日々のスナップデータで営業進捗を見える化 ― ステータス別“◯以上”で積み上げ粗利を分析するQlik活用術

営業活動において、案件の進捗状況（ステータス）に応じてどれだけの見込粗利があるのかを把握し、「目標達成まであとどれくらいか？」「どのステータス以上を取得すれば達成可能か？」を分析したい場面はよくあります。

たとえば「ステータス」というデータ項目を持っていたとしても、その値は1、2、3…といった単一の進捗コードとして格納されていることが一般的です。しかし実際の業務では、「ステータス3以上の案件」「ステータス5以上の見込み粗利」といった“範囲条件”での集計・分析が求められるケースも多く、こうした条件に対応する分類項目が元データに存在しない、ということも少なくありません。

本来であれば、Class 関数 や If 関数などを用いて、スクリプト側で分類用の軸を作成しておくのが理想的です。しかし、Qlik Cloud Analyticsの容量ベースライセンスでは多くのユーザーが可視化に参加できるようになった一方で、セキュリティやガバナンスの観点から、データロードエディタを編集できるユーザーは限定されていることもあります。

そうした場合に有効なのが、ValueList()関数を活用して、可視化画面上だけで仮想的な分類ラベルを定義する方法です。データモデルを変更することなく、たとえば「3以上」「4以上」などのラベルをディメンションとして扱えるため、素早く柔軟に分析を行うことができます。

本記事では、Qlik Cloud Analyticsを活用し、ステータス（○○以上）別に粗利金額を積み上げて、どの段階で予算を超えるかを視覚的に確認するチャートの作成方法をご紹介します。

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■目次

　積み上げグラフの構成

　フィルタ条件で最新データを抽出

　予算基準線を活用した達成見込みの視覚化

　さいごに

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■積み上げグラフの構成

今回作成するのは、Qlikの積み上げ棒グラフを使った構成です。X軸にはステータスのしきい値（3以上、4以上…）を、Y軸にはその条件以上の案件における粗利金額の合計を表示します。

▼チャートの種類

　積み上げ棒グラフ

▼軸（積み上げ）

　=ValueList('3以上', '4以上', '5以上', '6以上', '7以上')

　※ ValueList() を使うことで、Qlikのデータモデルに存在しないラベルを表示軸として定義できます。

▼軸（棒）

　ステータス

※ ステータスごとの案件数や金額を棒として積み上げ表示することで、内訳の把握が可能です。

▼メジャー

　If(ValueList(...) = '3以上',

　 Sum({<[DL日付]={'$(v_DL日付)'}, [ステータス] = {">=3"}>} [粗利金額]),

　If(ValueList(...) = '4以上',

　 Sum({<[DL日付]={'$(v_DL日付)'}, [ステータス] = {">=4"}>} [粗利金額]),

　...

　))

　▽解説

　　●If(ValueList() = 'X以上', …)

　　　→ それぞれのラベルに対応するデータ抽出条件をIf式で制御。

　　　　ValueListの値に応じて異なる計算式を選択します。

　　●Sum({<[ステータス]={">=X"}>} [粗利金額])

　　　→ SET分析を使って、条件にマッチするステータス以上の粗利金額を合計します。

　　●[DL日付]={'$(v_DL日付)'}

　　　→ 変数を用いて、最新のDL（データ取得）日付のみを対象にしています。 　

　　　　ここで使っている [DL日付]={'$(v_DL日付Y)'} は、フォーキャストデータが

　　　　日々上書きされるという前提に対応するための工夫です。すべてのDL日付を

　　　　対象にすると、過去の同一案件が重複して集計されてしまい、見かけ上の粗利が

　　　　膨らむ問題が発生します。これを防ぐために、変数 v_DL日付に最新のDL日付

　　　　（データ取得日）を動的に格納し、最新スナップショットのみを対象にする

　　　　ことで、正確な粗利見込みの把握が可能となります。

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■目標基準線を活用した達成見込みの視覚化

　Y軸に「基準線」を追加することで、積み上げ粗利と予算目標との比較が一目で

　わかります。

　▼設定手順

　　1)棒グラフを選択します。

　　2)プロパティパネルの「拡張機能」＞「基準線」＞「基準線を追加」を選択します。

　　3)以下のとおり入力します。

　　　ラベル：今期目標

　　　数式例：=Sum({<年度期={'$(=Max(年度期)'}>} 予算金額)

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さいごに

Qlik Cloud Analyticsを活用すれば、複雑な営業見込み分析も、ユーザー自身の工夫によって柔軟に可視化できます。

今回ご紹介した「ステータス◯以上」の分類による積み上げチャートは、データモデルに存在しない軸でも ValueList() 関数を用いて簡易的に表現できる点が大きな利点です。

もちろん、データスクリプト側で Class() や If() を使ってあらかじめ分類項目を作成しておくのが理想ですが、それが難しい環境でも画面上だけで“仮想ラベル”を用いた分析が可能になることで、現場主導でのスピーディな可視化・検証が可能になります。

まずはお手元のデータを使って、ぜひお試しいただければと思います。