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【実践事例】営業戦略分析におけるデータ活用例
~スモールスタートができるバーチャルチームによるデータ分析体験談~

公開:2021年1月15日(金)| データ分析

【体験談】営業・マーケ・データ分析担当で構成したバーチャルチームによるデータ分析のコラム

あけましておめでとうございます。データサイエンティストの永井です。
いつもとは違う年越しになりましたが、皆様いかがお過ごしでしょうか。
今年も、どうぞよろしくお願いいたします!

ウィズコロナ時代を見据えたDXをテーマにしたブログの第三回目は、DXを推進する体制についてお話しさせて頂きます。
いざデータを活用しようと思っても、誰に分析を担当してもらうかで、頭を悩ませていませんか。データを活用したい部門は通常業務で忙しく、分析どころではない。一方、分析部門には現場のニーズに詳しくない方もいらっしゃいます(私もその一人でした)。折角、データ分析をしても、対象部門の方にとって有益な情報にならなければ、DXは進みません。

私たちの部門で初めて営業データを可視化した時も、さまざまな苦労がありました。今回は、そんな弊社でのDX推進の取り組みについて、体験談をご紹介いたします。

現場の実態を把握していない状態でのデータ分析では役に立たない

私が所属する部門の営業部では、DMPを用いて、日々の営業活動のデータを蓄積しています。このデータを可視化して、営業の意思決定に役立てたいという依頼が、分析部門に舞い込んできました。

この話を受けて、私がひとまず作ってみたレポートが、下のようなイメージになります。営業部全体の案件数の推移や、売上の多い県はどこか?など、全体を俯瞰するようなレポートでした。

マーケティングプロセスにおけるMAマーケティングオートメーション(MA)の役割

しかし、営業グループリーダーたちの反応は、いまひとつでした。彼らにとっては、このような情報は既に把握していることでした。普段、営業担当が使っているSFAツールでは、標準で分析レポートが多数提供されており、上記のような情報は知ることができました。そのため、私が集計したレポートでは、それらの情報は網羅されていたのです。営業部のデータ活用の実態をきちんと把握せずに、レポート集計を行ったことにより、このような問題が起きました。

では、営業グループリーダーたちは、本当は何が見たかったのか?そこが、きちんと言語化されておらずぼんやりしておりました。さて、どうしましょう。

営業、マーケ、データアナリストでバーチャルチームを結成

データから何が見たいのか?がつかめないデータアナリストと、どんな分析ができるのか?を知らない営業グループリーダーたち。お互いの認識をすり合わせ、意味のある分析レポートを作るために、部門の垣根を越えてデータ活用のバーチャルチームを結成しました。このバーチャルチームは、人事異動を伴わず、週に一度定例ミーティングを持つだけの、スモールスタートした組織です。

最初のミーティングでは、営業グループリーダーたちに、営業活動で知りたいこと、疑問に思っていること、自分が見たいものを、ざっくばらんにヒアリングしました。データの分析・活用ができるかどうか、という視点で話をすると、テーマが小さくなってしまいますので、理想ベースで語ってもらうのが大切です。

ここで出てきたテーマの中で、重要度が高いものをピックアップし、毎月1テーマずつ深掘りすることになりました。
例えば、次のようなテーマです。

  1. 現状、勘で決めている「重点アカウント(重要顧客)」は、正しいのか?
  2. マーケティング部門の活動がきっかけで案件化した件数は、全体の何割くらいあるのか?
  3. どんな案件ならコンペで勝てるのか?
  4. 商談はどれくらいのタイミングで進めればいいのか?

それぞれのテーマに対し、まず営業グループリーダーの肌感覚を聞き取って、現時点で利用できるデータの中でそれが表現できるか?を考えていきます。

重点アカウント(重要顧客)分析の回では、「やはり全体を見たときに、売り上げが高い顧客が重要」「ある一年だけ売り上げが高いのは違うよね」「重要度としては、昨年度が一番高い」「子会社の案件を相談されることもあるから、企業グループとして見たい」といった要望を受けて、以下のようになりました。

DMP内に親会社を判別するコードがありましたので、それを使ってグループ企業の売上を集計し、過去3年平均と、昨年度の売上をそれぞれ出してランキングを付けます。出来上がったランキング表に対し、営業部で「重点アカウント(重要顧客)」と設定していた顧客をオレンジ、それ以外を青で色分けしました。
このように集計してみると、営業グループリーダーたちの勘は、概ね正しかったことが分かりました。

データ自体を疑うことも重要。本当に見るべきデータは何か。

実際にデータを見てみると、思いもよらない問題が発覚することがありました。例えば、コンペ案件の勝率分析では、データ不足から、分析の手戻りが発生しました。

当初、「顧客ヒアリングが上手くいったところは勝ちやすいと思う」「つまり、営業活動データと勝率の関係を見ればいいですね」と話をして、DMP内の活動データを可視化しようとしました。しかし、この両者にあまり相関性が見られなかったのです。
実際のデータを営業グループリーダーたちに見てもらったところ、違和感の正体が分かりました。活動データをきちんと入力している営業メンバーと、入力を怠っていた営業メンバーの差が激しかったのです。

データ入力の負荷問題は、「根性でやれ」では進まないので、いかに負担なく、無理なく、自然にデータが集まる仕組みを作れるかが重要です。ドロップダウンリストやラジオボタンなどで入力ミスをなくし、普段の業務の流れの中でデータを蓄積できるのが理想です。

とはいえ、現状では活動データを根拠にした分析はできないと分かったので、他の表現方法を考えました。もう一度、バーチャルチームでディスカッションして、「ヒアリングが上手くいく=顧客接点が多い=名刺数が多い」と考えることになりました。
それを受けて、名刺データ数とコンペ案件勝率の関係を可視化したものが、以下になります。

名刺の枚数が12枚を超えると、コンペ勝率が5割を超えやすくなる、ということが見えるようになりました。きちんと顧客に会って、名刺を獲得することが重要だと、データ分析からも裏付けられました。

組織内のスモールスタートからのDX推進

このように、現場担当者とデータアナリストがチームとして協働することで、現場の活動に役立つ、意味のある分析レポートを作ることができます。現場側からも、「ディレクションに根拠と自信が持てるようになった」「データを正確に入力することの重要性が分かった」といったフィードバックを頂きました。また、他事業部からも、同様の取り組みをやってみたいという話を頂くようになりました。

スモールスタートできるバーチャル組織で小さな成功体験を重ねていくことが、組織全体をDX化していく第一歩になります。
今回の例はBtoBでしたが、BtoCやBtoBtoCでも、同じような取り組みを行うことが可能です。

コニカミノルタジャパンは、スモールスタートで社内のDXを推進したい方のご支援が可能です。
ご興味のある方は、お気軽にお問い合わせください。

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著者プロフィール

コニカミノルタジャパン株式会社
マーケティングサービス事業統括部
データサイエンティスト
永井 睦美

2019年にコニカミノルタジャパンに入社し、データ分析基盤の開発に携わる。
学生時代は、オンラインコミュニティにおける協働の特性について研究。電気通信大学データアントレプレナーフェロープログラム修了。
趣味はサイエンス雑貨集めと、歴史的建造物巡りです。毎朝ストームグラスを眺めて「よくわからん」と唸っています。

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