「営業活動のデータ分析って何だろう」
「営業活動を効率化するためにもっといい方法がないかな？」
そんな疑問や課題を抱えていませんか？
今回の記事を読めば、営業データ分析の基本や用語を学べ、さらに、営業活動の効率化が叶うデータ分析機能付きオンライン展示会プラットフォームの新たな使い方まで幅広くお伝えします。
本記事を読んで分かること |
●営業データ分析とは？ |
営業活動の一環でもある展示会出展におけるデータ分析のコツまで書いていますので、営業部門の方のみならず出展を検討されている方も是非お読みください。
目次
1. 営業データ分析の基本
まずは営業データ分析について、解説します。
1-1. 営業データ分析とは？
営業データ分析とは、営業活動に関するデータを収集し、これを基にして営業戦略を策定、実行、評価するプロセスです。
昨今の営業活動では、顧客の購買履歴、訪問頻度、商談内容など、多岐にわたるデータが蓄積されます。
これらのデータを分析することで、顧客のニーズをより正確に把握し、営業活動の効果を最大化することが可能となります。
1-2. 営業データの重要性
営業データ分析の重要性は、競争が激化する市場環境においてますます増加しており、顧客の期待に応えるためには、データに基づいた迅速な意思決定が求められます。
データ分析→営業活動のサイクルを繰り返すことで分析の精度向上に繋がり、結果、営業チームはより効果的に売上を伸ばすことができるのです。
1-3. データ分析が必要な理由3つ
データ分析がなぜ必要なのかを「営業戦略の最適化」「顧客理解の深化」「営業プロセスの効率化」３点に絞って解説します。
営業戦略の最適化:
データ分析は、営業戦略の効果を測定し、改善するために欠かせません。例えば、どの営業手法が最も効果的かを特定し、限られたリソースを最も効果のある活動に集中させることができます。これにより、営業チームは高い成果を達成することができます。顧客理解の深化:
データ分析を通じて、現場では把握しきれなかった顧客の購買行動やニーズを発見することができます。顧客の嗜好や行動パターンをデータを元に把握することで、個別にカスタマイズされた提案が可能となり、顧客満足度の向上に繋がります。- 営業プロセスの効率化:
営業プロセス全体を可視化し、ボトルネックを特定することで、業務の効率化を図ることができます。例えば、訪問頻度や商談の成功率を分析することで、非効率な営業フローの改善が可能となり、営業チーム全体の生産性を向上させることができます。
もちろん上記だけなく、業種・業界によってそのほかの理由もありますが、今回は営業におけるデータ分析が重要な理由について3つのポイントに絞って解説しました。
次章ではまず営業データ分析の大きな分析軸である3つの手法を紹介します。
2. 営業データ分析の基本的な3つの手法
2章では具体的な営業データ分析の手法について解説します。
ここで取り上げる手法は下記の3つです。
- 動向分析
- 要因分析
- 検証分析
それぞれ見ていきましょう。
2-1. 動向分析
動向分析は、自社が属する市場の全体的な動きを視覚的に捉える手法です。
自社の売上動向をグラフやチャートで表示し、市場のトレンドや季節的な影響、競合他社の動向を比較することで、自社の立ち位置を明確にします。例えば、売上の増減を市場全体の動きと照らし合わせることで、自社の成長や弱点を可視化できます。
ただし、この手法は市場全体の動向を捉えるもので、個別の顧客の詳細なニーズを把握するには不十分です。そのため、より具体的な分析を行うためには次の要因分析や検証分析が必要です。
2-2. 要因分析
要因分析は、動向分析で導き出した営業活動のパターンや傾向の要因を特定し、その因果関係を明らかにする手法です。
例えば、売上が急増した時期に特定のマーケティングキャンペーンが実施されていたとします。
このキャンペーンが売上増加の要因であると推定できれば、今後も同様のキャンペーンを展開することで、売上を向上させることができるかもしれません。
このように、要因分析を行うことで、営業活動における効果を最大化するための施策の可能性を見つけ出すことができますが、これらは仮説の段階に過ぎません。次のステップである検証分析を行うことで、仮説の正確さを確認する必要があります。
2-3. 検証分析
検証分析は、動向分析や要因分析で特定された仮説や要因が実際の営業活動にどの程度影響を与えているかを確認する手法です。これにより、営業戦略や施策の効果を様々な角度から検証し、確度の高い分析結果を導き出すことができます。
一例ですが「特定のマーケティングキャンペーンが売上増加の要因である」という仮説を検証するための流れは以下の通りです。
| 仮説設定 |
| 要因分析で導き出した仮説を明確にします。例えば、「特定のマーケティングキャンペーンが売上を20%向上させる」といった具体的な仮説を設定します。 |
| データ収集 |
| 仮説を検証するために必要なデータを収集します。これには、キャンペーン期間中の売上データや昨年対比、顧客フィードバック、競合他社の動向データなどが含まれます。 |
| 分析手法の選定 |
| 仮説を検証するために最適な分析手法を選定します。例えば下記の方法があります。 ●回帰分析： ●時間軸での比較： |
| データ分析 |
| 選定した手法を用いてデータを分析し、仮説の正確さを確認します。 |
| 結果の評価 |
| 分析結果を評価し、仮説が正しいかどうかを判断します。仮説が正しければ、その要因を基に今後の営業戦略を策定し、不正確であれば、仮説を見直し、再度要因分析と検証分析を行います。 |
あくまで一例であり、簡易的ですが、このような流れで、検証分析を行うことで、営業活動における施策や戦略の効果を確認し、より精度の高い意思決定を行うことができます。
これにより、限られたリソースを最も効果的に活用し、営業成果を最大化することが可能になります。
3. 4つの実践的な分析の型
2章では「動向分析」「要因分析」「検証分析」という3つの大きな分析手法について、また分析の流れについて解説しました。
3章では具体的に営業活動内のどのデータを分析していけば良いか、基本的な分析の型を４つご紹介します。
3-1. KPI分析
KPI（重要業績評価指標）分析は、営業活動の成果を評価するための定量的な指標を設定し、これを定期的にモニタリングする手法です。
KPIはKGI（重要目標達成指標）という、全社的な売上高や成約数、利益率など明確な数値目標を達成するための中間指標という位置付けになります。
KPIには、KGIの達成に向けて、売上、成約率、顧客獲得コストなど、多岐にわたる指標が含まれており、KPIを設定することで、パフォーマンスを数値化し、目標達成に向けた進捗を把握することができます。
営業活動や展示会出展でどのようなKPIを指標とすると良いかは第4章『営業・展示会のデータ分析に活用できるKPIの例』にて詳しく解説します。
3-2. エリア分析
エリア分析は、地理的な観点から営業データを分析し、地域ごとの売上や顧客の動向を把握する手法です。地域ごとの特徴や市場の違いを理解することで、エリアごとの営業戦略を最適化することができます。
3-3. 行動分析
行動分析は、営業担当者の行動パターンを分析し、業務の効率化と成果の向上を図る手法です。訪問頻度、商談時間、フォローアップのタイミングなど、具体的な行動データを収集・分析することで、最適な営業活動のモデルを構築します。
例えば、トップセールスの行動パターンを分析し、それを他の営業担当者に共有することで、全体のパフォーマンス向上を目指すことができます。
3-4. 商談分析
商談分析は、個々の商談を詳細に分析し、成功要因や失敗要因を特定する手法です。商談の内容、顧客の反応、提案の質などを評価することで、営業活動の改善点を明確にします。
例えば、成功した商談の要因を抽出し、トークスプリクトとして編集、活用することで、成約率の向上を図ることや、失敗した商談内容から失敗要因を書き留めておくことで、次回以降の商談に繰り返さないといった工夫ができます。
商談分析において、特定した要因をそのままにするのではなく、改善を繰り返すことが重要です。結果、営業チームとしてのスキル向上にも繋がります。
ここで紹介した4つの分析の型はそれぞれ独立したものではなく、KGI達成に向けた中間指標である「KPI」に紐づきます。
というのも売上や成約率などの数値目標に近づくために必要な分析が「エリア分析」「行動分析」「商談分析」だからです。
営業データ分析における重要な分析ですので、是非活用してみてください。
4. 営業・展示会のデータ分析に活用できるKPIの例
4章では、3章で出てきたKPI（重要業績評価指標）を軸に、営業活動と展示会出展においてどのようなKPIを指標とすると良いかを解説します。
4-1. 営業データ分析に活用できるKPIの例
4-1-1. 訪問件数
訪問件数は、営業担当者が顧客とコンタクトをとった回数を示す指標です。対面、オンライン問わず商談や電話、メール回数も数に含まれます。訪問件数を追跡することで、営業担当者の活動レベルを評価し、効果的な訪問戦略を策定することができます。
4-1-2. 成約率
成約率は、営業活動が実際に成約に至った割合を指します。これは、営業活動の効果を直接的に測るための重要な指標です。成約率を分析することで、どの営業手法が最も効果的かを特定し、営業戦略の改善に役立てることができます。
4-1-3. 顧客単価
顧客単価は、顧客一人あたりの平均購入金額を示します。この指標は、営業活動の質を評価するために重要です。顧客単価を高めるための戦略を立てることで、売上の増加を目指すことができます。
4-1-4. リードタイム
リードタイムは、初回接触から成約に至るまでの期間を示します。この指標は、営業プロセスの効率を評価するために使用されます。リードタイムを短縮することで、営業サイクル全体の効率を向上させることができます。
4-2. 展示会のデータ分析に活用できるKPIの例
4-2-1. リード獲得数（名刺獲得＆QR読取数）
展示会において、リード獲得数は非常に重要な指標です。名刺交換やQRコードの読み取りによって得られたリード数を追跡することで、展示会の効果を測定し、次回の展示会に向けた改善策を講じることができます。
また、展示会終了後は、獲得したリードに対して、架電やメルマガ送付など（インサイドセールス）を行い将来的に成約につながる顧客を育成（リードナーチャリング）していくことが重要です。
そういった観点でもリード獲得数は是非追い求めたい指標です。
私たちが展示会出展において、どのようにリード獲得をしたか知りたい方は、こちらからチェックしてみてください。
関連記事：【事例紹介】私たちがJapan IT Weekで前年比3.6倍のリード獲得できた理由
4-2-2. 商談（アポ）獲得数
商談獲得数は、展示会での成果を測る重要な指標です。商談の獲得数を分析することで、展示会での活動が実際にどれだけのビジネス機会を生み出しているかを把握することができます。
また副次的な効果として、商談（アポ）獲得数が多ければ多いほど、顧客の声やフィードバックをもらう機会が増えます。それはつまり、製品やサービスの改善に役立つ貴重な意見がたくさんもらえるということです。
もちろん商談（アポ）は成約に向けて取り組むものですが、製品やサービス質向上という観点から見ても非常に重要な役割を担っている指標です。
4-2-3. 自社スタッフの成果数
展示会に参加するスタッフのパフォーマンスを評価するためには、各スタッフが獲得したリード数や商談数を追跡することが重要です。この指標を分析することで、個々のスタッフの貢献度を把握し、次回の展示会に向けた改善点を見つけることができます。
このデータは例えば、スタッフへのナレッジ共有や役割分担に活かすことができます。一例ですが、商談獲得数が少ないスタッフには、獲得数の多いスタッフがノウハウをレクチャーしたり、もしくは、呼び込み役やヒアリング役に従事してもらったり、データを活用することで、最適なチーム組成をすることができます。
こういった数値の集計に展示会で発生した費用などを組み合わせると、リード1件あたりにかかった費用や、商談1件を獲得するためにかかった費用が算出できます。
自社にあった効果的な施策を検討する上でも、KPIの集計は非常に重要ですので、展示会に出展される際はしっかりと集計しましょう。
5. 営業データ分析にも活用できるプラットフォーム『WONDERLINE』
これまで営業データ分析について、分析の方法や流れ、具体的なKPI指標について解説してきました。
本章では、オンライン展示会プラットフォーム『WONDERLINE』を活用した営業方法、データ分析について解説します。
『WONDERLINE』について詳しく知りたいかたはこちらの記事を参照ください。
オンライン展示会開催のみの使用ではなく、営業活動を効率化する機能多数のプラットフォーム『WONDERLINE』は現在無料体験を実施中です。興味ある方はぜひ下記よりお申し込みください。
5-1. 『WONDERLINE』を活用したオンライン展示会開催
『WONDERLINE』は、営業データ分析に役立つプラットフォームであり、オンライン展示会の開催に特化した機能を提供しています。このプラットフォームを活用することで、企業は物理的な展示会に代わる効率的な営業活動を展開することができます。
特に、最近のDX（デジタルトランスフォーメーション）の進展により、オンライン展示会はますます重要な営業手法となっています。『WONDERLINE』を活用することで、企業は効率的に製品やサービスをアピールし、多くのリードを獲得することができます。
5-2. 営業ツールとしても活用できる『WONDERLINE』
また『WONDERLINE』は、オンライン展示会だけでなく、日常の営業活動にも有効なツールです。例えば、『WONDERLINE』のCMSを活用して、営業一人ひとりオリジナルの顧客提案用Webページを作成することができます。
例えば、下記の例では４つの顧客提案用Webページを用意しました。
※左から「オンライン展示会」「360°バーチャルツアー」「AIアバター音声チャット」「ナレッジマネジメント」の顧客提案用ページ
今回は「360°バーチャルツアー」を選択してみます。
すると横スクロールのWebページが表示されます。
360°バーチャルツアーのサービス紹介 Topページ
360°バーチャルツアーのサービス紹介 製品紹介ページ１
360°バーチャルツアーのサービス紹介 製品紹介ページ2
360°バーチャルツアーのサービス紹介 事例紹介ページ
このように、製品やサービスごとに専用の提案ページが作成できるため、外出先や訪問先で急遽説明が必要な場面でもPCやタブレット、スマートフォンなどのタブレット端末があれば、いつでも提案が可能です。
もちろん、自身が作成した提案ページは、顧客に即時共有可能。
かつ、提案終了後には、顧客のアクティビティ情報がリアルタイム集計、データ化されますので、現場では把握できない顧客の細かい心情をデータで把握し、より興味、趣向にあった提案が可能になります。
5-3. 収集可能なデータ種類、活用方法
さらに『WONDERLINE』では、さまざまな種類のデータをリアルタイムに収集できます。例えば、自社オンライン展示ブースへの訪問者数、訪問者の滞在時間、ダウンロードした資料、興味を持った製品やサービスの一覧などです。
マイページ 来場者行動分析データ一覧
もちろん、こうしたデータはCSVでダウンロードが可能です。
マイページ ダウンロード
CSV（例）
営業担当は収集されたデータを活用することで『どの顧客が』『どの製品に』関心を持っているかを把握した上で、顧客のニーズにマッチした提案を行うことができます。
このように『WONDERLINE』は、オンライン展示会と日常の営業活動を統合し、一貫性のある営業戦略を実現するためのツールです。利用することで、営業活動全体の効率化が図られ、より多くのビジネスチャンスを創出することができます。
現在14日間の無料体験実施中です。ご興味のあるかたは是非、下記よりお申し込みください！
営業活動を効率化するプラットフォーム 14日間無料体験受付中！ |
今なら手軽にオリジナルの提案用WebブースがつくれるCMS機能付きWONDERLINEの14日間無料体験キャンペーン中。
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6. まとめ
この記事では、営業データ分析の重要性と方法について解説しました。
データ分析を取り入れることで、営業活動の効率を高め、より効果的な戦略を策定することができます。
そのために2章で取り上げた動向分析、要因分析、検証分析を組み合わせた分析により自社やサービスの現状を把握し、3章以降で取り上げた、KPI分析やエリア分析などの実践的な手法を用いることで、詳細な改善を実施しましょう。
営業データ分析を通じて、顧客理解を深め、営業プロセスを効率化することで、競争力を高め、持続的な成長を実現することができます。データに基づいたアプローチを取り入れ、より強力な営業チームをめざしてください。
#オンライン展示会 #営業 #営業ツール #データ分析
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