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SalesAnalytics|営業データ分析の基本ステップ

 SalesAnalytics|営業データ分析の基本ステップ

本書を読むとわかる3つのこと
1.「営業活動の」データ分析とは何か、がわかる
2.統計とか、分析ツールとか、データサイエンスなんちゃらとかそれ以前の「そもそものこと」がわかる
3.「営業データ分析担当者になったその日」からやることがわかる

Contents
本書を読むとわかる3つのこと
こんな経験ありませんか?
データ分析にありがちな3つの誤解
営業データ分析|基本ステップ1
「売れるまで」のプロセスを整理する
営業データ分析|基本ステップ2
顧客が次のフェーズへ進まない理由の理解
営業データ分析|基本ステップ3
目的・仮説あってのデータ分析

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Transcript

  1. SalesAnalytics Nobuhisa Obara 営業データ分析の基本ステップ

  2. 自己紹介 2

  3. 3 Contents No 本書を読むとわかる3つのこと 4 こんな経験ありませんか? 5 データ分析にありがちな3つの誤解 7 営業データ分析|基本ステップ1

    11 「売れるまで」のプロセスを整理する 12 営業データ分析|基本ステップ2 16 顧客が次のフェーズへ進まない理由の理解 17 営業データ分析|基本ステップ3 20 目的・仮説あってのデータ分析 21 宣伝 27 営業データ分析のご相談はVisionTalkへ!! 28
  4. 本書を読むとわかる3つのこと 1. 「営業活動の」データ分析とは何か、がわかる 2. 統計とか、分析ツールとか、データサイエンスなんちゃらとかそ れ以前の「そもそものこと」がわかる 3. 「営業データ分析担当者になったその日」からやることがわかる 4

  5. 営業データ分析あるある 5

  6. こんな経験ありませんか? • データ集めたし、考えた施策もやった。だけど、それが成果につ ながったと言えるのか実はよくわからない • 上司から「SFAあるんだからそのデータ使って分析しろ」と言わ れたが、何をすればいいのかわからず、当の上司も実は理解 せずに指示している • 苦労して分析レポートを作成してみたけど、営業現場の実際の

    アクションにつながっていない 6
  7. データ分析にありがちな3つの誤解 1. データを集めれば、「何か」が「いい感じに」わかると思っている 2. とりあえず細かく分けてみれば、「何か」が「いい感じに」わかる と思っている 3. 何かいいツール・手法があって、それを使えば「パッとわかる」と 思っている 7

  8. データ分析にありがちな3つの誤解 1. データを集めれば、「何か」が「いい感じに」わかると思っている ⇒集める作業をしているうちにそこで満足してしまう or 集めるだけ集めてからその先が「?」なことに気づく 8

  9. データ分析にありがちな3つの誤解 2. とりあえず細かく分けてみれば、「何か」が「いい感じに」わかる と思っている ⇒細かくわける作業をしているうちに、迷路に迷い込む 9

  10. データ分析にありがちな3つの誤解 3. 何かいいツール・手法があって、それを使えば「パッとわかる」と 思っている ⇒使えば「答えみたいなもの」が出てくるが、それが何なのかわ からない ⇒見せられた営業現場も腹落ちしないので、「分析だけの分で き」で終わってしまう 10

  11. 営業データ分析|基本ステップ1 11

  12. 「売れるまで」のプロセスを整理する 12

  13. 13 市場へのリーチから受注・売上へ、どのようなプロセスでどれくらい遷移しているかを把握 マーケット リーチ リード獲得 商談 受注 継続 市場母数 リーチ数

    リード数 商談案件数 受注案件数 契約継続数 リード獲得率 商談化率 受注率 継続率 受注単価 商談期間 LTV
  14. 14 全体像を整理してから、営業部門別あるいは顧客属性別の内訳とその差異を確かめる 営業部門別 顧客属性別

  15. 売上予実差異の確認は必要だが、売上 は必達目標であってもあくまでも結果。 データ分析をするのは結果を変えたいか らであって、結果を変えたいのであれば 働きかけるのは要因に対して。 そのためには、プロセスのどこにその要 因があるかを知ることが重要。 若い企業も老舗企業も、営業部門があっ ても意外とプロセス定義orその認識が曖 昧なので、まずはここから

    15 「売れるまで」の プロセスを整理する 営業データ分析|基本ステップ1
  16. 営業データ分析|基本ステップ2 16

  17. 顧客が次のフェーズへ進まない理由の理解 17

  18. 18 「数字」という結果を変える ⇒ 人である顧客の「心理・行動」への働きかけ 考える・観察すべきことは、例えば、 • 顧客はどのフェーズで止まりがちか? • そのフェーズで止まる際の顧客心理は何か? • その際の顧客心理がどのようになれば次へ進むか? •

    阻害要因を取り除く最善策は何か? • 施策実行の効果はどんな指標に表れるか? カスタマージャーニーマップ例 引用:ZeroSet
  19. BtoCビジネスであれ、BtoBビジネスであ れ、買う意思決定するのは「人」。 数字(定量データ)を見ればどこにギャッ プがあるか「事実」を知ることはできる。 ただし、顧客は名前も顔もある「人」で あって「数字」ではない。顧客行動・心理 を推し量ることで初めて、売れる理由・売 れない理由の「真実」に迫れる。 19 顧客が次のフェーズへ進

    まない理由の理解 営業データ分析|基本ステップ2
  20. 営業データ分析|基本ステップ3 20

  21. 目的・仮説あってのデータ分析 21

  22. 22 どこにギャップ(問題)があるかを分析する前に、あるべき姿(目的)と現状仮説が必要 現状? あるべ き姿 ギャップ(問題) 取り組むべきこと (課題) 要因深掘り

  23. 23 あるべき姿(目的)が異なれば、問題も課題と異なる 現状 あるべ き姿 ギャップ(問題) 課題 あるべ き姿 ギャップ(問題)

    課題
  24. 24 現状仮説を立てずに数字(定量データ)を見てしまうと、たまたま目に入った数字に騙される 現状 あるべ き姿 ギャップ(問題) 取り組むべきこと (課題) 要因深掘り

  25. 基本ステップ3として紹介したが、実際の 営業データ分析で最初に行うべきはこ れ。 最初に行うべきは目的の定義と現状仮説 の立案(できれば要因仮説も)であり、む しろ一番時間をかけたいところ。 このステップをしっかり行えれば、定量 データ・定性データを見ることは、単純作 業に過ぎなくなる。 25

    目的・仮説あってのデー タ分析 営業データ分析|基本ステップ3
  26. 1. 「売れるまで」のプロセスを整理する 2. 顧客が次のフェーズへ進まない理由の理解 3. 目的・仮説あってのデータ分析 26 SalesAnalytics|営業データ分析の基本ステップ

  27. 宣伝 27

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