データドリブンとは？メリットや導入ステップを紹介
いまやマーケティングだけでなく、営業活動にも必須とされるデータドリブン。
本記事では、データドリブンとは何なのかを再確認しながら、営業活動に必要な理由やそのメリットとデメリット、そしてデータドリブンを取り入れるための手順も紹介します。
データドリブンとは
データドリブンとは、あらゆる種類・部門のデータを蓄積・分析することで、企業の意思決定をする業務プロセスのことです。
英語表記すると「Data Driven」となります。
企業活動に取り入れることで、企業における課題や未来予測、成功パターンや失敗パターンなどを導き出し、分析結果を今後の発展に役立てることができます。
ICTやAI・ビッグデータの活用といった先端技術は、あらゆる業種で取り入れられていますが、基本的にはすべてデジタルデータを企業活動に活かすことが目的です。
中でも、データを蓄積・分析して活用するデータドリブンは、営業活動にも必要な業務プロセスになりました。
営業にデータドリブンが必要な理由
今の時代においては、マーケティングだけでなく営業活動にもデータにもとづいた効率的な営業アプローチが不可欠となっています。以下、その理由を詳しく説明します。
変化の激しい市場環境への適応が求められる
市場環境は常に変化しており、「多様性」というキーワードが浸透して以来、さらに顧客ニーズや競争状況が目まぐるしく移り変わりました。
複雑な顧客ニーズに対応するためには、データにもとづいた意思決定を行い、顧客の要望を迅速に捉えたうえで的確な営業活動を講じる必要があります。
たとえば、過去のデータ分析から顧客行動や市場動向のトレンドを把握し、それにもとづくマーケティングや営業の戦略を策定することができます。
このように、マーケティングだけでなく営業担当者もデータを根拠とした顧客理解を行うことが求められるようになっているのです。
顧客満足度（LTV）が重要視される時代に
インターネットやスマートフォンの普及により、消費者は商品やサービスに関する情報をかんたんに収集できるようになり、価格だけでなく、質や利便性、顧客体験などを重視して選択するようになりました。
そのため、顧客満足度（LTV）の向上は企業にとって競争優位性を図るうえでとても重要なKPI指標といえるでしょう。顧客満足度を高めることで、顧客との長期的な関係を築き、収益を最大化することができます。
顧客満足度を測定するには適切な形で顧客データを収集しておく必要があり、それを担うのが、顧客との接点を持つ営業やマーケティングの役割なのです。
参考：LTV（ライフタイムバリュー）とは？意味や計算方法・向上させる施策をわかりやすく解説
データドリブンのメリット
それでは、営業活動にデータドリブンを取り入れるメリットを見ていきましょう。
ここでは、以下４つのメリットを紹介します。
- 訪問営業の削減（無駄が減る）
- 新規販売網の把握と開拓
- インバウンド増加のための施策策定
- 成約までの営業プロセス事例の共有
訪問営業の削減（無駄が減る）
データ分析によって得られる結果から、見込み客の選定から成約までの成功パターンを洗い出せます。
これを上手く活用することで、「とにかく数多く訪問する」という営業スタイルでの無駄足を減らすことも可能です。
たとえば、エリアごとの飛び込み営業をする場合。
エリア選定の根拠が「見込み客の多い地域だから」という予想に基づいていることは稀で、「まだ営業をかけていない地域だから」という理由のほうが多いのではないでしょうか。
結果、30件回って１件だけ話を聞いてくれた、という成果しか出なければ、それは無駄の多い営業方法だということです。
無駄足を減らせば、その分の稼働（移動時間など）をもっと成約率の高い行動へ割り振ることができますし、そもそもの「訪問営業」という営業スタイルの減少にもつながります。
新規販売網の把握と開拓
成約までの成功パターンや失敗パターンを知ることで、見込み客の傾向が分かります。
傾向が分かれば、横展開にて新規販売網を広げられる可能性も見えてくるのです。
たとえば、コピー機を販売する場合。
成約した顧客が製品のどういった点に反応したのかを分析した結果、「どこからでもワイヤレスで印刷できる」という体験に反応していることが分かれば、「体験」を推す販売方法を見いだすことができます。
このように、顧客のニーズをデータとして正確につかむことで、販売網の新規開拓においても成功率が上がるでしょう。
インバウンド増加のための施策策定
営業活動では今、インバウンドセールスが注目されています。
インバウンドセールスとは、サービスや商品の魅力を広告し、購買客からのアクションで売り上げを向上させる方法です。
インバウンドセールス増加においても、データドリブンを取り入れることで、その手段を見つけ出し、実行に移す判断材料になります。
たとえば、ターゲット層がどのようなメディアに触れているのかを知れば、SNSや動画広告を活用する方法も考えられるでしょう。
もし、これまで「押しの営業」を基本としていたならば、インバウンドセールスという新たな営業活動を取り入れるきっかけにもなります。
これは、上述した訪問営業の削減にもつながるでしょう。
成約までの営業プロセス事例の共有
データドリブンのために蓄積する営業データは、営業担当者一人ひとりの活動を細かくデータ化するのが理想です。
どのように見込み客を選定し、どのような営業トークで、どう成約に結び付いたかを詳細にデータ化します。
たとえば「ある年齢層へのトークには○○についての話題が反応がよかった」とか、「○○〜○○の順番で説明するとクローズしやすい」などのテクニックも成功の一例になります。
これにより、実際に成約まで導かれた営業プロセスの事例が共有できるのです。
また、失敗事例も共有することで同じパターンの営業方法を避け、成功事例に沿った営業方法を全員で共有可能です。
出したら失敗した話題や、「競合他社とアピールポイントが同じだった」など、他のメンバーと共有することで営業トークを修正できます。
営業のベテランの持つ暗黙知も共有できるというメリットがあるため、これまで成約率の低かった営業担当もそのノウハウを学べるのです。
データドリブンのデメリット
それでは、営業活動にデータドリブンを取り入れることで生じるデメリットについても確認しておきましょう。
デメリットについては、以下の２点が挙げられます。
- データを扱う能力が必要
- データドリブンのための環境（インフラ）整備にかかるコスト
データを扱う能力が必要
データドリブンを取り入れるためには、営業活動をデータとして蓄積する手段や、そのデータの見方、扱い方を学ばなければなりません。
たとえば、見込み客データを閲覧する方法、営業活動の詳細をデータ化する方法、蓄積されたデータから効率的な営業活動を見いだす方法など、これまでの業務プロセスにはなかった営業手法が必要です。
つまり、データドリブンについての教育（プロセスや使い方）コストや時間が必要だということです。
新しい業務プロセスを習慣化できるまでには、試行錯誤が繰り返され、その間は売り上げが減少してしまうかもしれないというリスクがあります。
データドリブンのための環境（インフラ）整備にかかるコスト
データドリブンはICTを活用した業務プロセスです。
そのため、取り入れるにはIT機器やシステムといったインフラ整備が必須となります。
たとえば、営業担当者一人ひとりにノートPCやタブレットを支給したり、データドリブンの要となるSFAやCRMといったシステムを導入したりすることが考えられるでしょう。
データドリブンのためのインフラ整備に、初期コストがかかることを把握しておかなければなりません。
データドリブンの導入ステップ
メリットとデメリットが分かったところで、データドリブンの導入ステップを見ていきましょう。
ここでは、以下３つのステップで紹介します。
- ステップ1：どのようなデータを蓄積するかを明確化する
- ステップ2：ツールを選択する
- ステップ3：習慣化できるような環境作りを検討する
ステップ1：どのようなデータを蓄積するかを明確化する
データドリブンでは、目的に合わせたデータ蓄積が大切です。
無計画にデータを集めても、すべてを有効に活用することは難しいでしょう。どのような情報を集め、どのように活用するのかを明確化しておく必要があります。
蓄積するデータには、たとえば以下のような項目が挙げられます。
- 顧客データ
- 売り上げデータ
- 見込み客
- Webサイトへのアクセス数やその経路
- コンバージョン率
- SNSの閲覧数
顧客データや売り上げデータなどは、営業活動をするうえで基本的なデータだといえるでしょう。
自社でWebサイトを構築している場合は、Webサイトへのアクセス数やその経路などを把握することで、インバウンドセールスに活用できます。
ステップ2：ツールを選択する
データドリブンの目的を明確化したら、次はツールの選択です。
選択するツールは、ノートPCやタブレットなどの機器と、データを管理するシステムの選択が必要です。
順序としては、まずシステムを選定し、導入するシステムに合わせて機器を選ぶ方が良いでしょう。なぜなら、システムによって推奨スペックなどが違うからです。
システムについては、近年はクラウドソリューションが主流なので、すでに所有している機器でも利用できる可能性が高いでしょう。
営業活動のデータ蓄積に適したシステムについてはSFAやCRMなどが代表的で、これらは主に、顧客管理や営業支援に使われます。
たとえば、顧客データや売り上げ、見込み客などの基本的なデータ蓄積から、顧客ごとのアプローチ方法（成功パターン、失敗パターン）などを共有することが可能です。
システム選定の基準は、ITリテラシーが高くなくてもかんたんに利用できるもの、つまり、だれもが使いやすいものを選びましょう。
また、SFAを用いた業務改善の施策の一つとして、「業務の外注化＝アウトソーシング」があります。アフターコロナにおいては特にテレワークとの相性も良く、近年になって多くの企業が導入しています。
以下の資料にアウトソーシングの概要から、CRM/SFAを用いたアフターフォローまで詳細を記載いたしました。業務の生産性向上の一案としてぜひご検討ください。
アプリの有無も選定基準
営業担当者は、外出中にデータ入力や閲覧をすることも多いでしょう。そこで意識しておきたいのが、システムにアクセスする方法です。
ブラウザでアクセスするのか、スマートフォンアプリに対応しているかによって、その使用感はかなり違います。スマートフォンでデータを書き込む場合には、やはりアプリに対応したサービスの方が使いやすく感じるでしょう。
そのため、スマートフォンをメインに使う可能性がある場合には、スマートフォンアプリ提供の有無も重要な選定基準になります。
顧客管理システムや営業支援システムについては、以下で詳しく紹介していますので、ぜひ参考にしてください。
参考：中小企業のための顧客管理システム比較：選ぶポイントとおすすめツール13選
ステップ3：習慣化できるような環境作りを検討する
データドリブンの導入で、最も重要なのが「その仕組みを習慣化すること」です。
データの蓄積も、データの活用も、それが習慣化されて使われなければ無駄になってしまいます。事実、目的の明確化やシステム・IT機器の選択をしても、現場で使われないケースは多いようです。
その理由は、「面倒」「操作が分かりにくい」「手間がかかる」といったものが大半を占めます。
たとえば、普段の会議やミーティングでは紙の資料を使わず、システムの閲覧をメインにすることでシステムに慣れるなど、システムの活用を中心に業務を進めていくということも必要です。
このように、システムの利用を習慣化できるような環境作りも同時に検討しておきましょう。
データドリブンな営業活動で業績向上を
本記事では、営業における「データドリブン」の重要性をポイントとして、データドリブンについて詳しく解説してきました。
データの活用によって見込みの高い顧客を判別できることからも、データドリブンを行うことで営業活動の効率化や顧客満足度の向上、成約率の向上、売上・利益の向上などを実現できます。
マーケティングと営業の連携や、営業DXによりデータドリブンな営業活動を積極的に推進し、自社の持続的な業績向上を実現させましょう。
