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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 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 ©2022 NobuhisaObara

  2. 自己紹介 ©2022 NobuhisaObara 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 ©2022 NobuhisaObara 3

  4. 丨目次 本書を読むとわかる3つのこと 原因あっての結果 成果の構造を定義する 成果=ゴールの営業プロセスを定義する 営業プロセスの指標を定義する プロセス指標でギャップ要因を押さえる おさらい ©2022 NobuhisaObara

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  5. 丨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 はじめに

    ©2022 NobuhisaObara 5
  6. 丨営業データ分析あるある 営業データ分析あるある ©2022 NobuhisaObara 6

  7. 丨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 営業データ分析あるある ©2022 NobuhisaObara

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  8. 丨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 営業データ分析あるある ©2022 NobuhisaObara

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  9. 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 集めるだけ集めてからその先が「?」なことに気づく 営業データ分析あるある ©2022 NobuhisaObara 9

  10. 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 集細かくわける作業をしているうちに、迷路に迷い込む 営業データ分析あるある ©2022 NobuhisaObara 10

  11. 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、「分析することが目的の分析」で終わ ってしまう 営業データ分析あるある ©2022 NobuhisaObara 11

  12. 丨その1:原因あっての結果 その1:原因あっての結果 ©2022 NobuhisaObara 12

  13. 「結果」だけをみても何も分からない 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 その1:原因あっての結果 ©2022 NobuhisaObara

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  14. 結果そのものではなく、結果を 生む 「原因」を見る 売上実績そのものではなく、売 上実績を生む 「営業プロセス」 を見る その1:原因あっての結果 ©2022 NobuhisaObara

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  15. 丨その2:成果の構造を定義する その2:成果の構造を定義する ©2022 NobuhisaObara 15

  16. 何を成果とするかによって営業プロセスも変わる 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

    その2:成果の構造を定義する ©2022 NobuhisaObara 16
  17. 売上=顧客数✕平均客単価 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 その2:成果の構造を定義する ©2022 NobuhisaObara 17

  18. 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 セスが、主な分析対象 その2:成果の構造を定義する ©2022 NobuhisaObara 18

  19. 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が、 主な分析対象 その2:成果の構造を定義する ©2022 NobuhisaObara 19

  20. ex3)売上拡大より利益率Upを重 視する場合 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 その2:成果の構造を定義する ©2022 NobuhisaObara 20

  21. 丨その3:営業プロセスを定義する その3:営業プロセスを定義する ©2022 NobuhisaObara 21

  22. 成果=ゴールの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 その3:営業プロセスを定義する ©2022 NobuhisaObara

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  23. 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 その3:営業プロセスを定義する ©2022 NobuhisaObara 23

  24. 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。 その3:営業プロセスを定義する ©2022 NobuhisaObara 24

  25. 営業プロセスの代表格が、 Salesforce社の「The Model」 その3:営業プロセスを定義する ©2022 NobuhisaObara 25

  26. 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。 その3:営業プロセスを定義する ©2022 NobuhisaObara

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  27. リード獲得から受注までのプロセ ス例 その3:営業プロセスを定義する ©2022 NobuhisaObara 27

  28. 営業プロセス分解のポイント 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、 おおよそ共通する基本パターンで良しとする 客観的に測れること プロセス間の遷移を能動的に図れること その3:営業プロセスを定義する ©2022

    NobuhisaObara 28
  29. 丨その4:営業プロセス指標を定義する その4:営業プロセス指標を定義する ©2022 NobuhisaObara 29

  30. 指標定義により、定量化・可視化する 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。 おおよそ共通する基本パターンで良しとする 客観的に測れること 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 その4:営業プロセス指標を定義する ©2022

    NobuhisaObara 30
  31. 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) その4:営業プロセス指標を定義する ©2022 NobuhisaObara 31

  32. リード獲得から受注までのプロセス と、指標設定例 その4:営業プロセス指標を定義する ©2022 NobuhisaObara 32

  33. 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 その4:営業プロセス指標を定義する ©2022 NobuhisaObara 33

  34. 丨その5:指標でギャップ要因を押さえる その5:指標でギャップ要因を押さえる ©2022 NobuhisaObara 34

  35. 定量化・可視化により分かる3つのこと 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。 最終着地点の予測 ギャップ解消による成果改善効果 その5:指標でギャップ要因を押さえる ©2022

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  36. その5:指標でギャップ要因を押さえる ©2022 NobuhisaObara 36

  37. 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 ©2022 NobuhisaObara 37

  38. その5:指標でギャップ要因を押さえる ©2022 NobuhisaObara 38

  39. 「売れるまで」のプロセス整理で分かること 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 まとめ ©2022 NobuhisaObara 39
  40. 丨営業データ分析基礎編#1おさらい 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 まとめ

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