営業を成功させるためにはデータを分析することが必要不可欠である
個人で改善できるレベルには限界があります。会社の業績が順調に伸び、なにもしなくても仕事が入ってくればいいのですが、今はそんな時代ではありません。
なんとか会社の業績を伸ばしたいのに、思うように業績が伸びない時は営業部門の問題点を洗い出し、改善をしていく必要があります。
顧客のニーズについていけず、気が付いたら売れない営業体制になっていたなんてならないためにも営業データ分析は重要な手法になります。
営業データの分析手法10個
営業に使える営業データ分析についてご紹介していきます。
営業データ分析という言葉は、ビジネスパーソンであれば誰もが聞いたことのある言葉ですが、実際にどのような分析があるのかをご存知の方は少ないでしょう。
営業部門で活用できるデータ分析手法はある程度決まっており、そんな営業データ分析手法について解説していきます。
営業データの分析手法1：動向分析
動向分析とは、商品やお客様の動向など、グラフを用いて見えるようにして、大きな動きを捉える分析です。
お客様が何を求めているのか、どとらの方向に進むのかなど、あくまでも大きな動きを知るための分析のため、小さな商品分析などをすることができません。
よって、これ単独での分析だけでは情報不足で、他の分析と合わせて分析をしていくことが重要になります。
営業データの分析手法2：要因分析
要因分析とは原因と結果の関係を明らかにすることです。問題が起きている発生源を突き止め、その原因を取り除くことで目標を達成することができます。
例えば、ある商品が売れなくなりました。その売れなくなった原因を洗い出し、洗い出した原因を１個づつ潰していき、真の原因を見付けることです。
動向分析も要因分析もあくまでも予想に過ぎませんので、これらの2つの分析をしたからといって営業成績が上がるわけではありません。
営業データの分析手法3：検証分析
検証分析とは、動向分析、要因分析で明らかにしてきた仮説を立証するための手法です。
いろいろな角度からデータや数値を分析し、さらに他の要因がないか検討し、検証した結果を確実なものへと導きます。その検証した結果を根本対策まで実施するのが検証分析になります。
動向分析、要因分析はデータを元に要因を検証していく手法ですが、検証分析はデータだけでなく、データを元に要因を導きだす柔軟な発想力が重要になってきます。
営業データの分析手法4：KPI分析
KPI分析とは、営業の売り上げ目標を設定、その達成率を定量的に分析し評価をする手法です。
例えば、今期の目標を「新規売り上げを前年比10％UP」とします。この目標を設定することで、営業訪問活動を強化しなければいけないということがわかります。
数値目標が出ていることで、各個人がゴールに向かって何をしなければいけないかというビジョンも明確になります。
営業データの分析手法5：エリア分析
エリア分析とは、自社商品のサービス、ターゲット層がどこに多く住んでおり、その地域ではどんな売り方をすればいいのかを検証し、それを踏まえた戦略を立てることをいいます。
エリア分析を行う上でのポイントは以下3つです。
・各エリアでの自社の現状把握
・自社が目指す商圏の見極め
・各エリアに合った広告戦略
ポイントごとに分析・検証を行い、それぞれにあった対策を実施することで、よりよい効果を得ることができます。
営業データの分析手法6：行動分析
行動分析とは、心理学の一つで、営業担当者の行動を分析から原因を追究し、担当者個人のスキルやカン・コツなどをなくすための分析手法になります。
営業成績が違うのを平準化することで、営業全体の成績を上げることができます。
例えば、スキルの低い人、高い人のそれぞれの行動を分析することで、何をすれば成績をUPすることができるのかが見えてきますし、どの担当者のどのエリアを任せていいのかもわかってきます。
営業データの分析手法7：ABC分析
ABC分析とは、商品や顧客など数ある指標の中から重要度を決めそれを管理、分析する手法です。
例えば、よく売れる主要商品をA、そこそこ売れる商品をB、まったく売れない商品をCというようにグルーピングします。
ABCに分けたグループを見ながら、Aをさらに伸ばす施策はないのか、BグループはAグループに上げる施策はないのか、Cグループで不要なものは削除できないかなどの施策を議論していきます。
営業データの分析手法8：クラスター分析
クラスター分析とは、異なる性質のもったものの中から、似た物をくくりだしグループ分けをして分析をしていく手法です。
かずあるデータの特徴をベクトルにして、そのベクトルから類似度を計算し、そこから似ているもの、似ていないものに分けていきます。
このように、複数あるデータの中からいくつかの階層にグループ分をしていくことで各商品のそれぞれのポジションを一目でわかるようにしていく手法です。
営業データの分析手法9:パイプライン分析
パイプライン分析とは、お客様への初回の顔合わせから、受注までの流れをパイプラインに例えて分析する手法になります。
顔合わせ、プレゼン、見積り、受注という流れで進んでいくとすると、各工程ごとに目標値を設定し、いつまでに何をすればいいのか、これをすればどれだけの売上があるのかという計画をたてます。
当初設定した計画と実績を比較して、計画どおりりに進んでいないのならどこに問題があったのかを分析する手法です。
営業データの分析手法10：バスケット分析
バスケット分析とは、1度に購入される商品の組み合わせを分析をし、それをどのようにすれば売れるかを検証する手法です。
例えば、1回のお買い物でどんな商品を同時に購入しているかを調べます。同時購入されている商品を分析し、それらを同じ棚に並べたりすることでお互いの売り上げを伸ばす手法になります。
バスケット分析をすつことで、１個だけでなく、他のも商品も合わせた相乗効果を得ることができます。
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営業データの分析が必要な理由3つ
営業データ分析の必要性をご紹介します。
営業データ分析を実施していないところもありますが、そんな会社ではなぜ営業分析が必要なのかを具体的にイメージすることができません。営業データ分析の必要性について、3つのポイントに絞ってご紹介します。
営業データの分析が必要な理由1：勘や経験に頼る活動には限界がある
営業マン一人一人の勘や経験に頼るには限界があります。
小規模の会社であれば、各会社ごとに営業マンが割り当てられており、その人個人の今までの勘や経験から何を売るのか、いくらで売るのかを決めて営業をしております。
しかし、人の勘や経験に頼るには限界があり、覚えるにも限界があります。今まで順調に推移していたとしてもこれ以上の利益を伸ばすことが難しくなります。
営業データの分析が必要な理由2：担当者の勘が外れた際の悪影響防止
営業マンに任せた場合、勘が外れてしまった場合の悪影響が大きいです。
営業マン任せにしていると、他の営業マンがいくらで販売をして、どのように営業をやっているかを理解することはできません。そのため、営業戦略であったり、意思決定についてはその人個人の裁量により決まります。
もちろん、意思決定が速いという点ではメリットがありますが、誰が何をしているのかが見えていないと間違った判断を下してしまうことがあります。
営業データの分析が必要な理由3：顧客ニーズの変化への敏速な対応
営業マンが個々に活動をしていると、環境影響、顧客のニーズに柔軟な対応ができなくなります。
営業マンがいつもどおりに販売しているだけでは、顧客のニーズが変化していることに気付くことができません。しかし、営業データを分析、他の営業マンの動きが理解できていれば、環境影響であったり、顧客の小さなニーズにもいち早くキャッチすることができます。
このように、他の営業マンがどのように営業しているかが重要になります。
適切なデータ分析によって営業成績を向上させましょう
営業は会社の業績を左右する大切な仕事です。その営業成績を上げるには動向分析、要因分析、検証分析のこの3つの基本的な分析を身に付けた上で、詳細なKPI分析、エリア分析を実施することをおすすめします。
分析手法は1つの手法だけで終わりにしないで、必ず複数の分析を組み合わせて実施してください。
