デジタル技術の営業への利用

デジタル技術と営業への利用

　デジタル技術を営業に利用するとすれば以下のような使い方が考えられます。

顧客行動の分析と予想

　顧客がA資料とB資料を請求しているので、３番の商品をお勧めした方が良い、もしくは、この種類の顧客にアプローチした方が良い等の顧客の分析が可能です。（ハーバードビジネスレビュー２０２３年１月号２１頁、ハーバードビジネスレビュー２０２３年１月号４１頁）。

自動化

　顧客が〇〇という行動をすれば、××するとういう形で一定の自動化も考えられます。（ハーバードビジネスレビュー２０２３年１月号３４頁）。

情報の集約

（１）未認知顧客、認知済未購入顧客、一般購入顧客、ロイヤル顧客等、その他顧客の属性に分けて分類します。

（２）各属性の顧客の声を拾い上げて、最適な対応を試します。

（３）上手く行ったノウハウはマニュアル化して標準化します。そして、デジタルツールを使って全社一貫して対応ができるように一元化していくことも考えられます。（ハーバードビジネスレビュー２０２３年１月号３３頁）。

外れ値の分析

（１）商品Aの販売量が異常値（外れ値）だった場合に、顧客に直接聞いてみれば思わぬ発見をすることができます。

（２）交通誘導員向けに作った防寒ウェアが異常に売れて、その原因を調べると、バイクユーザーが購入していることが分かった。これをきっかけに、作業服を取り扱っていたワークマンが、アウトドアウェアの市場を見つけた例があります。（土屋哲雄「ワークマン式「しない経営」 4000億円の空白市場を切り拓いた秘密」７７頁）。

データ収集のポイント

（１）顧客の分類や、顧客のニーズ、顧客の行動を類型化してデータ化することになります。
（２）仮に類型化せずに、データ化しても、一覧性がなく分析ができません。
（３）どのようにな要素をどのようにデータ化していくかは、一人一人の顧客から細かく話を聞いてサンプルを１０個、２０個集めます。
　これを、「①どのような顧客の特性が、②顧客のどのような行動につながのか、もしくは、③顧客がどのようなニーズに繋がるのか。」を大きくグループ分けした上で、「（ア）数値化できるか、（イ）客観的に判断できるか、（ウ）情報収集が容易であるか」を検討して収集する情報を決定します。
（４）収集するコストが上がると、現場に負担がかかります。また、数字がごちゃごちゃすると、専門知識のない社員が数字を利用するハードルがあります。データ分析で集めるデータも絞るのが鉄則です。