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1.データドリブンな営業スタイルの必要性
データドリブンな営業スタイルを行う上での問題として、計測できない・測定できないものは管理できないということがあります。仮にクライアントから解約率を抑えたいという案件でコンサルを依頼されたとした場合、まずは、解約するお客様の解約理由や、どのような目的で契約していて、それがどの程度達成されたか、などを知る必要があります。
しかしそれらのデータをとっていなければ、知りたい情報を知ることができません。情報がない場合は、それらの問題に対処する事ができません。そのため、問題に対処する際はまず、データを見える化する必要があります。
例えば、付き合っている男女を例に考えてみましょう。別れようと言われたときに、「わかった」とだけ言って理由を何も聞かなければ、なぜ振られてしまったのかわかりません。だから次の恋愛でも同じことを繰り返して振られてしまうかもしれません。
このように、測定できない・していないものは管理できないということになってしまいます。そのため、問題に対処するには、計測を行い、データを集めることが必要なのです。
2.データドリブンな営業スタイルに必要なデータ
今回ご説明するデータドリブン営業スタイルで重要なことの1つは部門ごとでも、役職ごとでも、何かまとまりごとに役割とKPIを決める必要があるということです。
ここで、KPIはキーパフォーマンスインジケーターのことを指します。最終目標へのプロセスの目標数値で、まとまり毎の達成度合いを計測・監視するための定量的な指標です。
データドリブンな営業スタイルを実行する上では、こうしたKPIを設定し、それぞれについてデータを計測し、蓄積していくことが必要なのです。これらのデータを元にして、目下の問題にデータドリブンに対処することが可能になるのです。
3.データ活用の具体例
データを活用するのには、データを収集する必要があります。ではどのように収集し、活用するのか、2つの具体例からご説明します。
3-1.身近な例：就職活動
例えば就活生が内定を１つもらうことを目標にしたとしましょう。内定１つをもらうために、KPIを設定していきます。
上の画像のような過程があり、それぞれの過程で通過率が何％かを掛けていきます。この通過率は、今の自分の実力や、志望業界などの様々な要素によって変わってきます。しかし、自分の通過率の概算が難しい場合でも、自分に似た先輩等に大体の通過率を聞くことで、自分の通過率を予想することができます。
一般に２次面接は企業の組織長が出てくるので通過率は落ちる傾向にあるためです。一方で、最終面接は今まで１次・２次と面接を通過してきているので、他の面接の通過率と比べると高くなります。これらのことから、今回は各面接の通過率は、ES50%、１次面接30%、２次面接20%、最終面接50%と仮定すると1社内定するには、エントリーは132社すれば良いとわかります。
ここまでの説明のように、測定できる数値があるからこそ、これらの数値を出すことができます。一個ずつ全部振り返ることで、必要となる行動の数を出すことができます。なのでまず、KPIを計測することで、具体的な指標を出すことができます。
3-2.ビジネスにおけるデータ活用の具体例：営業
前章では内定の話を例にしましたが、これは営業にも言えることです。セールスの話を少し具体的に考えてみましょう。セールスの流れが、初回訪問・提案・ボトルネック解消・受注だとすれば、初回訪問から本提案に行くまでに聞かなくてはならない情報は沢山あります。
ここで重要なものとしてBANT情報と呼ばれるものがあります。
・B：バジェット（予算）
・A：オーソリティ(決裁者)
・N：ニーズ
・T：タイムフレーム
つまり、提案のためには、いつまでにだれがどのように意思決定するかを把握する必要があるということです。
さらに、企業対企業の取引であるBtoBのビジネスで提案する際、直接やりとりをしている人が意思決定者ではない場合がほとんどのため、最終的な意思決定者のキャラクターを知っておく必要があります。なぜなら、通る提案書を作成するには、直接やり取りする人ではなく、意思決定者の目に魅力的な提案を作成する必要があるからです。そのため、通る提案書を作成するために営業はBANT情報をしっかり把握しておく必要があります。
例えば、費用感はクリアしているか、競合の情報は持っているかなどの項目について、全てスコア化して、これが当てはまっていたら何点というふうに点数を出していきます。このようにして合計点を出し、「何点以上はスコア良好なので受注率80％以上です」といった形で決めていきます。
このようにすることでなぜこのお客さんは失注したかがわかります。このデータの母数を増やしていくことで、顧客の失注の傾向を掴むことができます。つまり、計測することで対策ができ、受注率をあげることができます。このような意味で計測できないデータは、今の営業では使うことができない、管理できないということになります。
このように、どのような情報でも定量化していくことが重要になって来ます。クライアント別や商品別生産性なども定量化することでデータを活用できるのです。
4.データドリブンな営業スタイルを支えるツール
そして今の営業スタイルではSFAなどのツールを使って管理しています。詳しい話はまた別の記事でご説明しますが、ここではさわりの部分だけ説明します。
このようなツールがあって受注日や失注日、問い合わせのチャネル等を入力するものです。これによってチャネルの管理もできますし、スケージュールを管理することもできます。
１つの工程をクリアして次の工程のページに移そうとした時に、ある一定の項目を入力しないと保存できない仕組みになっています。これによって確認不足を防ぐこともできますし、再度確認することもできます。また、聞かなくてはならないこともフリー入力ではなく、選択式にすることで、その選択肢ごとに検索して一式検索ができるようになり、より管理がしやすくなります。
これによって選択肢ごとの傾向を見たりすることもできるようになります。どのようなチャネルからの流入がどれくらい多いか、どのフェーズで失注することが多いか、といったことを測ることができます。他には件数の推移を見たり、フォームの送信数を見ることなどもできます。これが計測してツールを使って管理するものの代表的なものになります。
まとめ
ここまでデータドリブンな営業スタイルについてご説明しました。具体例を交え、KPIなどの目的を数値化して、データを蓄積することで、問題の原因を明らかにし、対処することができるということをお伝えしました。データを活用するにはまずKPIなどの細かな目標の設定から行う必要があり、それをもとに蓄積したデータを活用するのです。
ここで、データを蓄積する仕組みや活用する仕組みにさらに興味がある方はこちらのリンクからお問合せください。
