例えば、売上予測が高い場合は、売上を上げるための営業の人員を補強する必要があるかもしれませんし、「売上予測」が低い場合は、それが高く予測される部門に異動させるなどの配置換えも必要となってくるでしょう。
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売上ダッシュボードでは、売上分析レポートと可視化グラフの内容を巧みに組み合わせて、過去売上との比較や推移状況など複数の情報をまとめ、一目で分かるように売上状況を表現できます。
水平方向の陳列に注目する「左右の法則」では、その名の通り最適な棚割りを左右で考えていきます。なお、この法則では商品を左右に陳列すると比較検討されやすくなるとされています。これは、人間の目線は左から右に流れるというのがその根拠になっています。
予測の精度アップに気を取られ、重箱の隅を突き回すような無駄な努力は、可能なかぎり避けるべきでしょう。
ある程度分析対象である業態の特徴を掴めたあとは、実際の分析に向けた準備を行います（自身の在籍している店舗である場合は、ここからスタートかもしれません）。それが『売上要因についての仮説構築』です。
例えば、通路に面する目立つ売り場とされている「エンド」では上段展開が理想とされています。
売上予測の精度を高めるためには、社員一人ひとりがコスト意識を持ってマーケティングに関わることが大切です。
スーパーマーケットの売上予測における営業パイプラインからの予測法は、その効果的な手法とされています。まず、各フェーズを明確にします。
売れる提案をしてくれる人になれば、さらに優位置を獲得出来るようになります。
スーパーなど小売業の売上予測においても、テスト市場の分析結果からの予測が有効です。新商品の導入や新しいプロモーション手法を試す際、まずは限られた店舗で実施します。その際の売上や顧客からの反応を分析し、全店舗への展開時の売上を予測します。
データ分析の知識をお持ちの方は、アソシエーション分析が売上分析によく使われているのはご存知かもしれません。蓄積された顧客毎の取引データを分析し、「商品Aを買っている人のX%が商品Bも買っている」」という法則性を見つけ出す分析手法です。
特に製造業の場合は、売上予測に基づいた生産量を製造するために、あらかじめ必要な原材料などを仕入れます。
企業が属する業界や規模感、どの成長段階にあるか、どのエリアで商売しているのかによっても、必要なデータはさまざまです。