売上分析の手法とは？初心者でもわかる分析レポートの書き方

2025年3月18日

ビジネスで発生した売上データは、過去の売上実績と比較することで取り組むべき方向性の見極めに役立ちます。

例えば、今月の売上が昨年同月の売上と比べて高いか低いかなど、売上データの分析は結果や未来の予測に活用できるでしょう。

経済産業省の調べによると、国内では2024年上期で小売業の販売額が81兆3,890億円となり、2023年上期と比較して2.7％増加しているとのことです。
※出典：経済産業省「2024年上期小売業販売を振り返る」

このように、売上分析は、国や企業単位でも必要な取り組みと考えられます。では、売上分析にはどのような手法があるのでしょうか。

本記事では、売上分析の手法について、初心者でもわかりやすく解説します。売上データにおける分析レポートの書き方も説明するので、分析手法を探している人は役立ててください。

記事の内容

売上分析とは自社の課題や傾向を把握するプロセス

売上分析は、その名の通り「自社の売上を分析する」という行為です。売上から自社の課題や傾向を把握するためのプロセスが当てはまります。

観光庁が定義する売上分析は、組織や担当者、商品など指標が異なる売上高を細分化し比較する取り組みとのことです。売上分析により、自社の課題を明確にできます。
※出典：観光庁「観光地域マーケティングガイドブック」

売上の分析は、「なぜ、この売上金額になったのか」や「なぜ、先月よりも売上が上がったのか」など、売上に対する要因を知る重要な手がかりです。

売上分析では、売上分析レポートの書き方や応用編となるフレームワークの活用が手法として考えられます。

売上分析レポートの書き方

売上分析は、単に分析するだけではなく社内や関係者で把握するためのレポート作成が必要です。売上分析のレポートには、書き方のポイントがあります。ポイントに沿って書くことで、社内で共有する際に伝わりやすいレポートになるでしょう。

売上分析目的を明確に設定する

売上分析レポートを作成するには、分析する目的を明確にすることが優先です。目的も設定しないまま進めてしまうと、必要でないデータまで分析対象として扱ってしまい、時間効率が低下します。

売上分析レポートの目的を明確に設定するには、先述したフレームワークの活用がおすすめです。

因数分解の目的：売上拡大に向けた施策の優先度を把握する
アソシエーション分析の目的：大量の条件から最適な結果を見極める
重回帰分析の目的：複数の要因による結果から予測と最適な施策を絞り込む
RFM分析の目的：顧客の購買意欲ごとに振り分けて優先顧客を絞り込む
ABC分析の目的：売上に貢献している商品と改善が必要な商品を見極める

フレームワークによる売上分析では、それぞれの目的別に分析結果を追究できます。例えば、自社商材の購入者のうち優良顧客がどれくらいいるのかを把握したい場合は、ABC分析や因数分解では結果を求められません。

優先顧客の絞り込みは、RFM分析を活用する必要があります。このように、自社が現状抱えている課題に対して適切な分析手法を選ばなければ的外れな分析を続けることになるでしょう。売上分析の目的を明確にして、適切な分析結果を得ましょう。

会社の内部データや市場動向など必要なデータを集める

売上分析レポートでは、目的に適したデータの収集が必要になります。収集するデータは、会社の内部データや市場動向などのデータです。会社の内部データでは、次の項目を集めます。

売上高
顧客単価
顧客数
商品単価
人件費
経費など

さらに、データ収集では売上高などの項目を会社の部署別や顧客属性別で取得することも可能です。収集するデータは、細分化することにより現状の課題が浮き彫りになってきます。

市場動向のデータでは、自社ビジネスの市場動向の推移や、競合他社の売上データなども参考になります。独立行政法人中小企業基盤整備機構（以下中小機構）によると、市場調査により顧客ニーズを把握することで売上の予測値が立てられるとのことです。
※出典：J-Net21「マンガでわかる『市場調査』」

中小機構では、起業・創業に役立つ情報として「市場調査データ」を公開しています。飲食業や物販業など業種別に中小企業の現状をデータ収集できる方法です。
※出典：J-Net21「市場調査データ」

競合他社のデータ収集では、商品やサービスにおいて次の項目が必要になります。

価格
品質
品揃え
人気商品
サービス提供の人員体制
営業時間など

※出典：J-Net21「マンガでわかる『市場調査』」

また、データの収集において課題となる部分は、ファイル形式や単位に統一性がないことです。フォーマットの異なるファイルを集めた場合は、変換作業などのデータ加工が必要になります。特に、多くのデータを扱って分析する場合は、データ管理の精度工場が求められます。

グラフなどを活用してデータを整理・可視化する

売上分析レポートは、社内で共有するため、客観的に見やすくなければなりません。文字の羅列だけではなく、グラフや図表などを活用して可視化する必要があります。

データをグラフ化することは、データ整理にも役立ちます。収集したデータをカテゴリー分けし、階層構造で整理する作業と同時進行できる点がメリットにもつながるでしょう。

データのグラフ化は、相手に伝えたいことを的確に説明できる方法です。レポートの見た目においても、視認性が高くなり相手への理解の手助けになるでしょう。可視化を手助けするグラフには、次の種類があります。

絵グラフ：同じ形の絵による量の比較
棒グラフ：棒の長さで量を比較
折れ線グラフ：折れ線の向きにより変化を示す
円グラフ：円により全体の構成比を表示
帯グラフ：帯状に全体の構成比を表示
ヒストグラム図：データの分布具合を表示
箱ひげ図：異なるデータのばらつき具体を表示

※出典：統計局ホームページ「グラフの種類」

時系列比較やセグメント別などで売上分析を行う

売上分析レポートでは、グラフによる可視化で理解度を高められます。そのうえで、売上高の細分化により具体的な課題まで絞り込むことも可能です。

売上分析では、売上高を月別や年度別、時間帯別の統計データとして比較することで売上の推移を理解できます。また、セグメント別で比較した場合は、具体的な顧客属性の理解に役立つでしょう。

売上分析は、全体の売上を知ることだけではなく、時系列や属性別に比較することで自社にとって優位なデータが見つかる可能性があります。

応用編｜5つのフレームワークを活用した高度な分析手法

売上分析レポートを作成するには、5つのフレームワークを活用することで目的に適した高度な分析ができます。

分析方法	特徴	仕組み	目的
因数分解	ビジネスにおける因数分解は、ある売上の要因となる項目（販売チャネル、人的リソース、時間など）を細分化して考えること	その月の売上要因について要因となる一つひとつの行動まで掘り下げる・架電回数（既存顧客・休眠顧客など）・メール配信数（新規・既存）・商談数（確度別）・キャンペーン数・サポート件数・オプション購入数など	・結果に対して要因を細分化し、優先的に取り組む施策を抽出する・マルチタスクに対して優先順位を付ける ※出典：統計局「因数分解の暗黙の掟」
アソシエーション分析	POSデータ（ビッグデータ）から規則性に沿ってデータを抽出する分析手法	AからBへ・Aが条件・Bが結論 ※結論を固定する方法と固定しない方法のどちらも利用可能	ビッグデータの中からデータ間の関係性（条件による結果）で売上に貢献する施策を検出する ※出典：J-Stage「アソシエーション分析における可視化を用いた興味深いルールの探索」
重回帰分析	結果と要因の数値の関係を調べて明らかにする統計で用いる手法において、2つ以上の要因を変数として扱う	被説明変数に対して複数の説明変数を選択して回帰係数（説明変数の増減による被説明変数の変化）を算出する ※エクセルなどの表計算ソフトの分析機能として「回帰分析」が利用可能	・複数の要因により結果を予測する・結果の予測値から最適な要因を絞り込む ※ある売上結果に対して複数の要因（実施時間、訴求範囲エリア数、メール配信科回数など）で結果の違いを分析し、重点を置くべき施策の絞り込みに活用する ※出典：統計局「第2講」
RFM分析	優良顧客を抽出するための分析手法	顧客の最終購入日（Recency：）と来訪・購入回数（Frequency：購買頻度）、累計購入額（Monetary：金銭価値）の購買履歴データ3つを指標としてグループ分けする ※3つの指標の頭文字を合わせてRFM分析という	3つの指標をグループ化し、顧客を3つの属性に振り分ける・優良顧客・新規顧客・離反顧客 ※顧客の緻密なセグメント化（属性の細分化）セグメントに最適な訴求が可能になる ※出典：観光庁「観光地域マーケティングガイドブック」
ABC分析	基準となる売上実績に対して、商品を指標数値の多い順（Aグループ、Bグループなど）にグループ分けする分析手法	全体の売上における構成比で区分する・Aグループ（売上の70％までを占める商品）・Bグループ（売上の70～90％までを占める商品）・Cグループ（残りの10％の売上を占める商品）商品ごとに設定した区分のグループに振り分ける・Aグループ：売れ筋の商品の明確化・Bグループ：売れ筋の商品としてプロモーションの対象・Cグループ：売れていない商品として除外や改良を検討	商品の売上貢献度を明確化し、対策が必要な商品を検出する ※出典：厚生労働省「生衛業向けデジタル化による生産性向上のすすめ」

売上分析をすることによる5つのメリット

売上分析は、フレームワークの活用により異なる目的のデータ分析が実現します。そのうえで、売上分析をすることにより5つのメリットが期待できるでしょう。

収益性の高い商品や顧客の把握ができる

売上分析によるメリットは、収益性の高い商品や顧客を把握できる点です。先述した売上分析に活用するフレームワークのRFM分析やABC分析などを使うと、収益性の高い商品の絞り込みや優良顧客を抽出できます。

ABC分析では、売上全体の構成比で区分します。区分したグループから、売上に貢献している商品のみを抽出することが可能です。区分は、目安を設定すれば複数のグループに振り分けられます。

ABC分析は、振り分けた商品グループから売上の10％に満たない商品を除外し、貢献度の高い商品だけに絞り込む判断材料になるでしょう。

RFM分析は、ABC分析のようなグループ分けをする手法です。顧客一人の最終購入日や購入回数、累計購入額の3つの指標で顧客をランク付けします。

優良顧客：直近購入歴と購入頻度、累計購入金額などの数値が高い顧客
新規顧客：直近で初めて商品を購入した顧客
離反顧客：過去に購入歴はあるが長期間来訪や購入のない顧客

RFM分析では、3つの分析指標の高い顧客を優良顧客として扱います。さらに、優良顧客を対象にして、ABC分析をすることで購入頻度が高く売上に貢献している商品が抽出できるでしょう。このように、売上分析はフレームワークのかけ合わせで自社の現状を明確にするメリットが期待できます。

売上分析することで問題点の早期発見につながる

売上分析は、優良顧客や売れ筋商品の抽出だけではなく、企業の問題点を早期発見できるメリットがあります。

先述したRFM分析とABC分析では、企業の売上に貢献する優良顧客や売れ筋商品の把握が可能です。同時に、売上に至らず収益の伸び悩みの要因となる商品や、過去の購入から関係性の途絶えている顧客の把握ができます。

そのため、早期発見した問題点となる顧客や商品は、改善の対象として扱えます。売れていない商品であれば、商品として除外したり、改良したりすることもひとつの方法です。また、関係性が途絶えている顧客は、離反顧客として施策の対象から外すこともできます。

売上分析で問題点が発見できる要因は、細分化したあらゆる指標で差異を比較できる点です。例えば、自社で扱う商品を取り扱う店舗別の売上で比較するなど、売上の高い要因を発見し具体的な施策のヒントにも役立てられます。

売上分析は企業の意思決定をサポートする

企業は、売上分析の導入により得たデータを社内における意思決定のサポートとして活用できます。売上分析で管理するデータは客観的な理解を促せる数値データです。

売上分析では、あらゆる項目で売上の差異を比較することで成果の出ている状況や問題点などが明確になります。成果の出ている点や問題点は、数値データとして収集できるため、社内でも共有する際も客観的な理解を促せるでしょう。

売上分析レポートは、グラフ化することで共有する相手の理解度を高めます。特に、企業の意思決定権を持つ経営層に対して売上分析レポートを見やすくすることは迅速な意思決定にもつながります。わかりやすい売上分析は、企業の意思決定をサポートする効果として期待できるでしょう。

売上予測の精度が上がるので効率的なリソース配分ができる

売上分析は、売上予測の精度向上にもつながります。売上予測の精度が上がれば、施策に投入するリソースを効率的に配分できます。

売上分析をしない状態では、プロモーションやキャンペーンに投入するコストなども大雑把な判断になるかもしれません。売上予測の精度が上がることにより、予測数値も実績に近づいてきます。人員や外注費などのリソース配分の参考になります。

売上予測の精度が上がることで、リソース配分のひとつとして商品の生産数や仕入れ数などの需要の見通しが可能になるでしょう。

需要の見通しは、必要なときに必要なだけの生産や仕入れにより無駄なコストを抑えることに役立ちます。売上予測だけに限らず、あらゆる予測数値の精度を高めるには、日々のデータ収集が重要になります。
※参考：統計局ホームページ「需要予測」

目標達成に向けた具体的なアクションプランを立てやすくなる

売上分析は、目標に向けた具体的なアクションプランを立てやすい点がメリットとなります。企業では、新年度に売上目標を立て達成に向けた施策を打ち出します。

売上分析では、売上予測の精度を高めて現実的な売上目標を設定することが重要です。先述したフレームワークの活用により、売上に関する細分化したデータを集められます。それらデータをもとに、具体的なアクションプランを立てます。

アクションプランは、売上目標をもとに作成する事業の行動計画です。中小企業庁の推進するアクションプランでは、次の検討手順で経営状態の改善を目指します。

企業の内部環境（財務、流通プロセス、業務プロセスなど）や外部環境（市場、競合他社など）における現状把握
企業の特徴や問題点から取り組むべき課題を抽出
予測データをもとに経営陣と解決・対応の方向性を検討
検討により実行する内容をアクションプランに反映し、社内で周知徹底
アクションプランの定期的なモニタリング（実行状況チェック、改善点への対応など）
※出典：中小企業庁「経営改善のためのアクションプランの検討基準」

エクセル等の表計算ソフトで売上分析を行うデメリット

売上分析は、エクセルなどの表計算ソフトで関数を使って管理できます。ただし、エクセルによる売上分析では、次のデメリットが考えられるでしょう。

分析データが膨大になるとファイルが重くなる

エクセルによる売上分析のデメリットは、分析データを蓄積し膨大になった場合、ファイルが重くなる点です。エクセルには、仕様の制限があります。

開くブック数：使用するPCデバイスのメモリやシステムリソースに依存
ブックのシート数：使用するPCデバイスのメモリに依存
ブックの名前付きビュー数：使用するPCデバイスのメモリに依存
ブック内の名前：使用するPCデバイスのメモリに依存
ブックのウインドウ：使用するPCデバイスのメモリに依存
ワークシートの行数：104万8,576行
ワークシートの列数：1万6,384列
列の幅：255文字
行の高さ：409ポイント
改ページ：1,026ページ（水平垂直ともに）
セルに含める合計文字数：3万2,767文字
ヘッダーフッターの文字数：255文字など

※出典：Microsoft「Excel の仕様と制限」

エクセルを使った売上分析は、ブックの管理において使用するPCデバイスのメモリやシステムリソースに依存します。そのため、売上分析で使用するPCは高スペックの機種が必要になるでしょう。

また、エクセルではワークシートの列や行などの数にも制限があります。売上分析の細分化により、収集するデータが増えればその分の保存するデータも膨大になり、使用するPCデバイスの動作が重くなると考えられます。

リアルタイムの更新ができないので複数人の同時編集が難しい

エクセルの売上分析では、リアルタイムの更新ができません。プロジェクト参加者全員のコメントが必要な場合、エクセルで作成した売上分析シートをメールやチャットツールなどで共有し、それぞれのメンバーの確認が終わるまで時間を要します。

エクセルの場合は、メンバー全員によるリアルタイムの更新作業ができないため、複数人で同時編集する作業が難しくなります。複数人でひとつの売上分析シートを共有する場合は、メールやチャットツールなどを介した送受信では時間や手間がかかるでしょう。

担当者の記入ミスなどのヒューマンエラーが起こりやすい

エクセルなどの表計算ソフトで売上分析を行った場合は、ヒューマンエラーが起こりやすくなります。ヒューマンエラーは、意図しない結果を発生させる人間による行為です。考えられるヒューマンエラーは、担当者のやり忘れややり間違いによる記入ミスではないでしょうか。

ヒューマンエラーは、属人的な職場環境で起こりやすい問題です。エクセルで売上分析を行っていても、複数人で保存状況の異なるファイルを転送していくうちに記入ミスや記入漏れなどの問題が発生します。
※参考：厚生労働省「職場のあんぜんサイト｜ヒューマンエラー」

ヒューマンエラーの防止では、担当者のスキルアップを考えるかもしれません。ただし、いくらスキルアップしても、データが膨大になることでヒューマンエラーの可能性も高くなります。そのため、根本的な仕組みの見直しなどが必要になるでしょう。

売上分析は専用ツール「ジョブマネ」で効率的に分析

エクセルなどの表計算ソフトを使った売上分析では、ファイルの重さや複数人でリアルタイム編集ができないこと、ヒューマンエラーなどの問題が起こります。売上分析で収集するさまざまなデータは、蓄積することで比較対象も増え、精度向上に期待できます。

そのため、エクセルなどの表計算ソフトを使い続けることは、増え続ける膨大なデータへの対応には適していないことが考えられるでしょう。

そのような状況では、解決策となる売上分析の専用ツールへの切り替えをおすすめします。17の機能が使えるオールインワンの業務管理ツール「ジョブマネ」は、売上分析など効率的な分析を可能にします。

ジョブマネの17の機能のうち分析に役立つ効率的な機能は、次の通りです。

レポート機能：売上分析、粗利益額などの実績値をグラフ化し把握できる
工数管理機能：作業時間や工数の可視化を案件ごとにリアルタイムで確認できる
経費精算機能：経費精算で蓄積した経費データの分析
ワークフロー機能：業務の進捗状況をリアルタイムで確認できる
掲示板機能：社内の各部署や個人などを単位に閲覧制限を設定できる
顧客管理機能：優良顧客や新規顧客などさまざま条件の設定で顧客を分析可能
案件管理機能：案件単位で原価、工数、利益率、進行状況などを確認できる
原価管理機能：ひとつの売上から複数のコスト登録が可能

ジョブマネでは、これらの機能を使って売上分析の自動化を実現します。

商談データの登録でレポートが自動作成される

専用ツールのジョブマネによる売上分析は、商談データを登録するだけで自動的に売上分析レポートが作成できます。

本記事で紹介した売上分析レポートの書き方では、売上分析の目的を明確化することから始まり、データの収集、整理、分析項目の細分化と手順に沿って進めなければなりません。専用ツールのジョブマネを導入すれば、売上分析レポートに必要な内容を自動作成できます。自動作成に必要な行動は、商談データの登録だけです。

レポート機能を使った売上分析では、月次、四半期、半期、通期など自由な期間設定でデータの表示ができます。また、売上分析の表示は期間別に売上金額や粗利益額、実績値などをグラフ化できるため、分析レポートを共有する相手の理解が高められるでしょう。

レポート機能による売上分析は、日々の商談履歴の登録を積み重ねていくだけで文できデータとして自動的に反映されるため、データ管理の労力は必要ありません。日々の売上推移をグラフ表示で見やすくできれば、現状把握の効率性も上がるでしょう。

顧客・区分ごとの売上を把握できるので詳細な分析が可能

ジョブマネを使った売上分析では、顧客単位や区分ごとの売上を把握できます。先述した期間別の設定で売上を把握するだけではなく、より詳細な分析が可能です。例えば、顧客ごとで売上を確認する際の属性情報は次のように区分できます。

顧客名
自社営業担当者
合計売上金額
売上本数
商品単価
売上発生月

売上分析で管理する顧客数が膨大になった場合でも、売上金額や自社営業担当者、本数などの条件を検索ワードとして入力するだけで目的の顧客情報を効率よく検索できます。

また、売上区分においては自社の商品・サービス別にカテゴリー分けが可能です。例えば、ITサービスを提供する会社であれば次の売上区分が考えられます。

システム開発
Web制作
広告
ITコンサルティングなど

売上区分のリストは、企業で取り扱う商材に合わせて自由な設定が可能です。

さらに、ジョブマネは売上分析に有効な機能だけではなく、少数精鋭で業務効率化を目指す企業を支援する機能も利用できます。

スケジュール管理機能：部署や個人単位でのスケジュールを管理できる
ToDo管理機能：スケジュール管理と連動した同僚や部下のタスク管理が可能
電話メモ機能：外出中や離席中の不在電話を通知する
共有資料機能：あらゆるファイル形式の資料を社内共有できる
商談履歴機能：顧客名、対応日時、担当者、商談内容を記録しいつでもスマホから閲覧可能
見積管理機能：見積書の作成をテンプレートで効率よく実行可能
請求書発行機能：請求書発行・承認作業を軽減する
入金登録機能：入金の知らせや入金予定日などを効率よく確認できる
問合せ管理機能：顧客からの問合せ内容や流入経路別に区分し取り扱える

ジョブマネは、これら多彩な機能をクラウド上で実行できるため、PC上で行うエクセルによる売上分析とは違い、ファイルの重さを気にせずリアルタイムで共同編集ができます。時間効率的にも大きな違いが生まれるでしょう。