BI
2021/07/07
SiNCE 編集部

経営を左右する販売実績集計やトレンド分析をどんなツールで行うべきか?

昨年からDX(Digital EXperience)という用語が多く使われ始めていますが、会社の業務の中で、一番デジタル化されているのが、受注や売り上げといった「営業データ」ではないでしょうか?企業は自社の商品やサービスを顧客に販売し業績を上げることが目的なので、他の部門の業務がシステム化されていなくても、営業システムは整備している会社が多いのはのそういった理由からです。つまり、営業部門のデータ管理は会社が発展するためにはなくてはならない仕組みということが言えます。営業データの分析と管理について図解してみました。

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導入 企業での営業活動における数値の意味とは?

企業の営業活動における数字とは、一般的には、「受注」および「売り上げ」が挙げられますが、これら2つの数値だけが営業データではありません。最近、起業された方が必ずと言っても良いほどこだわる指標数字があります。それは、

1)リスト数(見込み顧客数)

2)オプト数(申し込み数)

3)CPA(広告費に対する売上げ額)

4)ROAS(広告費に対する売上げ転嫁率)

といった数字です。

実際にはこれだけではありませんが、これらの数字指標に基づき、拡販戦略を立て、販促活動を行うわけです。

その際、販促キャンペーン期間の途中経過で、それらの指標数字に達成していない場合、どの数字を改善すれば、目標に達成できるかがわかるものになります。

課題 営業活動のデータ化・数量化しなかった場合の問題とは?

営業活動の数値化/データ化と聞いて、思い浮かぶ指標は、受注/売上げの達成目標ではないでしょうか?

具体的には、「KGI」と「KPI」の二種類の指標を元に数値化することになります。

KGIとは(Key Goal Indicator)の略で、「重要目標達成指標」といわれ、目標設定をする指標のことです。具体的には、「6ヶ月間で新規受注を10件獲得する」といった目標設定する期間全体での最終目標を立てること。

それに対して、「KPI」は(Key Performance Indicator)の略で、「重要業績評価指標」と呼ばれるKGI(目標)を達成する過程の中間指標です。具体的には「毎月新規受注を2件獲得する」といったように、全体目標を、細分化することで、より具体的な達成目標を決めることです。

では、この2つのデータを使わない場合、どんな弊害が起るでしょうか?

具体的な数値目標を設定しないで活動を行う事になる為、個々の営業メンバーのモチベーション低下が発生し、更に、1件も受注実績が無くても危機感を持たなくなるということに繋がります。

解決 会社の基幹システムである営業システムとはどんなものか?

会社の生命線である受注・売上げデータを管理するのが営業システムですが、システム化が進んでいない会社でも、営業システムだけは整備されていたりします。
また、営業システムはSFAは「Sales Force Automation」と呼ばれており、直訳では営業活動自動化、一般的には営業支援システムと呼ばれます。


国内で使用されている営業システムの代表的なものは、以下の通りです。


1)SALESFORCE (SALESFORCE.COM)
2)eセールスマネージャー(ソフトブレーン)
3)Hubspot(Hubspot)
4)kintone(サイボウズ株式会社)
5)Senses (株式会社マツリカ)


これらの営業システムは、ただ単にお客様からのご注文を受け付けるだけのツールではなく、顧客情報管理、営業メンバーの提案/行動管理、関係部署への支援やモノの手配ができるといった営業活動全体をカバーするものまで有ります。

また、管理機能の多い統合型営業システムは、ダッシュボードが完備されており、営業部門全体での予実管理が行えたり、管理者が営業メンバーの活動を見てわかる様になっているだけでなく、そのビジネスに関わる部門メンバー全員が情報共有できる仕組みとなっているところも特筆すべき機能です。

結論 SNSの口コミ情報を営業システムに取り込むことで、全社員が顧客視点で仕事ができるようにもなる。

営業システムを適切に運用すれば、営業活動が可視化されて戦略的な営業活動が行えるようになり、「売上アップ」「新規顧客開拓・案件増加」「業務効率化による生産性向上」などが実現できます。

最近の営業システムは、顧客管理機能やソーシャルネットワークサービス(SNS)での口コミ投稿等も取り込むことができるそうです。全員が接客対応する業態では、営業システムの導入がビジネス成功の鍵になることもあるといえます。

近年ではLookerなど次世代BIツールと連動させて、より効率的・効果的なデータ経営に移行する企業も増えていますので、分析ツールの導入・活用は積極的に行なっていきたいですね。

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