ビジネスマンが数字トラップに引っ掛からないようにするために
現代のビジネス環境において、データや統計情報は意思決定の重要な要素となっています。
しかし、これらの数字が必ずしも正しい結論を導くとは限りません。時には、数字そのものが誤解を招いたり、意図的に操作されたりすることがあります。
本記事では、これらを"数字トラップ"と呼び、ビジネスマンが数字トラップに引っ掛からないための方法を具体的な例と共にお伝えできればと思っています！
なぜ数字トラップに引っ掛かるとまずいのか
では、なぜビジネスマンが数字トラップに気を付けないといけないのでしょうか。
以下に数字トラップに引っ掛かることによって生じるリスクを紹介させて頂きます。
誤った意思決定のリスク
数字の罠に引っ掛かると、誤った結論を導き出し、その結果として不適切な意思決定を行うリスクが高まります。例えば、売上の一部が急増したというデータだけに基づいて事業拡大を決定した場合、その背後にある市場全体の動向やコスト構造の変化を見落とすことで、利益が出ないどころか損失を被る可能性があります。
リソースの無駄遣い
誤った数字に基づいて判断すると、貴重なリソース（時間、資金、人材）を無駄に消費してしまいます。例えば、特定のマーケティングキャンペーンが成功したという誤解に基づいて、その手法に多額の予算を投じると、本来注力すべき他の有効な戦略に投資できない状況を招きます。
市場競争力の低下
正確なデータ分析に基づいて戦略を立てる競合他社に対して、誤ったデータに基づく意思決定を行う企業は競争力が低下します。市場の動向や消費者のニーズに対する適切な対応が遅れることで、シェアを失い、最悪の場合は市場から退出を余儀なくされることもあります。
数字トラップの例題
・転職エージェントの倒産数が4年で4倍に！市場全体で不況か！
・米国企業の調査によると初回コールで予算の話をすると受注率が40%になるそう。みんな初回コールで予算の話をしよう！
・Salesforce Japan社が国内他SaaS企業と大きな差をつけ、従業員一人当たりの売上が61百万円！Salesforce社の組織創りを見習おう！
さて、これらは実際に最近話題になった数値なのですが皆様はどうこれらの数値を捌きますでしょうか。
転職エージェント問題
・転職エージェントの倒産数が4年で4倍に！市場全体で不況か！
皆様は直感的にどう感じますでしょうか？
違和感を感じられたら正解です。
転職エージェントのビジネスモデルはおおよそ
転職者数×転職後年収×35%=売上であることが多いので、昨今の転職率の上昇と転職時オファー額の上昇はむしろ強い追い風のはずです。
ではなぜ、倒産数が4年で4倍という数字が実際にはでているのでしょうか。
実はこの倍率の中身の数字は以下のようになっています。
2019年倒産数4件、2023年倒産数16件
少し察しがついてきましたね、ではそもそもこの4年で非常に盛り上がっていることが予想される転職エージェント企業は何社になったのでしょうか。
2019年社数4,675社、2023年28,740社
やはり非常に増えていますね。
倒産数は確かに4倍ですが、社数は6倍以上に増加しています。
倒産率としては低下している傾向にあり、倒産数4倍の記事を見て起業を躊躇った方々はもう一度再起するのをおすすめしてもいいかもしれません。
初回コールで予算聞こうぜ問題
こちらは皆様どうでしょう？特に営業マンの方々は感覚とどうでしょうか。
初回の商談打診の電話で予算を聞くのはハードルが高いように感じますよね、それでも聞いた方が本当に受注率はあがるのでしょうか。
実はこちらのデータからはそのような結果は導き出せません。
営業をやっている方だと体感的に分かると思いますが初回のコールで予算を聞いた場合は42%でコールでは言及無しだった場合の5%に比べて約8倍も受注率が上がるのは一つの要因としては言い過ぎなのが判断できると思います。
これは因果関係なのか相関関係なのか問題で、最初のコールで予算の話までこぎつけられるような、確度の高いお客様で絞った時に、そういったお客様はやはり受注率が高いですよねという話だと予想できますよね。
逆に確度がそこまで高くないお客様に無理に予算の話をねじ込んでも受注率は跳ね上がったりしません。
むしろ対応の満足度は下がる可能性すらありますね。
こういったデータを営業経験の薄い上長が見て、現場に予算を絶対に聞くよう命令が下された時には、現場の営業の方々のお気持ちはお察しいたします。
Salesforce Japan生産性問題
まず、前提ですがSalesforce Japan(以下SJ社)さんはめちゃくちゃ優秀な営業マンが揃っており、国内にThe Model型の営業モデルを流行らせたJapanセールスのリーダー的存在で、間違いなく営業生産性も高いんだと思います！
ただあくまでも以下のデータだけでの判断だと誤解も生むよねということです。
上図をみると確かにSJ社の生産性は非常に高いように感じますが皆様の感覚値的にはどうでしょうか？
SJ社の製品は確かに客単価は高いですがその分オンボーディング支援やその後のサポートはほぼ必須ですし、プロダクトの特性を考えてもそこまで少数先鋭型に向いているかというと違和感は残りますよね。
ではなんの観点が抜けているのでしょうか。
答えは開発組織を国内においてはほとんど持っていないということですね。
SaaS企業においてエンジニア人件費を含むR&Dコストは売上の20%程度です。
生産性=従業員数/売上で考えると分子の従業員数に対してエンジニアリソースをマイナスできるのは大きな差になりますね。
ちなみにそれを考慮してもSJ社の生産性は高いのでやはり流石です。
問題は正しく驚きましょうということです。
数字トラップを避けるためのポイント
ではこれらの数字トラップを避けるためにはどうしたらいいでしょうか。
体感値による違和感を信じる
経験によりその分野に強い方はマーケティング的な数字トラップには違和感を感じやすいと思います。
まずはその直感を信じて裏側のソース元の数字を整理しましょう。
しかし、やっかいなのは知見がない分野における数字トラップですよね。
以下に個人的な対処法を記載します。
まずは確認
①情報の出どころが信頼できる存在かを確認する
ちゃんとした会社か個人かということです。
②データを提供している会社/個人がその結果によって便益を得る存在であるか
マーケティングとして利用されている数字もそうですが、中立的と見せかけてバズるという便益を得ている場合もあるので注意が必要です。
③調査方法が明記されているか
調査対象の属性やN数が主ですが意外に盲点なのが"問い方"です。
心理学的な方法を使うなどして結果が良いようにでるように操作している場合もあります。
マーケティング用の顧客満足度調査などでよく使われる手法ですね。
これら3つが揃わなかった場合はまず半信半疑くらいで向き合うのがベストです。
自社のマーケティングコピーなどに活用するのはソース元が信頼できる企業であればいいとは思いますが重要な経営や事業判断にそのまま使うのはNGですね。
まとめ
ビジネスマンが数字トラップに引っ掛からないためには、単なる数字の羅列を超えた深い分析と多角的な視点が必要です。本記事で紹介した具体的な例やポイントを参考にしながら、常に批判的な視点を持ち、データの真実を見極める力を養ってください。データの裏にあるストーリーを理解することで、より賢明な意思決定が可能となります。
※本記事は生成AIを活用して作成しています。
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