セールス・アナリティクスの未来 ≪日本語翻訳≫
セールスアナリティクスの未来は、インテリジェントなアプリケーションと新しいデータソースを活用して、より多くの商業的インパクトをもたらします。
その先にあるものをご紹介します。
未来のセールス・アナリティクスは、買い手の行動やニーズをより正確かつダイナミックに把握し、現在のセールス・アナリティクスが一般的に提供しているものよりもはるかに多くのコマーシャル・インパクトを現場のセールス・チームやコマーシャル・リーダーシップにもたらすでしょう。
ガートナー社のシニア・ディレクター・アナリストであるスティーブ・リートバーグ氏は、次のように述べています。
「大規模な組織の情報ニーズを十分に理解していないセールス・アナリティクス部門は、商業部門間でインサイトを共有し、よりまとまった意思決定を行う機会を失っています。」
関係者がビジョンを共有し、セールスアナリティクスのユースケースの優先順位を決定した上で、ガバナンスの確立、データリテラシーの向上、アナリティクス技術の優先順位付けを行います。
今後、価値のあるセールスアナリティクスの特徴を知ることで、セールスオペレーションのリーダーは、ステークホルダーにさらなる価値を約束するために、努力すべき目標を得ることができます。
今日のセールスアナリティクスが不足している点
収益を拡大するためには、営業チームは買い手とその行動や意図について正確な洞察を得る必要がありますが、現在のセールスアナリティクスは、以下のような状況の変化により、その任務にますます適さなくなっています。
買い手がデジタルチャネルを好むようになり、売り手が提供するパイプラインデータの価値が低下している。
ビジネスの複雑化とデータソースの増加により、セールスアナリティクスから得られるインサイトが少なくなっている。
営業部門のリーダーが、予測的・規定的な分析を可能にする人工知能（AI）などのテクノロジーにどのように投資すればよいかわからない。
これを受けてガートナーは、セールスアナリティクスのあり方が以下のように変化していくと予想しています。
拡張されたアナリティクスの増加とダッシュボードの減少
オーグメンテッド・アナリティクスと呼ばれる一連のインテリジェントなアプリケーション機能は、データの準備を自動化し、さらなる分析のために情報をインテリジェントに構造化してタグ付けし、機械学習を利用してインサイトを発見して営業担当者やマネージャーに直接提供します。
オーグメンテッド・アナリティクスでは、これまで生のデータと営業情報へのアクセスの間に存在していた、エラーを起こしやすく非効率的なタスクの多くをSFA（セールス・フォース・オートメーション）ソフトウェアで実行できるため、データの精度が大幅に向上します。これらの拡張されたアナリティクスは、フロントラインとコマーシャルリーダーシップに、成功に必要なインサイトへのシームレスなアクセスを提供します。
Xアナリティクスで得られる無数の新しいデータインプット
ガートナー社が "Xアナリティクス "と呼ぶ新たなインテリジェント・テクノロジーは、これまで測定が困難だった非構造化ビジネスプロセス情報の多くを捕捉することができます。Xアナリティクスは、文章、話し言葉、ビデオ録画などからデータを検出、評価、抽出、整理することができます。
この技術に適したインプットには、IoT（Internet of Things）データなどの新しいソースがあります。例えば、製造装置のセンサーデータは、ある部品が非効率的に動作していることを示しているかもしれません。これは、サプライヤーがお客様に、より最新でコスト効率の高いユニットをアップセルする機会を示すものです。
バイヤーに関する継続的な情報をリアルタイムで提供
買い手のデジタルおよび非デジタルのインタラクションを十分に統合的に把握している営業組織はほとんどありません。また、これらのシグナルを解釈し、購買意思決定の進捗状況を評価し、次のステップを提案する技術を持つ組織はさらに少ない。
継続的なインテリジェンス技術は、分析的な意思決定支援をオーディエンスの日々のビジネス活動に直接、リアルタイムで統合することで、この問題を解決します。コンティニュアス・インテリジェンスには、Xアナリティクスをはじめとする複数のテクノロジーが活用されています。営業活動データから抽出したライブトラッキングシグナルを、現在および過去のデータと組み合わせて、意思決定支援のためのインサイトを導き出します。これらの情報は、ユーザーが必要とするときにプッシュされます。
機能的な継続的インテリジェンスモデルに必要なエコシステムの構築には数年を要するが、その見返りとして、チャネル間の購買意思決定プロセスをより明確に把握することができる。
データサイエンスとAIの民主化
現在、セールスアナリティクスの組織では、拡張アナリティクスや継続的なインテリジェンス、そしてAIに関連する同様のイノベーションの可能性を想定し、開発し、活用するためのデータサイエンスのスペシャリストが必要とされています。
しかし、これらのテクノロジーに搭載されたネイティブ・インテリジェンスによって、セールス・アナリティクスへのアクセスが組織全体に日常的に拡大していくでしょう。このような民主化に伴い、セールスアナリティクスを利用するエンドユーザー（営業部門内およびそれ以外）は、多くのアドホックな質問を理解し、モデル化し、回答するためにセールスアナリティクスの専門家に依存することは少なくなるでしょう。
セールスアナリティクスとエンタープライズ・テクノロジスト（企業のIT部門やビジネス・インテリジェンス・リーダー）が緊密に連携することの重要性は、このようなトレンドが定着するにつれ、さらに高まるでしょう。データガバナンスは、アクセスがビジネス機能のサイロを越えて拡大する中で、適切に設計されたガードレールとコントロールポイントを確保するために非常に重要です。
パーソナライゼーションが画一的なアナリティクスを駆逐する
AI技術が拡大すると、複数の対象者の分析ニーズの違いがより鮮明になります。例えば、戦略的にセールスアナリティクスを利用するユーザー（CSO、C-suite、主要部門のEVPなど）にとっては、AIがパターンを把握し、大まかな結果を予測することで、人間よりも優れた意思決定を行うことができます。
売り手自身にとっても、強化されたアナリティクスの機能により、短期的および長期的な意思決定が改善される。最も標準化された取引環境（例：大量のコールセンター）を除いて、販売者が得る価値は、ポートフォリオ、アカウント、オポチュニティレベルでのデータに基づく意思決定支援という形でもたらされる。
特定の対象者やユースケースに焦点を絞ることで強化される、新しいアナリティクスのインサイトの創出
最終的にAIテクノロジーは、特定の販売者、顧客、製品に合わせたセールスアナリティクスを提供できるようになります。このようなジャストインタイムのセールスアナリティクスが一般的になると、ダッシュボードを役割に応じてカスタマイズするという、従来の画一的なアプローチは通用しなくなります。その代わりに、特定の対象者やユースケースに焦点を絞ることで強化された、新しい分析インサイトを生み出すチャンスが生まれます。
今すぐ始めよう。
未来に適合したセールスアナリティクスへの移行のためのロードマップを構築する
このようなセールスアナリティクスのトレンドを理解することは、セールスオペレーションのリーダーが、自分の組織の改善の道筋をどのように優先させるかを判断するのに役立ちます。ガートナーのセールス・アナリティクス・ロードマップでは、現状の率直な評価、明確な将来像の目標、主要なマイルストーンや目標を達成するためのスケジュールに基づいて、時間をかけて互いに積み重ねていく一連の取り組みを想定しています。
セールスオペレーションのリーダーは、
ビジョンに基づいてステークホルダーを調整し、セールスアナリティクスのユースケースに優先順位をつけ、次にガバナンスを確立し、データリテラシーを高め、アナリティクス技術に優先順位をつけなければなりません
とリートバーグは言います。これらの目標を達成するには時間がかかりますが、具体的で達成可能なマイルストーンにスケールダウンすることができます。
セールスオペレーションのリーダーは、自社のセールスアナリティクス業務の現状と将来の状況に応じて、計画をカスタマイズしたり、優先順位をつけたりすることができますが、ほとんどの場合、次のような展開になるでしょう。
短期的なタスクは、即効性のある効果をもたらし、セールスアナリティクスの将来のビジョンを設定して伝えることに重点を置き、成功への基盤を作ります。
中期的なタスクは、データガバナンスの範囲を広げ、データリテラシーをさらに向上させ、マルチエクスペリエンス・セリングをサポートする技術を拡大する。
長期的なタスクは、継続的な教育、測定、コミュニケーションを通じて、セールスアナリティクスの改善による利益を維持します。
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