データドリブン営業とは?定義や成功のポイントやオススメのツールをご紹介

データドリブン営業とは?定義や成功のポイントやオススメのツールをご紹介

とにかく顧客を訪問して成約をとる、電話をとにかくかけてアポイントをとるという営業は、もしかすると古いかもしれません。現代の営業には、データドリブン営業という確かなデータを活用した営業の考え方が注目されています。

データドリブン営業によって、データを活用するだけで、誰にでも営業で成果を出せる環境を整えることができます。本記事では、データドリブン営業とは何かを説明し、成功させるポイントや活用したいおすすめのツールを紹介していきます。

データドリブン営業とは

データドリブンとは、英語で「data driven」と書かれ、日本語ではデータ駆動と訳され、データを意思決定や企画立案などに活用するという意味があります。データドリブンに営業を組み合わせたデータドリブン営業は、営業において、データを記録として終了させるのではなく、データを分析し、営業活動に活かした営業手法と定義することができます。

経営やマーケティングにおいては、以前からデータドリブンを取り入れていました。営業においても、顧客行動の複雑化などによって、直感的に分析では対応しきれなくなり、データドリブンの考え方が取り入れられるようになっています。

データドリブン営業が求められる背景

さまざまなビジネスのプロセスにテクノロジーが取り入れられ、テクノロジーを活用したデータ収集やデータ分析が当たり前になっています。営業も例外ではなく、ITツールなどを活用したデータドリブン営業が求められています。では、なぜデータドリブン営業が求められるようになったのでしょうか?考えられるいくつかの背景をご紹介していきます。

顧客行動が複雑化している

インターネットが当たり前になったことで、顧客行動は複雑になっています。WEBで自社に必要な商品・サービスを検索したり、SNSでシェアされている商品・サービスを探したりするなど、デジタルな空間でも顧客は行動できるようになりました。デジタルな場だけでなく、展示会に商品・サービスを見に行くといったリアルな場での行動も以前としてあります。

顧客行動が複雑化することによって、これまでの営業スタイルでは、顧客に合ったアクションを起こせなくなっています。絶対に成約できると思っていた顧客も、インターネットで比較検討を行っていて他社製品に流れてしまうなど、顧客には多くの選択肢から自由に選べるので、アプローチが不発に終わることもあるでしょう。

またビジネスのフレームワークの変化も、顧客行動の複雑化を表しています。顧客の購買行動を考えるAIDMA、AISASという2つのフレームワークがあります。古くから活用されているAIDMAは、Attention(注意)・Interest(興味・関心)・Desire(欲求)・Memory(記憶)・Action(行動)で購買プロセスを考えます。実際の商品を見て、興味を持ち、ほしいと思い、じっくり考えて、購入するというプロセスで、リアルな場での購買行動を予測できます。

2000年代に入って、株式会社電通が定義したAISASは、AttentionとInterestのプロセスは同じですが、Search(検索)・Action(行動)・Share(情報共有)と後半のプロセスが変化しています。インターネットが顧客行動に影響を及ぼしていることがわかりますね。

AISCEASというフレームワークも考案され、SearchとActionの間に、Compare(比較)・Examination(検討)が入っています。インターネットで商品・サービスを比べられるようになったので、検索してすぐに行動しなくなっています。

営業においても同じで、展示会に行くのか、インターネットで探すのかが複雑になり、AISCEASのように比較・検討が入るので、顧客をつかむ決め手も必要です。そこで顧客がどのように行動するのかをデータで明らかにして、適切なアクションをとるために、データドリブン営業が求められました。さまざまな選択肢がある顧客の行動を予測し、行動に合った営業を行います。顧客はこう動くと直感的には判断できなくなっている中、データドリブン営業は効果的な手法です。

効率的な営業活動が求められている

これまでの営業スタイルのイメージには、「足で稼ぐ」というイメージがないでしょうか。何度も何度も顧客を訪問した末に成約を勝ち取るという営業スタイルで、それこそが営業だと考える方もいるはずです。

しかし、「足で稼ぐ」営業スタイルでは、営業効率の面で難しくなっています。企業全体として人手不足が深刻で、特に営業職の人材が足りないと言われています。エン・ジャパン株式会社が運営するサイト「人事のミカタ」で行った「2019年企業の人手不足実態調査」では、回答した762社の9割が人材が不足している部門があると答え、不足している部門のトップが営業職でした。

新たな人材を確保することにも苦しんでいるので、業務を効率化し、既存の人材で運営することが求められます。その点、データドリブン営業は、データに基づいて的確なテレアポ・訪問を行い成約を目指すことができ、とにかく数をこなすという足で稼ぐ営業スタイルよりも営業効率が上がります。企業が置かれている状況からも、データドリブン営業の必要性が高まっています。

データドリブン営業を成功させるためのポイント

データドリブン営業は、データを活用する営業手法であり、簡単に言えばデータを集めて使えばよいことになります。ただ、使えるデータを収集・管理すること、効果的なデータを活用することができなければ、せっかくのデータも活かされません。データドリブン営業を成功させるための4つのポイントをご紹介します。

活用できるデータをしっかり収集する

データドリブン営業のありがちな失敗が、ありとあらゆるデータを収集しようとすることです。データの収集には、システムやExcelなどへの入力の手間や時間がかかるので、必要ないデータまで収集すると、データの収集で終わる可能性があります。

データドリブン営業で大切なのは、活用できるデータを収集することです。自社製品にまったく関係のないデータは収集しても使わないですよね。データを収集するときは、自社の商品・サービスにあるニーズや顧客の属性、どのような経路で知ったのか、なぜ買わなかったのか、受注事例、成功体験といった、自社製品やその営業に関わるデータを重点的に収集しましょう。営業活動の強みや弱みが見えてくるので、データを活かした営業戦略の立案に役立ちます。

取り出しやすくデータを管理する

次に気をつけたいのが、データの管理の仕方です。どれだけ効果的なデータがとれても、データの管理場所がわからなかったり、関連するデータを紛失してしまったりすると、データを活かすことができません。

有益なデータをしっかり活用するために、取り出しやすく管理しましょう。入力しやすいデータベースに、データのカテゴリごとにまとめられ、一目で必要なデータを取り出せるのがベストです。そのためには、SFA(営業支援システム)やCRM(顧客管理システム)、MA(マーケティングオートメーション)といったツールやGoogleスプレッドシート、Excelなどが役立ちます。必要なデータを一元管理でき、見やすくまとめられるので、データ管理に最適です。

蓄積したデータを分析する

データそのものは、事実を表しているに過ぎません。蓄積したデータを分析して、顧客行動を予測したり、商品・サービスのニーズを明らかにしたりすることが、データドリブン営業には欠かせません。

例えば、「営業途中での失注が多い」というデータがあったとします。データだけでは、「営業途中で何か問題がある」とわかるだけで、具体的な問題まではたどり着きません。失注した理由を蓄積データがあれば、「ニーズに合わなかった」「他社の方が安かった」といったデータから、ニーズを伝える提案力が弱い、価格設定の見直しが必要など、分析ができます。データの収集・管理で満足せず、分析までしっかりと行い、効果的なデータを抽出しましょう。

顧客に合わせて効果的なデータを提示する

収集・分析したデータは、顧客との商談で決め手となります。顧客に合ったデータを提示することで、課題解決できる未来をイメージさせ、成約の可能性を高めることができます。

特に効果的なデータは、数値データと事例データがあります。数値データは、自社製品を導入することで、どれくらい問題が改善されるか、満足度がどのくらいかを数値で表したものです。事例データは、既に利用している顧客がどう変化したのかを具体例で示すデータで、説得力を持たせられます。

また、数値データと事例データは、営業活動のターゲット選定や問題点の発見にも役立ちます。データに基づいて、ニーズに合った顧客にアプローチしたり、問題を改善したりすることで、顧客に響く商談がしやすくなるでしょう。

データドリブン営業におすすめしたいツール

最後に、データドリブン営業を行う際に、活用したいツールをご紹介します。データの収集・管理・分析を効率化しながら、見やすく管理できます。データの取り扱いで課題にある部分を参考に、導入すべきツールを選定してみましょう。

SFA(営業支援システム)

SFAとは、Sales Force Automationの略称で、営業活動の管理に優れたツールです。目標管理や案件管理、進捗管理、スケジュール管理、行動管理など、あらゆる営業活動のデータを収集・管理することができます。予実管理機能がついているSFAも多いので、予算に対する実績や営業プロセスごとの達成率などの数値も明らかにし、データ分析に役立ちます。

SFAのメリットは、営業強化と営業活動の課題把握です。データに基づいて、営業プロセスごとのアクションに合わせてフォローやアドバイスを行ったり、蓄積されたデータによる営業ノウハウ・スキルを共有したりすることで、営業パーソンや組織の営業力を高めることができます。

進捗管理や行動管理、予実管理をすることによって、営業活動の課題が見えてきます。適切なアクションをとれているのか、アクションに対する成約率がどうなのかなど、行動と数値が結びつくので、課題が明確になり、的確なフォローや教育を実施することができます。

CRM(顧客管理システム)

CRMは、SFAと関わりの深いツールで、営業管理のなかの顧客管理に特化しています。営業活動の資産である顧客情報を幅広く収集することができます。顧客の基本情報だけでなく、取引実績や接触履歴、ニーズ、キーマンなどの情報を収集・蓄積します。蓄積されたデータは分析され、結果が可視化されます。自社製品にはどのような顧客ニーズがあるのかが明確になり、営業活動に活かすことができます。

データドリブン営業を成功させるためには、ターゲット選定も重要です。より成約の可能性の高い顧客にアプローチし、効率よく成果を上げるためには、CRMによるターゲットの明確化が大きな役割を果たします。CRMによって「見込み顧客」「既存顧客」「優良顧客」などに分け、ニーズに合わせて戦略を立てたり、アクションしたりすることで、より確実な営業活動ができるようになります。

MA(マーケティングオートメーション)

MA(マーケティングオートメーション)は、見込み顧客の情報管理に特化したツールです。見込み顧客のマーケティングを自動化できるので、ターゲット選定に役立ちます。主な機能としては、Webサイトのアクセス履歴を収集するアクセスログ収集機能、数値で見込み度を示すスコアリング機能、顧客にアプローチするメール配信機能などがあります。

見込み顧客に対するマーケティングは、リードジェネレーション、リードナーチャリング、リードクオリフィケーションの3つに分かれます。リードジェネレーションは、見込み顧客をつくることを言い、顧客に合った手段での宣伝やアプローチが必要です。リードナーチャリングは、見込み顧客を購入に結びつける段階で、MAの機能ではメール配信機能を活用できます。リードクオリフィケーションは、顧客の選定する活動で、より可能性の高い顧客を抽出します。MAによって、3つのマーケティング活動の大部分を自動化できるので、マーケティングの手間を削減しつつ、効果的なマーケティングができるようになりました。

DMP(データマネジメントプラットフォーム)

DMPは、社内で取得したデータやツールで取得したデータを一元管理できるプラットフォームです。自社のデータベースに加えて、外部ツールを導入した場合、データが取り出しにくくなりがちですが、DMPによってまとめてデータを管理でき、データの活用・分析がしやすくなります。

DMPには、オープンDMPとプライベートDMPの2つがあります。オープンDMPは、自社データベースの外にある自社が運営しているサイトなどのデータを蓄積できます。一方プライベートDMPは、外部のデータだけでなく、自社独自のデータも集約し、両者を組み合わせて蓄積・管理可能です。

まとめ

データドリブン営業は、データを活用して最適な営業戦略を立てたり、アクションを起こしたりする営業手法です。顧客行動の複雑化や営業の効率化を背景に求められるようになっています。

データドリブンを成功させるためには、有効なデータを収集すること、取り出しやすく管理すること、分析、効果的なデータを提示することの4つのポイントがあります。それを支えてくれるのが、SFAやCRMなどのツールです。4つのポイントやおすすめツールを参考に、データドリブン営業をぜひ実践してみましょう。

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