【データドリブン経営】データ分析と営業

デジタル化と営業

　営業について、デジタル技術を応用するとなれば、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）デジタル化によって、個人のノウハウを共有することが容易になります。

（２）例えば、ある社員の営業の成功例を、別の社員が検索することが可能にしておきます。

（３）上手く行ったノウハウはマニュアル化して共有することできます。（標準化）。

参考

　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）顧客のセグメント化し、顧客の行動を類型化して、データ入力しやすい形にします。
（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２０個集めます。
　これを、「①どのような顧客が、②どのようなニーズを持って、③どのような行動をとるのか、について「（ア）（入力すべき）データを手に入れやすいか、（イ）入力する際に、どの項目に入力すべきか判断しやすいか、（ウ）検索しやすいか、」を検討して収集する情報を決定していきます。
（４）収集するデータが増えると、現場に負担がかかります。データ分析で集めるデータも絞るのが鉄則です。