営業成績を上げるためのデータ分析の方法とは

最終公開日 : May 17, 2022 |
インフォマティカ編集部
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営業活動に関する情報を様々な角度から分析することは、顧客へ最適なアクションプランを組み立て、良好な関係性を構築するのに役立ちます。しかしそのためには、必要な顧客情報や活動履歴、案件情報などのデータを集めることが必要です。今回は営業成績の向上につながるデータ分析の方法とそのポイントについて説明します。

 

営業データの分析を行う重要性

『蓄積されたデータ分析をすれば、顧客に対して次にどのようなアクションを起こせばいいのか見えてくる』

この考え方は、1990年代にアメリカで提唱され、以後注目されるようになりました。もともとアメリカの営業部隊は契約社員が多く、かつ離職率も高かったため、人員が変わってもセールスの質を均一にしたいというニーズから生まれたという側面もあります。このような営業活動のために情報システムを活用する手法はSFA(営業支援システム)と呼ばれ、日本でも1997年ごろから普及し始めました。

IT環境が整備された現在では、誰がいつどのようなアクションをしたのかといった、顧客の細かい情報を取得しやすくなりました。そしてその情報をもとに、適切なタイミングでの商品やサービスの提案や、一人ひとりのニーズに合わせた情報の提供を中長期的に行い、購買意欲を高めていくことも可能となってきています。このような営業情報を管理することは、営業担当者だけではなく営業部門や会社全体の案件進捗の把握に繋がり、売上を伸ばすためには非常に重要です。

 

営業成績を上げるために必要な情報(データ)とは

営業成績を上げるには「単価を上げる」「売上を二倍にする」「複数の商品を提案する」などいくつか方法がありますが、どれも営業データを分析することが大切になってきます。この「データ」には、どのようなものがあるのでしょうか。例えばSFAの場合、以下の機能があります。

・顧客情報

・コンタクト履歴

・案件情報

・予算と実績値を確認するためのレポート・ダッシュボード

データを分析する際には、こうしたマルチソースのデータを使用するのが一般的です。データは広範囲から収集するほど多角的な分析が可能となるため、それらのデータを引っ張ってくることができる環境を整えておくことが非常に重要となります。

 

営業データ分析の進め方とポイント

営業データの分析は、動向分析、要因分析、検証分析という順番で進めていく方法がよく知られています。

 

1.動向分析

ここでは営業成績が上がらない、解決すべき問題を特定します。そして、顧客の大まかな動向とデータを細分化して問題個所を特定します。これには、レポートやダッシュボードといったグラフなど、視覚的に分かりやすい表現を用いることが多く、これで全体の傾向などを俯瞰して把握します。

 

2.要因分析

問題を特定した後は、問題の根本原因を突き止めます。原因を突き止めるためには、データ同士の関係性を把握し、相互分析をする必要があります。

 

3.検証分析

要因分析で立てた仮説が正しいかどうかを検証するものです。検証分析ではシミュレーションを行いながら定量的な分析をすることで、仮説を裏づける証拠を集めていきます。

こうした分析にはBIやBAと呼ばれる分析ツール、あるいは営業データ分析に特化した営業分析ツールもよく使われます。グラフ化やシミュレーションはこうしたツールを使うことで、迅速に行うことができるでしょう。

営業のデータ分析を効率的に行うことができるBI、BAツールの違いについては下記をご参照ください。

 

一方で、BIやBAを使って分析をするためには、社内に蓄積された情報を正しい形で統合し、いつでも利用できる状態にしておくことも重要なポイントです。

営業データの連携や統合には、データを簡単に抽出、変換、加工・集計、保護し、簡単に分析ツールなどに受け渡すことのでできる「データ統合プラットフォーム」を構築することが有効です。インフォマティカの「Informatica Intelligent Cloud Services」など、クラウドベースのデータ統合ソリューションのご利用を、ぜひご検討ください。

 

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First Published: May 22, 2018