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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この記事で扱う統計知識
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
シュン
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
シュン
生成AIとの対話例
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
理解度をチェックしよう
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