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SalesAnalytics|営業データ分析基礎編#1:「売れるまで」のプロセスを整理する

 SalesAnalytics|営業データ分析基礎編#1:「売れるまで」のプロセスを整理する

本書を読むとわかる3つのこと
1.売上予算と結果である売上実績の差異を見ることが営業データ分析ではないこと、がわかる
2.分析云々以前に、自社の営業プロセスを分かっているようで分かっていなかったことがわかる
3.「受注率を上げる」が指標数字をどうこうするではないことがわかる

CONTENTS
1.原因あっての結果
2.成果の構造を定義する
3.成果=ゴールの営業プロセスを定義する
4.営業プロセスの指標を定義する
5.プロセス指標でギャップ要因を押さえる

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Transcript

  1. SalesAnalytics Nobuhisa Obara 営業データ分析基礎編#1:「売れるまで」のプロセスを整理する

  2. 自己紹介 2

  3. 本書は『SalesAnalytics|営業データ分析の基本ステップ』のう ち、ステップ1の解説編にあたります 3

  4. 1. 原因あっての結果 2. 成果の構造を定義する 3. 成果=ゴールの営業プロセスを定義する 4. 営業プロセスの指標を定義する 5. プロセス指標でギャップ要因を押さえる

    4 SalesAnalytics|営業データ分析基礎編# 1:「売れるまで」のプロセスを整理する
  5. 本書を読むとわかる3つのこと 1. 売上予算と結果である売上実績の差異を見ることが営業データ 分析ではないこと、がわかる 2. 分析云々以前に、自社の営業プロセスを分かっているようで分 かっていなかったことがわかる 3. 「受注率を上げる」が指標数字をどうこうするではないことがわ かる

    5
  6. 営業データ分析あるある 6

  7. こんな経験ありませんか? • 予実差異は押さえているし、部門別・営業員別の差異も分かっ ている。だけど、未達分を改善するぐらいしか言えてない • 「売れている営業と売れていない営業の差は、営業力の違いで ある」という小泉構文みたいな分析レポートになってしまう • それでも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

    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 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 8

  9. 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 9

  10. 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 10

  11. 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 11

  12. ここから本編に入ります 12

  13. 1. 原因あっての結果 2. 成果の構造を定義する 3. 成果=ゴールの営業プロセスを定義する 4. 営業プロセスの指標を定義する 5. プロセス指標でギャップ要因を押さえる

    13 SalesAnalytics|営業データ分析基礎編# 1:「売れるまで」のプロセスを整理する
  14. その1:原因→結果 14

  15. 「結果」だけをみても何も 分からない 15 その1:原因→結果 売上実績と予算との差異は事実。事実の 把握はデータ分析に不可欠。 ですが、売上実績と予実差異はあくまで も「結果」。 結果は「原因」があって初めて結果となる のであり、原因無くして結果が突然生ま

    れることはありません。 売上実績は、営業プロセスの実行結果。 つまり、営業プロセスを見ることが、営業 データ分析でまずおこなうべきこととなり ます。
  16. 原因     → 結果 営業プロセス → 売上実績 16 その1:原因→結果

  17. その2:成果の構造を定義する 17

  18. 何を成果とするかによっ て営業プロセスも変わる 18 その2:成果の構造を定義する 前の章で、営業プロセスを見ることが、営 業データ分析でまずおこなうべきことと言 いました。 ですが、いきなりプロセスを見始めるのは ちょっと待って! 原因→結果ではあるのですが、原因であ

    るプロセスは、結果である成果を生むた めに組まれたものであるはず。 つまり、「原因←結果」があっての「原因→ 結果」なのです。
  19. 一般的な営業成果の構造は、 売上=顧客数✕平均客単価 19 その2:成果の構造を定義する

  20. ただし、成果として「何を重視するか」によっ て、 適切な成果構造の定義は変わります 20 その2:成果の構造を定義する

  21. ex1)事業成長として新規顧客獲得を重視する場合 売上 =新規顧客売上+既存顧客売上    =(新規顧客数✕平均客単価)+既存顧客売上    =((前期新規顧客数✕新規顧客獲得率前期比)      ✕平均客単価) +既存顧客売上 新規顧客獲得数を伸ばすためのプロセスが、主な分析対象 21 その2:成果の構造を定義する

  22. ex2)ストック成長として既存顧客維持を重視する場合 売上 =新規顧客売上+既存顧客売上    =新規顧客売上     +((前期末既存顧客数✕維持率)✕平均客単価) 既存顧客数を維持するプロセスが、主な分析対象 22 その2:成果の構造を定義する

  23. ex3)売上拡大より利益率Upを重視する場合 利益 =売上-コスト    =(新規顧客の売上-コスト)     +(既存顧客の売上-コスト)    =新規顧客売上✕利益率 +既存顧客売上✕利益率 アップセル(客単価を上げる)・クロスセル(追加販売)など含め、 獲得効率を高めるプロセスが、主な分析対象 23 その2:成果の構造を定義する

  24. その3:営業プロセスを定義する 24

  25. 成果=ゴールの営業 プロセスを定義する 25 その3:営業プロセスを定義する 前の章で、「原因←結果」があっての「原 因→結果」ということを確認しました。 成果として「何を重視するか」を知らずし て、営業プロセスの定義は定まりません。 「何を重視するか」は売上計画、あるいは その上位である経営計画で定められてい

    るはずです。 成果の定義を確認してから、営業プロセ スの定義を行いましょう。
  26. 成果の定義⇒営業プロセスの定義 26 その3:営業プロセスを定義する

  27. ex1)事業成長として新規顧客獲得を重視する場合    ⇒新規顧客獲得数を伸ばすためのプロセス ex2)ストック成長として既存顧客維持を重視する場合    ⇒既存顧客数を維持するプロセス ex3)売上拡大より利益率Upを重視する場合    ⇒獲得効率を高めるプロセス 27 その3:営業プロセスを定義する

  28. ここからは、比較的考えやすい 「ex1)新規顧客獲得数を伸ばすためのプロセス」 を前提とします。 28 その3:営業プロセスを定義する

  29. 営業プロセスの代表格が、Salesforce社の「The Model」 29 その3:営業プロセスを定義する

  30. ただし、「The Model」のように受注までの工程を、マーケティ ング(販売促進)/インサイドセールス/外勤営業(フィールド セールス)と分業するには、ある程度の企業規模を要します。 本書は、小規模企業の方をターゲットにしていますので、潜在 顧客獲得(リード獲得)から受注までを営業が直接担うことを、 営業プロセスの前提として話を進めます。 30 その3:営業プロセスを定義する

  31. リード獲得から受注までのプロセス例 1. 引合/リード 2. 訪問 3. ヒアリング 4. 提案 5.

    見積り 6. クロージン 7. 受注 31 その3:営業プロセスを定義する
  32. 営業プロセス分解の ポイント 32 その3:営業プロセスを定義する プロセス分解でやってしまいがちなのは、 • 細かく分解することが目的になる • すべてのケースに合致させようと、 いくつものパターンをつくる

    押さえるべきポイントは、 1. おおよそ共通する基本パターンで良 しとする 2. 客観的に測れること 3. プロセス間の遷移を能動的に図れ ること
  33. その4:営業プロセス指標を定義する 33

  34. 指標定義により、 定量化・可視化する 34 その4:営業プロセス指標を定義する 前章でプロセス定義時に押さえるべきポ イントを挙げました。 1. おおよそ共通する基本パターンで良 しとする 2.

    客観的に測れること 3. プロセス間の遷移を能動的に図れ ること プロセスに対して計測指標を定義するこ とで、プロセス上の活動という定性情報を 定量データに変換します。 定量化→可視化によりギャップが「目に見 えて分かる」ようになるわけです
  35. ビジネスで使う指標設定の基本「SMART」 • S :Specific(具体的に) • M :Measurable(測定可能な) • A :Achievable(達成可能な)

    • R :Related(経営目標に関連した) • T :Time-bound(時間制約がある) 35 その4:営業プロセス指標を定義する
  36. リード獲得から受注までのプロセスと、指標設定例 1. 引合/リード  →リード獲得数 2. 訪問      →アプローチ件数 3. ヒアリング   →ヒアリング件数 4. 提案      →提案件数 5.

    見積り     →見積り件数 6. クロージング  →クロージング件数 7. 受注      →受注件数 36 その4:営業プロセス指標を定義する アプローチ率 ヒアリング率 提案率 見積り提出率 クロージング実施率 受注獲得率
  37. 37 前ページで定義したプロセスと測定指標をグラフにするとこのようになります 引合/リード 訪問 ヒアリング 提案 見積り クロージング 受注 リード

    獲得数 アプローチ 件数 ヒアリング 件数 提案件数 見積り件数 受注件数 ヒアリング率 提案率 見積提出率 クロージング 件数 アプローチ率 クロージング 実施率 受注獲得率 その4:営業プロセス指標を定義する
  38. その5:指標でギャップ要因を押さえる 38

  39. 定量化・可視化により 分かる3つのこと 39 その5:指標でギャップ要因を押さえる 前章で、プロセスに対して計測指標を定義す ることにより、プロセス上の活動という定性情 報を定量データに変換することを行いまし た。 定量化→可視化によりギャップが「目に見え て分かる」ようになりましたね。

    プロセスにおけるギャップを知ることが、営業 データ分析で行うべきことの1つ目。 また、定量化・可視化により、次の2つも把握 することが可能になります。 1. 最終着地点の予測 2. ギャップ解消による成果改善効果
  40. 40 引合/リード 訪問 ヒアリング 提案 見積り クロージング 受注 リード 獲得数

    アプローチ 件数 ヒアリング 件数 提案件数 見積り件数 受注件数 ヒアリング率 提案率 見積提出率 クロージング 件数 アプローチ率 クロージング 実施率 受注獲得率 その5:指標でギャップ要因を押さえる 01. 落差が大きい 02. より手前の工程 を改善対象とするのが基本セオリー
  41. 41 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 その5:指標でギャップ要因を押さえる 営業部門別 顧客属性別

  42. 42 その5:指標でギャップ要因を押さえる 営業部門別 顧客属性別 さらにクロスさせることで、 よりクリティカルなギャップ解消を図るこ とも可能となります

  43. 1. 成果が、どのプロセスでのギャップ要 因によるものかが分かる 2. そのギャップが、どの部門あるいはど の顧客属性に特に偏っているのかが 分かる 3. ギャップ要因となっているプロセス指標 が仮にそのままで推移した場合、例え

    ば期末時点における成果の最終着地 点がどれくらいになるか、論理的な試 算が行える 4. 同様に、ギャップ要因をどれくらい改善 すれば成果の最終着地点をUpできる かが見えて、実行を後押しできる 43 「売れるまで」の プロセスを整理する ことで分かること まとめ
  44. 1. 原因あっての結果 2. 成果の構造を定義する 3. 成果=ゴールの営業プロセスを定義する 4. 営業プロセスの指標を定義する 5. プロセス指標でギャップ要因を押さえる

    44 おさらい:「売れるまで」のプロセスを整理する
  45. 本書を読んでわかった3つのこと 1. 売上予算と結果である売上実績の差異を見ることが営業データ 分析ではないこと、がわかる 2. 分析云々以前に、自社の営業プロセスを分かっているようで分 かっていなかったことがわかる 3. 「受注率を上げる」が指標数字をどうこうするではないことがわ かる

    45 結果ではなく、原因であるプロセスを見 る 成果の定義とプロセスの定義の整合性 を図る、その前提でプロセスを構造化 指標はプロセスの状態を測るもの、働き かけ自体はプロセスそのものに行う
  46. 宣伝 46

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