🔮 はじめに
データドリブンな意思決定は、過去や現状の分析だけでなく、未来の予測にも役立ちます。複雑なAI予測モデルは不要。中小企業でも、過去のデータ傾向を基に簡単な未来予測を行うことで、事業計画の精度を大幅に高めることができます。
ここでは、データに基づいた「未来予測」と、それを取り入れた「説得力のある事業計画」の立て方を解説します。
1. 過去の傾向から「成長の基調」を把握する
過去3〜5年間の売上や顧客数のデータを使って、単純な「トレンドライン」を引いてみましょう（Excelやスプレッドシートで簡単にできます）。
- トレンドラインでわかること：
- 線形（直線的）増加: 着実に成長しているが、爆発的な伸びはない。
- 指数関数的増加: 成長が加速している。積極的に投資すべき。
- 横ばい: 施策を打たなければ、現状維持か緩やかな衰退の可能性がある。
- 意思決定： トレンドラインの延長線上に、「何もしなかった場合の未来」を予測し、それを上回るための施策を計画します。
2. 季節性・周期性を考慮した予測修正
売上データには、夏休みや年末などの「季節的な要因」や、特定商品の「販売サイクル」が反映されています。
- 修正方法：
- 「過去5年間の8月の売上は、平均して前月比で15%増加する」というデータを特定する。
- 次の8月の予測を立てる際、トレンドラインによる予測値に、この15%の季節補正を加える。
- 効果： 予測の精度が格段に上がり、在庫管理や人員配置の計画に役立ちます。
3. 説得力のある事業計画の構成
データに基づいた事業計画は、「なぜ、この目標を達成できるのか」という根拠が明確になるため、金融機関や社内に対する説得力が格段に増します。
- 現状分析（データ）: 過去のRFM分析や要因分析の結果を示す。
- 未来予測（データ）: トレンドラインや季節補正を加味した、「何もしなかった場合の予測値」を示す。
- 目標と施策（データ）: 予測値と目標値の「ギャップ」を明確にし、そのギャップを埋めるために、A/Bテストなどで効果が確認された施策を具体的に提示する。
📌 まとめ
データを使った未来予測は、事業計画の確実性を高め、「根拠のない希望的観測」を排除します。過去のデータという資産を活かし、自信を持って次の成長戦略を打ち出しましょう。
コメント