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HEARTCOUNT Analyticsによるデータドリブン型の営業分析

東一成(Azuma,Kazunari)

HEARTCOUNT AnalyticsのオフィシャルパートナーであるCOKOOZ合同会社の東（あずま）です。このブログでは営業分析におけるHEARTCOUNT Analyticsの役割と具体的な利用方法を解説します。

「営業」を分析することは、データ分析の中でも難しい分野です。というのも顧客の購買履歴のデータは大量に発生しますが、営業活動などは手入力がメインであり、品質や入力のばらつきがあります。さらに顧客の特徴と営業の特徴という両者の人間的な側面も出てきます。
そのような分析は、単に分類モデルなどに投入するのではなく、分析者の業務知見や仮説・アイディアも非常に重要となります。このような分析をHEARTCOUNTでどのように行うかの概要を紹介します。


EDAによる営業分析の重要性

データによる営業戦略の強化

営業分析は、企業が営業活動を最適化し、売上を最大化するための重要な要素です。データによる営業戦略の強化は、現代のビジネス環境で成功を収めるために欠かせません。HEARTCOUNT Analyticsは、さまざまな営業に関するデータを解析し、具体的なアクションプランを導き出すことができます。

データによる営業戦略の強化では、以下の点が重要です：

  • 市場動向の把握：市場の変化やトレンドを迅速に捉え、適切な戦略を立てることができます。

  • ターゲットの明確化：データに基づいて顧客のニーズや行動パターンを分析し、ターゲットを明確にします。

  • 効率的なリソース配分：効果的な営業活動を行うために、リソースを最適に配分します。

営業パフォーマンスの可視化

営業パフォーマンスの可視化は、営業活動の成果を明確に把握するために必要です。HEARTCOUNT Analyticsを活用することで、以下のようなメリットがあります：

  • リアルタイムでの状況把握：営業活動の進捗や成果をリアルタイムでモニタリングできます。

  • パフォーマンスの分析：各営業担当者のパフォーマンスをデータで分析し、強化すべき点を明確にします。

  • 目標達成のサポート：データに基づいて目標達成のための具体的なアクションプランを立てることができます。

HEARTCOUNT Analyticsの営業分析機能

顧客セグメンテーション

HEARTCOUNT Analyticsの強力な機能の一つが、顧客セグメンテーションです。顧客セグメンテーションとは、顧客を共通の特性や行動パターンに基づいて分類することです。これにより、以下のようなメリットが得られます：

  • ターゲットマーケティング：特定の振る舞いをする顧客セグメントを発見して、最適なマーケティング戦略を検討できます。

  • パーソナライズドアプローチ：アンケートや購買結果あr、顧客のニーズや興味に応じた個別対応のための洞察が発見できます。

  • リソースの効率的な配分：時間がかかってしまうが、効果が限定的な営業活動を特定し、リソースを最適に配分します。

HEARTCOUNTの要因分析（回帰分析）

HEARTCOUNT Analyticsのような探索型データ解析ツールによる顧客セグメンテーションは、莫大なデータに対して機械学習によって分類モデルで顧客に確率を付与するような方法とも異なります。
どちらかというと、データの分布や統計的な相関を見ながら、「こうかもしれない」「あーかもしれない」という業務知見をベースに「問い」を導き出していきます。
このような中で発見された、「この値を最大化（最小化）すれば、収益が上がるはずである」という「問い」に対して、ビックデータを活用した確率モデルの構築を行うのが良いでしょう。

売上予測とトレンド分析

HEARTCOUNT Analyticsは、売上予測とトレンド分析の機能も提供しています。これにより、以下のような成果が期待できます：

  • 売上変化の要因：過去のデータに基づいて、特徴的な動き（急減・急増）が発生するパターンや条件を発見し、対策を考える。

  • トレンドの把握：市場のトレンドを分析し、ビジネス戦略に反映させることができます。SNSやWebなどの市場データが必要。

  • リスク管理：売上予測に基づいてリスクを早期に察知し、適切な対策を講じることができます。在庫切れや人員の不足などを回避。

時系列変化の分析の実施画面

HEARTCOUNT Analyticsでは日付型のデータについてはオリジナルの時系列のほかに、自動的に年・月・曜日などに分解をして分析可能です。こうすることで「3月と9月が売上が高い」「水曜日と金曜日に特定商品の売上が落ちる」といった、「深掘りすべき問い」が見つかります。
そのような要因をさらに深く分析することにより、ビジネスを具体的に改善できそうな洞察を探索可能です。

導入ステップとポイント

HEARTCOUNT Analyticsの導入ステップとポイントを以下にまとめます。

  1. ニーズの明確化：自社の営業活動における課題やニーズを明確にします。

  2. データ収集と統合：必要なデータを収集しHEARTCOUNTに投入します。

  3. 分析と仮説立て：データを分析し、仮説を立てて具体的なアクションプランを作成します。

  4. 実行と評価：実行したアクションプランの成果を評価し、必要に応じて改善を行います。

この中で非常に重要なのは「ニーズの明確化」です。ここで非常に重要なのが「売上が上がらない」「解約を減らしたい」という、介入困難で「それができたら世話ないよ」ことをニーズとしないことです。
「解約の原因は、サービスの不満、競合に対する機能的な劣後、営業担当者の接触回数の変化、営業担当者への教育機会の減少の4つではないか？」という仮説をベースにして分析をスタートすることです。
「AIにデータを投入したら、自動的に何かを発見してくれる」という期待はかなり過大な期待でしょう。将来的にはあるかもしれませんが、現状、得られるのはChatGPTからヒントを得たり、思考をまとめたりすることであると思った方が良いでしょう。

分析により「データ通信の任意解約が特定プランにおける料金的な不利」であれば、製品プランの再検討が必要ですし、予測により「来月、解約しそうな人にインセンティブを渡したいので、解約確率の算出が必要」ということであれば、高精度な分類モデルが必要になります。

このように「ニーズの明確化」は、困っている「問題」の中から、解決可能な「課題」を発見し、その課題をどのように解決したいのかの「ニーズ」まで考えた上で分析に入ることが、より具体的な成果が得られる分析となるでしょう。

まとめ

HEARTCOUNT Analyticsを活用することで、営業活動のパフォーマンスを可視化し、売上予測や顧客セグメンテーションを効果的に行うことができます。データ・ドリブンなアプローチにより、営業戦略の強化やパフォーマンスの向上を実現しましょう。営業分析におけるHEARTCOUNT Analyticsの具体的な利用方法を理解し、自社のビジネスに取り入れて、持続的な成長を目指しましょう。

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