SalesAnalytics｜営業データ分析の基本ステップ

データ分析、特にマーケティングに関するデータ分析の情報はちょっと探せばいくらでも見つかるし、手に入れることが出来ます。

一方で、意外と見つからないのが営業に関するデータ分析の情報。

私自身、現在は営業企画として営業データ分析に携わっていますが、はじめた頃に一番困ったのがこの情報の少なさ。

営業企画になる前は、現場営業（フィールドセールス）、カスタマーサクセス、商品企画、広報・IR、経営企画などに携わって来ました。

これらに共通していたのは、まずは基本をしっかりと押さえれば、まったく別物の仕事に見えても、ちゃんと専門家として仕事できるようになること。

今回、情報の少ない「営業データ分析」について、基本ステップ編をスライドにまとめてみましたのでご紹介します。

Contents

本書を読むとわかる3つのこと
こんな経験ありませんか？
データ分析にありがちな3つの誤解
営業データ分析｜基本ステップ１
「売れるまで」のプロセスを整理する
営業データ分析｜基本ステップ２
顧客が次のフェーズへ進まない理由の理解
営業データ分析｜基本ステップ３
目的・仮説あってのデータ分析

スライドの構成はこのようなかたち↑。

色々と書き込みたいことはほかにも数多くあるのですが、今回のテーマはあくまでも基本ステップですので、これに関することの説明にのみフォーカスしています。

本書を読むとわかる3つのこと

1. 「営業活動の」データ分析とは何か、がわかる

2. 統計とか、分析ツールとか、データサイエンスなんちゃらとかそれ以前の「そもそものこと」がわかる

3. 「営業データ分析担当者になったその日」からやることがわかる

データ分析としては、対象がマーケティングだろうと商品開発だろうと営業だろうと基本は一緒。

ですが、やはり「営業とは」のドメイン知識・理解が無いと、まあ外します。スベります。

こんな経験ありませんか？

• データ集めたし、考えた施策もやった。だけど、それが成果につながったと言えるのか実はよくわからない

• 上司から「SFAあるんだからそのデータ使って分析しろ」と言われたが、何をすればいいのかわからず、当の上司も実は理解せずに指示している

• 苦労して分析レポートを作成してみたけど、営業現場の実際のアクションにつながっていない

営業を対象としたデータ分析に限らず、初めてデータ分析に携わる人が間違うことを、「あるある」としてまとめてみました。

「データ分析」という呼び名がいけないのか、大半の人がデータを集める作業から始めますし、データを集めてから考え始めます。

断言しますが、「あるある」に該当することを行っていると、100%失敗します。

基本ステップ１：「売れるまで」のプロセスを整理する

売上はあくまでも結果なので、予算との差異だけを見ても何も分かりません。

結果のギャップは、当然その手前のどこかで生じたギャップを要因として引き起こされるからです。

営業部門を持っている企業でも、意外と営業プロセスの定義が無かったり、定義があっても認識がズレていたりします。

その場合は、データ分析以前にその整理から始めなければいけないことも少なくありません。

基本ステップ２：顧客が次のフェーズへ進まない理由の理解

データ分析に対する勘違いの代表格が、データ=定量データ、数字だけでできると思ってしまうこと。

データにはもちろん定性データも含まれますし、顧客と直に接する営業活動の場合、むしろ定性データのほうが重要。

なぜなら、営業活動における定性データとは「顧客理解」にほかならず、顧客理解無くして営業プロセスがゴールまで進むことはないからです。

※顧客理解なく売れてしまうこともありますが、遠からずその顧客は離れて行きます

基本ステップ３：目的・仮説あってのデータ分析

データ分析の基本というか課題形成の基本。

目的なくしてあるべき姿が定まることはなく、あるべき姿なくして問題も定まらないので、データ分析で導出すべき課題設定を行えるわけがありません。

また、仮説立てずに定量データを見てしまうと、ほぼ確実に認知バイアスの罠にはまってしまい、的外れな分析結果を出すハメになってしまいます。

まとめ

今回はSalesAnalytics│営業データ分析の基本ステップをテーマにまとめてみました。

次回は、各ステップを1つずつ解説を加えていく「基礎編」シリーズに入っていこうと思います。