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ROBOT PAYMENTのセールスイネーブルメントを公開してみる~競合データ編~
皆さまこんにちは。ROBOT PAYMENTの森山泰史です。
只今、競合データに関する仕組みを作ってる最中なのでその全体像、狙いを共有しようと思います。(こんな結果が出た!という報告ができれば理想なのですが今回は間に合わず、すいません)
なぜやるのか?目的は?
営業組織において、受注したときの勝因分析、失注したときの敗因分析をしている組織は比較的多いと思います。
当社でもこれに関しては実施しており、顧客管理システム(Salesforce)において商談のフェーズを「契約」「失注」に変更した際には必須入力項目としています。
一方で、白黒ついていない商談フェーズで「競合データのみ」に焦点を当てた分析がまだまだ弱く、ここの対策次第ではまだまだ受注率は伸びるのではないか?という期待と仮説が生まれたからです。
一言で言うと「受注率を上げるため」にやります。
そして、やるからには””セールスイネーブルメント””に則って一回限りの、単発の分析で終わらせず、継続的に誰もが簡単に運用できるような仕組みにしなくては!と思った次第です。
また、当社のようにSaaSを展開している業界においては昨今競合を調べていないお客様はほぼいないと言っても過言ではないと考えています。
まず取り組んだことはこちらです。
1.SFA(Salesforce)のデータ整備
まずはBefore,After、PDCAを回すためのデータ整備からです。
冒頭で触れた通り、当社では受注した時と失注した時のフェーズでしか競合データを取得していませんでしたので、現在商談中のデータに関しては営業に協力してもらい、競合の社名を入れてもらいました。
※ちなみに後々の分析を考えるとフリーテキストエリアでの入力は絶対やめた方がいいです。
イメージはこんな感じです。競合は1社とは限らないので複数選択できるようにするのと、どうやっても聞き出せないこともあるので「不明」といった選択肢も残しています。
2.分析と考察
データが集まったら考察と施策への落とし込みです。
営業メンバーにいれてもらったデータによってこんなアウトプットが可能になりました。
・競合とあたったときの勝敗率(営業個人別/チーム別)
・時系列で見たときの、勝敗推移及び傾向
・個人ごとの偏り(得意な競合、苦手な競合)
・どの競合と当たる率が高いのか?とその推移
これらが可視化できることで、テコ入れすべきはどこなのか?が一目瞭然になりました。
例えばこのグラフで言うと、優先順位をあげて対策しないといけないのは「D社」になりますし、「B社」に対してはなぜ勝率が高いのか、また個人別で見たときにB社の勝率が平均よりも低い営業は個別フォローが必要となるわけです。
3.どのように勝率をあげていくか?
肝心なのはここです。
まず当社の課題として、
・競合のサービス、機能理解レベル感が統一されていない
・競合も日々進化する中で最新の情報に追いついていけない
・バッティングしたとき、具体的にどこを訴求すべきなのかといったアウト返しの情報が営業に染み付いていない
といったことが挙げられたので、まずは競合の情報を定着させる仕組み、嫌でも暗記してしまうような仕組みを作ろうと考えました。そして定着させるには普段から情報に触れる量を増やしていくことが近道なのではないかと仮説を立てました。
4.Salesforce・競合データ・Slackを連携
競合情報に触れる量を増やす=営業が日々触るもの=Salesforce
という考えに至り、Salesforceに競合データを登録すると同時に、社内で蓄積した競合に関するデータと連携し、Slackで自動通知してあげようと考えています。(絶賛構築中です)
※ちなみにここでmyTrailheadで作ったコンテンツが活きてきます。
これによって競合に対する知識を最適化し、受注率をあげようと目論んでいるわけです。
まとめ
この取り組み自体はこれからなので、まだ成果として共有できるレベルまで至っていませんし、狙い通りになるかどうかも分かりません。
(結果が気になる人は個別にお問い合わせください)
ただ、ひとつ言えるのはチーム内で競合に対する情報を積極的に共有していこうというメンバーが増えてきたということです。こういったいい流れを絶やさないようにし成果まで繋げていきたいと改めて感じております。
ROBOT PAYMENTの塾長こと森山。Twitter、はじめます。
— 森山泰史@ROBOT PAYMENTの塾長 (@moriyama0603) June 8, 2020
そして余談ですが、競合が一段落ついたら導入事例も同じようにSalesforceとSlackを自動連携しようと考えていますので、またいつかのnoteに書ければと思います!
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