営業のヨミ精度を上げる ― 「Aヨミ80%」を実績で較正する

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営業のヨミ精度を上げる ― 「Aヨミ80%」を実績で較正する

役員会で着地見込みを報告する。

「Aヨミ(確度80%)が1,800万、Bヨミ(50%)が1,000万、Cヨミ(20%)が800万。加重すると着地は2,100万です。」

数字はきれいに積み上がっている。

でも、毎月この見込みより下振れして、期末に詰められる。

過去を振り返ると、「Aヨミ」と申告した案件が実際に受注できたのは、80%ではなく65%くらいだった。

申告した確度と、実際の受注率が、そもそもズレている。

いちこ

いちこ

申告の80%を信じて積み上げるから、毎回上振れ報告になるんですね。
シュン

シュン

そうなんだ。「Aと申告された案件が、実際に受注する確率」を過去実績から出し直す——それがヨミの較正。申告確度そのままで積むのをやめよう。

申告ヨミを「実績の条件付き確率」で較正する

必要なのは、申告確度ではなく「Aヨミと申告された条件のもとで、実際に受注した割合」=条件付き確率。過去数四半期の実績から、各ヨミ区分の本当の受注率を出す。

  • Aヨミの実績は65%。申告80%より15ポイント低い。
  • AとBの実績差はわずか5ポイント——ヨミ区分がほとんど機能していない。
  • 実績で較正すると着地は約1,900万で、申告ベースより約200万低い。

注意

・申告確度をそのまま積まない ・各ヨミ区分の実績受注率で較正する ・区分が機能していないなら作り直す

会議での声かけ例

「着地は、申告の加重でなく“過去実績で較正した受注率”で出しました。Aヨミの実績は65%なので、見込みは2,100万でなく1,900万です。」

「AとBの実績差が5ポイントしかありません。ヨミの付け方の基準を見直しませんか。」

なぜ「条件付き確率・ベイズ」なのか

「Aと申告した確度」と「Aと申告された案件が受注する確率」は別物。後者は条件付き確率で、過去実績から求める。新しい実績が出るたびに、その値を使って見込みを更新していくのがベイズの発想だ。

いちこ

いちこ

感覚のヨミを、実績という事実で上書きしていくんですね。
シュン

シュン

そう。ヨミ精度は“当てにいく”より“較正し続ける”ものだよ。

生成AIとの対話例

プロンプト
営業のヨミを実績で較正したい。
過去8四半期で、各ヨミ区分の申告数と実際の受注数は:
・Aヨミ: 申告120件 / 受注78件
・Bヨミ: 申告200件 / 受注120件
・Cヨミ: 申告150件 / 受注26件
各区分の実際の受注率(条件付き確率)を出し、今期パイプライン(A1800万・B1000万・C800万)の較正後の着地見込みを計算して。

生成AIに渡せば10秒で計算できる。手計算は不要。

まとめ

ポイント

申告確度と実績受注率は別物(条件付き確率)。 実績で較正し、ベイズで更新し続ける。

まとめ

・申告ヨミをそのまま積まない ・実績の受注率で各区分を較正 ・区分が効かないなら基準を作り直す

ヨミ精度の全体像は、課題ガイド「ヨミ・着地見込みは当たっているか」にまとめている。

いちこ

いちこ

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しゅん

この記事を書いた人

しゅん

BtoB営業歴10年以上。現在は事業部長として営業マネジメントに従事。統計とAIを営業に活かす実践知を発信しています。

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