモーションの影響）などを考慮し、潜在的な影響をモデル化して予測精度を向上させるため。