営業成績を上げるために「データ分析」がしたくても、具体的な方法が分からずに悩んでいませんか？
現代の営業活動においてデータ分析は必要不可欠です。コツやカン、気合い、根性、経験則といった感覚的・主観的なアナログ手法だけではもう難しいことは分かりつつも、「デジタル」的手法はどこから何に手を付けていけばいいのでしょう。日々の営業数値にも追われるだけに、苦心している人も多いのではないでしょうか。
その解決策として多くの企業で導入例が進んでいるIT製品の1つが「SFA（営業支援システム）」です。
本記事では、SFAで行うデータ分析の基礎知識として、SFAに備える機能と具体的なメリット、成果を出していく具体的な分析手法までを詳しく解説します。「デジタルデータ」を軸に営業活動の成果、効果を高めたい企業や担当者はぜひ参考にしてください。
目次
SFAとデータ分析の基礎知識
SFA（Sales Force Automation／営業支援システム）は営業活動を効率化し、正しいデータを軸に自動化していく手法・戦略、またはそのシステムやツールのことです。一元化した正しく最新の「データ」を軸に、営業活動の躍進を支援します。
以下から、SFAの基本と主な機能、営業成果向上に向けた方法を具体的に説明します。
SFAとは／データ分析とは
SFA（Sales Force Automation／営業支援システム）は、営業活動に関するあらゆる情報をデジタルデータとして一元管理し、営業活動の自動化と効率化、営業成果の向上を支援する目的を持つIT製品です。
営業担当者の活動には例えば、営業情報の管理（CRM）、顧客管理（CRM）、営業案件の追跡、商談の進ちょく記録、営業活動の計画、予測や分析、提案書や見積もりの作成、レポートの作成、請求書類の管理などがあります。SFAはこれら営業活動に関するさまざまな事柄を記録し、そのデータを多方面で活用し、時に自動化することによって、戦略的な視点を持った営業活動のタスクを効率化します。
近年の営業活動では、DX（デジタルトランスフォーメーション）とデータドリブンのアプローチが特に重要になっています。
データドリブンとは、意思決定や戦略立案をデータと分析にもとづいて行うアプローチのことです。直感や経験だけに頼るのではなく、具体的で正しい数字（データ）とそれに基づく分析に沿って計画された戦略を実行することは、営業活動の向上と安定に必要不可欠です。
SFAを活用することで、日々の業務効率化だけでなく、データドリブンな意思決定が行えるようになることが大きな強みです。その結果、営業成績の向上への大きな貢献が期待できます。
データ分析とは、膨大なデータから有用な情報を抽出し、それをもとにして傾向やパターンを見つけ出し、未来の予測や意思決定に役立てるプロセスのことです。数値やテキストなどさまざまな形式のデータを、統計学や機械学習などの手法を使って分析します。この分析により、ビジネスの成長を促進したり、新たな問題解決の方法を見つけたりすることができます。
このように、SFAで得られた情報とデータ分析を組み合わせることで、営業活動のパフォーマンスをより高めることが期待されます。
SFAが備える主な機能
SFAには、営業活動に関するさまざまな情報を一元管理し、組織内で円滑に情報共有するための機能が数多く備わっています。
ここからは、SFAが備える主な機能を紹介します。
案件の管理機能
「案件の管理機能」は、案件の進ちょく状況を細かく記録し、データとして一元管理する機能です。案件ごとの過去の営業結果や傾向を分析することで、より効果的なアプローチを模索できます。
データを一元管理することで、社内・メンバー・チーム・部署間で情報のリアルタイム共有も実現します。これにより、各担当の案件状況の共有も効率的に行えます。営業担当者が効率よく営業活動を行い、成約につなげるために重要となる機能です。
顧客の管理機能
案件とともに、顧客情報も連携して同様に管理することで、より顧客に合わせた提案を実現できます。
「顧客の管理機能」では、顧客単位の基本情報から、過去の購入履歴、コミュニケーションの記録、アクセス履歴、担当者固有の申し送りといったメモなどまで情報を一元管理します。担当者は必要な情報をすぐに活用できます。
また、情報を一元化することによって、営業担当者が変わったとしても引き継ぎが容易になります。顧客理解を深めるだけでなく、情報の属人化を防ぐことにもつながります。
顧客との関係性を構築、向上・維持するための重要な機能です。
商談内容の管理機能
「商談内容の管理機能」は、案件管理と関連しつつも、各商談単位の詳細な情報、例えば顧客のニーズ、予算、タイムライン、競合情報などを記録し、一元管理する機能です。営業担当者は必要な情報をいつでも参照でき、適切な戦略を立てやすくなります。
商談ごとの特徴や詳細を理解することで、適切な提案やプレゼンテーションを行えるようになります。過去の成功した商談のデータを分析し、次へつなげる戦略的な活動も可能になるでしょう。
営業活動の管理機能
「営業活動の管理機能」は、日々の営業活動を記録し、またその進ちょくを確認、追跡できるよう情報を管理する機能です。
担当者は日報やレポート作成の効率化に寄与するほか、完了した営業活動の成果を測定して分析することで、今後の戦略へ生かすような活動が期待できます。
各担当者の進ちょくは管理者も容易に確認できます。データやレポートから、全体的な目標進ちょくや課題を確認する、改善箇所を把握して対策を的確にアドバイスするといった業績管理の効率化も実現します。
売上予測と予実の管理機能
「売上予測と予実の管理機能」は、蓄積したデータと現在の商談情報に基づいて売上予測を行う機能です。より精密な売上予測とともに、さらなる戦略化も期待できます。
実績と予測の比較を行うことで潜在的なリスクを早期に発見し、目標達成に向けた計画修正なども早期に対策できます。
To Doリストの管理機能
「To Doリストの管理」は、営業担当者のタスク管理を支援し、日々の作業効率化に寄与する機能です。
例えば「優先順位付け」の自動化。ツールが優先順位に基づいたタスク管理を提案してくれます。今日は「まず」これからやる、「今日中」にやるべき作業はこれ。こんなようにタスク管理が複雑になりがちな担当者の活動を支援してくれます。
この他、日々行ったタスクを正しく管理できることで、上司への報告書などの作成作業も簡略化できます。営業担当者は営業成果の向上に向けた“主業務”へ集中できるようになります。
スケジュールの管理機能
「スケジュールの管理機能」は、会議やアポイントメントのスケジュール管理を行い、時間のさらなる有効活用を可能にする機能です。
効率的なスケジュール管理により、予定の重複を避け、時間を最大限に活用できます。重要なアポイントメントを忘れないよう、自動リマインダー機能を設けるツールもあります。
ワークフロー機能
「ワークフロー機能」は、主に承認プロセスの効率化を支援する機能です。
担当者・承認者ともに、承認のプロセスも一元化することで、承認忘れ、あるいは承認待ちによる業務の遅延を減少させることができます。繰り返し行われる行程を自動化する機能によって、さらなる時間と労力の節約もできます。
併せて、承認を擁する各ステップが透明化されることで、コンプライアンスに沿ったプロセス全体の追跡や監視体制などもより確実なものになるでしょう。
★分析・集計機能
SFAの中でも特に重要で、キモとなる機能が「データ分析・集計機能」です。データを分析し、傾向や原因、取るべき対策・方向性を発見する、データドリブンな意思決定を支援します。
SFAは製品に応じて「何を分析するか／どう分析するか」の方法や手法まで適切に示され、自動化できるものもあります。それらが製品の特徴、強み、差別化ポイントになり得ます。この情報が的確に明示されることによって営業成績や市場動向などの重要な指標を理解しやすくなるでしょう。どの活動が効果的であったか、またどこに改善の余地があるのかを正しく把握できるようにもなります。
データドリブンなアプローチは、営業戦略を立てる上でとても重要。効率のよい営業活動を実現するためにも必須です。
レポート作成機能
「レポート作成機能」は、営業活動に関連する各種レポートの作成を簡略化し、営業担当者の作業効率を大幅に向上させる機能です。
この機能を活用することで、煩雑となりがちな報告書やレポートの作成作業の削減・簡略化が期待されます。その分、より多くの時間を主業務である営業活動へ充てることが可能になります。
統一されたフォーマットでのレポートを通じて、チームや経営層との情報共有もおこないやすくなるでしょう。管理層・経営層も定期的なレポートにより、営業活動の成果を評価し、戦略の調整や改善点の特定に役立てることが可能になります。
「情報の可視化と共有」は、営業成績の向上だけでなく組織全体の効率化にもつながります。
データドリブンの営業分析とその有用性
データドリブンとは、営業活動や戦略立案において客観的なデータをもとに意思決定を行うアプローチです。
直感や経験だけではなく、収集したデータを分析し、その結果を営業戦略の策定や改善に活用します。
このアプローチにより、効果的な営業活動と高い成果が期待できます。
営業戦略とデータ分析の関連性
現代のビジネス環境において、データ分析は営業戦略を立てる上で欠かせません。
SFAを使って市場の動向、顧客行動、競合状況などを収集して分析し、分析結果を活かすことで、精度の高い営業戦略が立てられます。
また、データ分析は目的に応じて行うべき分析方法が変わります。
以下に、営業戦略を立てるときに使われる代表的な分析方法をまとめます。
営業担当者が市場の変化に柔軟に対応でき、効果的な営業活動を行うためにも、目的に合ったデータ分析を選択しましょう。
動向分析
動向分析は、業界や市場全体の動き、競合他社の行動を深く分析することで、市場のニーズや顧客の動向を把握する手法です。
この分析により、業界や市場全体のトレンドが明らかになり、競合他社との比較を通じて自社の立ち位置を確認することができます。
要因分析
要因分析は、動向分析で得られたデータから一歩進み、その背景にある要因まで深く理解することが目的です。
特定の市場動向や顧客行動がなぜ起こったのか、その理由や要因を明確にします。
データを深く掘り下げることで、見落とされがちな小さなポイントやトレンドを捉えることができ、競合他社に差をつける戦略を立てることが可能です。
検証分析
検証分析は、動向分析や要因分析で得られた仮説を、実際のデータをもとに検証する手法です。
これにより、営業戦略の妥当性を確かめられます。
実際のデータにもとづいて仮説をテストすることで、営業戦略の効果を事前に予測し、実装前にリスクを最小限に抑えることが可能です。
検証分析は、データドリブンなアプローチを強化し、今後の営業戦略をさらに良いものにするためにも重要な分析です。
SFAで行う具体的なデータ分析の手法・手順
SFAを使う上で、どのような分析を行えば営業成績向上につながるのでしょうか。
ここからは、SFAを活用して行う主な分析方法と、その効果について解説します。
- 顧客分析
- 商談分析
- 行動分析
- パイプライン分析
- KPI分析
「顧客分析」の方法とその効果
顧客分析は、市場のニーズや顧客の動向の変化を把握するために行う分析方法です。
SFAを利用して顧客データを分析することで、顧客の行動パターンや好みを理解し、これらの情報をもとにした効果的なマーケティング戦略を策定することができます。
動向分析を通じて、市場のニーズや顧客の動向の変化を正確に把握し、これらの情報をもとに個別の顧客に合わせたアプローチを計画することが可能になります。
結果として、顧客満足度の向上やロイヤリティの強化が期待できます。
「商談分析」の手法とその有用性
商談分析は、商談の成功要因や改善点を特定するために行う分析方法です。
SFAを活用して営業中の商談データを詳細に分析し、どの要素が成功に貢献しているか、またどの点に課題があるかを明らかにします。
この分析により、営業戦略の精度を高め、商談の成約率を向上させることが期待できます。
また、営業プロセスの効率化も実現し、営業活動全体の最適化にも役立ちます。
「行動分析」の方法とその効果
行動分析は、顧客や営業担当者の行動パターンを分析することで、より効果的なアプローチ戦略を立てるための分析方法です。
顧客の購入行動や関心のある領域を特定し、よりパーソナライズされた営業アプローチを展開することが可能になります。
また、営業担当者の活動パターンを分析することで、時間管理やリソース配分の最適化を図り、生産性の向上を実現します。
「パイプライン分析」の方法と概要
パイプライン分析は、営業プロセスの各段階での進捗や課題を評価し、改善点を見つけ出すための分析方法です。
案件ごとの進捗状況を詳細に把握し、各ステージにおける課題やボトルネックを特定します。
これにより、商談の進行状況をより効率的に管理し、案件の成約率を高めるための戦略を立てることができます。
「KPI分析」と概要と得られる成果
KPI分析は、業績評価指標をデータとして収集して分析することで、業績や進捗を把握する分析方法です。
営業活動における重要なKPIを定め、これらを定期的に分析することで、営業のパフォーマンスを客観的に評価し、改善の方向性を明確にします。
これらの分析手法を組み合わせて活用することで、営業支援の効率化と成果の向上を実現することが可能です。
SFAでデータ分析をするときの注意点
データ分析の効果を最大限に発揮するために、データ分析を行う際のいくつかの注意点を押さえて必要もあります。ここでは、よく陥ってしまいがちなことを例に、SFAでデータ分析をする際に注意すべきポイントを解説します。
×不正確なデータで分析してしまう
SFAツールを用いたデータ分析では、データの質が分析の精度に大きく影響します。不正確なデータ入力や不完全なデータのまま分析を進めてしまうと、誤った結論に導かれてしまうことがあります。
そのため、データ分析を始める前にデータの「クレンジング作業」を入念に行いましょう。クレンジングとは、データの整合性を確認し、不足している情報がないか、また誤入力がないかをチェックするプロセスです。信頼できるデータに整えることが特に重要なポイントです。
×分析の目的を明確にしないまま進めてしまう
分析の目的を明確にして進行することも極めて重要です。目的があいまいなままデータ分析を進めてしまうと、結局何を得たいのか、どの指標が重要なのかを見失いがちです。結果として、時間とリソースを無駄に消費することになります。
分析を始める前に「何を達成したいのか」「どのような問いに答えたいのか」を明確にしましょう。目的に基づいて分析計画を立て、関連するデータポイントを特定することです。これにより、効率的かつ目的に沿った分析を行うことができます。
×分析結果の解釈を誤ってしまう
SFAの分析ツールを用いて得られたデータは、時として誤解を招きやすいものかもしれません。データの背後にあるコンテキストを無視して結果だけに注目すると、失注してしまう、誤った戦略を立ててしまう原因になってしまいます。
分析結果を解釈する際は、データの背後にあるストーリーやコンテキストも考慮に入れることが重要です。結果のみに焦点を当てるのではなく、なぜそのような結果になったのか、どのような外部要因が影響しているのか、といったことも考慮しましょう。他のデータソースとの比較検討も有効となるでしょう。
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