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すべてのアサンプションに論拠をつける~医療用医薬品 売上予測の類型4

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売上予測におけるいくつかの原則を以下に示します。

網羅的であること

会議の場で自分の立てた予測を説明し終わった後で、マーケティング担当役員から「こういう情報もあるみたいだけど」と言われて「知りませんでした」では、プロフェッショナルとは言えません。

「その情報は知っていましたが、こういう理由で採用しませんでした」が、最大限の信頼を得るために必要なセリフです。
すべての情報を知った上で、何を採用して何を採用しなかったのか、その理由は何かということが明確に説明できなければなりません。

一般ソースと例外

予測を立てるときにありがちなのが、自分に都合のよい予測になるように情報をつまみ食いすることであり、これを英語で「サクランボ摘み」Cherry pickingと言います。

これをしていると思われるのを避けるには、なるべく同じ情報源を、同じ予測内だけでなく、別の予測を立てるときにも使うことです。
もちろん、すべての情報が同じ情報源から取れるわけではないため、原則としてどの情報源を使うのかをあらかじめ決めておき、なぜそれを原則とするのかという理由を決めておきます。

その後、その情報源からは得られない情報を採用する場合には、なぜそこから逸脱するのかという理由を示すというアプローチが合理的です。
たとえば、人口のデータベースとして米国のセンサス・データを第一ソースとして用いると決めておきます。

ところが、たとえば中国における有病者数を求める場合には、一般人口見るよりも富裕層のみを考慮するほうが合理的である場合が多いです。
こういう場合には中国政府が毎年公表しているデータベースを採用する方がよいので、なぜ例外ソースを用いるのかという理由とともに、元の第一ソースからどの程度の逸脱を示しているのかを書き添えることが出来ればプロの仕事です。

すべてのアサンプションに論拠をつける

すべてのアサンプションは、原則的にはそのアサンプションを信じるに足るだけの何らかの証拠によって支えられていなければなりません。

ありがちなのが、製品担当者の勘によってたとえばマーケットシェアを決めてしまうということです。
これでは、担当者が変われば売上予測も変わるということが起こりかねず、経営層からの信頼を勝ち得ることはできないでしょう。

売上予測の成果物は、それをつくった担当者からは独立していなければなりません。
とはいえコンプライアンスなどの数字は測定も難しく、文献的証拠を挙げることも困難です。

そのような場合でも、たとえば社内標準参照値のようなものをつくっておいて、わからない時にはこれを参照する、というようにあらかじめ決めておけば、ただ場当たり的に売上予測を立てるよりも信頼できる数字になります。
そのような参照値を、あらかじめ主要関係者と合意できていればなお良いでしょう。

もう一つ大事なことは、そのすべての論拠がいつでも参照できるということです。
予測を組み立てた各要素に参照した文献などを添付しておくと、将来他の人がみたときにどのようにして売り上げを予測したのかというごとが明確になります。

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