営業にデータドリブン戦略を促進させる方法|よくある失敗例と成功のポイント



以前別なコラムでデータドリブンと営業活動について触れました。

以下のようなデータ分析を営業活動に取り入れることで
営業効率が更に向上します。

・サービス別の受注率
⇒どのサービスに注力すべきなのか、機能を改善すべきなのか明確になります

・チャネル別の受注率(web問い合わせ、テレアポ、展示会、紹介)
⇒今後注力すべき営業チャネルが明確になります

・リード~受注までの推移率(リード⇒初回アポ⇒提案⇒クロージング⇒受注)
⇒KPI設定の参考になります

・受注までの平均リードタイム
⇒設定した期間内に売上達成できるか進捗をチェックできます。

しかし重要だと分かってどうして実行できないのでしょうか?



営業のデータ分析の必要性や方法を知る


うまくいかない理由は様々あると思います。

・必要性を感じない
・そもそもデータ分析の方法がわからない
・データ分析するための時間がない

他にもあるでしょう。

「ビッグデータ」を背景に「データドリブン」という言葉も
マーケティングを中心に定着しつつあります。

営業でいえば、案件情報、活動履歴、売上情報など
多くの情報が日々蓄積されています。

また「働き方改革」を進める上で、効率的にターゲティングやアプローチ等、営業活動を進めていかなければなりません。

更に、今後の労働力人口の減少に備え、少ない労力で最大限の
結果を出す仕組作りを進めていかなければなりません。

限られて顧客のLTVを最大化させる必要性があります。

というわけで営業活動にもデータドリブンを導入する必要があるのです。


なぜデータドリブン戦略は失敗するのか?

必要性が分かっていても、「何から始めていいのかわからない」と
感じる営業責任者の方も多いでしょう。

あるいは、
「とりあえずツールを導入したけど、
どのデータを使い、どのダッシュボードを使ってよいのかわからない」

「エクセルで色々なデータを管理しているけど毎回事務作業が大変」

などデータドリブンを導入したいけれども
逆に以前より非効率になってしまうこともあるでしょう。

そこで管理すべきデータ項目や分析手法を紹介します。

まず管理すべきデータ項目は以下になります。
・リスト数(アプローチした顧客の数)
・訪問件数
・商談化数
・受注数
・チャネル

更に分析の方法は以下が一般的なようです。
・動向分析
グラフを用いて、顧客の動きの概要を読み取る分析です。

・要因分析
全体の中で最も大きな影響を与えているものは何かを見つけ出すための分析手法です。

・検証分析
動向分析や要因分析によって立てられた仮説が本当に正しいのかを検証するための分析です。

それでは上記のデータを整理していくにはどうすればいいのでしょうか?


分析ツールにより手間を省く

営業にデータドリブンを導入する必要性や、集めるデータ項目が分かっても
集約させ、分析するにはなかなか手間がかかります。

特に営業マネージャーは嫌がるかもしれません。
そんな時に使えるが以下のようなツールです。


1.Excel
非常に簡易にスタートが可能ですので、コストを抑えたい場合にはおすすめです。
項目をはじめに作成してしまえば、それに添って入力をしていくだけです。


2.SFA/CRM
顧客情報の共有や営業活動の視覚化をし、蓄積された情報を分析することもできます。
エクセルに限界を感じた方にはおすすめです。


3.BI
企業に蓄積された大量のデータを集めて分析し、迅速な意思決定を助けるのためのツールです。
経営管理や売上のシミュレーションなどが可能です。SFAやERPなど様々なデータを集積し、複雑な分析ができます。

自社の状況に合わせて最適なツールを導入してみてください。



まとめ

営業にデータドリブンを導入するためにはステップを設けて順番に
進めていく必要があります。

1.データ分析の必要性・目的を明確にする
⇒LTVを高めるために営業を見直し、効率を上げる

2.データ項目を整理する
⇒以下項目
・リスト数(アプローチした顧客の数)
・訪問件数
・商談化数
・受注数
・チャネル

3.ツールを選定する
⇒Excel、SFA/CRM、BI



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