営業データ分析の基本と活用法：売上分析の基本
企業が売上を伸ばし、収益を上げるためにはデータ分析が欠かせません。このブログでは、営業データ分析がどのようにビジネスの改善や洞察獲得に役立つか、そして営業担当者がそのデータをどう活用できるかを、HEARTCOUNT AnalyticsのオフィシャルパートナーであるCOKOOZ合同会社の東（あずま）がご説明します。
営業データ分析を始めるための基本
営業データ分析を効果的に行うためには、まずは売上データや顧客データを整理することが大切です。たとえば、POSデータ、ERP、CRMの各システムからのデータを収集し、営業パイプラインや顧客満足度調査（NPS）などの情報も活用します。これにより、顧客をセグメントごとに理解し、どの顧客が収益を生む可能性が高いかを見極めることができます。営業分析は、こうしたデータを使って顧客のニーズに応え、売上を増やすための強力なツールとなります。
ここで重要なのは、目的と目標を明確にしてからデータを集めることです。それがないうちにデータ収集を開始しても、何も起こりません。データを整備してAIを使うと、何か良いことが自動的に発生するとは思わない方が良いでしょう。
自社の「営業をこう変えたいんだ」「お客様との関係性をこう変えたいんだ」という目標や目的が重要です。
営業分析で注目すべき指標
営業分析を行う際に注目すべきKPI（重要業績評価指標）には、次のようなものがあります：
売上予算と実績：計画通りに売上が達成されているかを確認します。
リード、プロスペクト、パイプライン数：どれだけの見込み顧客がいるかを把握します。
営業進捗率：営業プロセスがどれだけ進んでいるかを測定します。
商品別の売上状況：どの商品が売れているか、どの商品が伸び悩んでいるかを分析します。
転換率（コンバージョン率）：リードが顧客にどれだけ変わっているかを追跡します。
地域別/パートナー別の売上：地域やパートナーごとの売上を把握し、効果的な戦略を立てます。
CAC（顧客獲得コスト）：新規顧客を獲得するためにどれだけコストがかかっているかを計算します。
これらのKPIを定期的にモニタリングし、営業活動を見直すヒントにすることができます。これらのKPIにフォーカスし、KPIを改善させるためには何をすればいいのかということにフォーカスをします。またこれらのKPIの変化がゴールに対して良い関係性になっているかもデータで確認した方が良いでしょう。
また現実的にこれらのKPIを計算するためのデータを準備すること自体が大変だったりします。そのためSFAやMA、CRMのツールが必要となります。これらのツールは代表的なKPIが簡単に計算できますが、ポイントとしてはそのシステムに合わせて業務を構築する必要があります。
無理やりこれらのツールを自社のやり方に合わせると、データに不整合が起きて、KPIの計算ができず、一度、データをエクスポートして、Excelの魔術師がデータ加工と関数とマクロを駆使して、誰も検証・確認ができないレポートを作られることになります。
営業分析の具体的なアプローチ
営業分析にはいくつかのアプローチがありますが、その中でも特に重要なのが次の3つです：
リードとプロスペクトの品質分析：営業パイプラインの質を評価し、営業チームが効果的に見込み顧客を管理できているかを確認します。
販売ステージの進捗分析：営業プロセスのどこで見込み顧客が停滞しているかを見極め、改善点を探ります。
価格分析：競争力を持った価格設定ができているかを確認し、売上増加につながる価格戦略を立てます。
これらの品質、進捗、価格の分析は非常に重要となります。これは売上というゴールに対して、想定通りに進んでいるかを見ます。よく「売り上げを作ってくる」ということを言われますが、過去の売り切り型の場合はそれで良いのですが、最近はサブスクリプション型も多くなります。
そうなると、同じ売上を達成しても、「プロスペクトの品質も低く」「販売ステージもなく一発で売り切り」「ものすごい値下げして販売」した場合、この売上は来年以降も見込めるものでしょうか？
「売れればなんだもいい」というわけではなく、ニーズに合致しているか、顧客の信頼を得られているか、「価格だけが売り」みたいな状態になっていないかを知ることも大事です。売上を作り出すプロセスが理想的かをモニタリングすることも大事でしょう。
営業データ分析を効果的に進めるために
営業データ分析は、営業企画やマーケティング部門だけでなく、営業担当者自身が日々の業務に取り入れるべき重要なプロセスです。例えば、自分の顧客が他の顧客とどう違うのかを理解することで、より効果的なアプローチを見つけ出すことができます。また、EコマースやSaaSビジネスなどでは、営業担当者が直接関わらない場合でも、アクセスログや購買行動のデータを分析して売上を伸ばす方法を見つけることができます。
このようなデータは何か答え（教師データ）があり、正確なアルゴリズムで問題を解いていくというタイプではありません。
データを見ながら過去の経験や、もしかしたら営業担当者やお客様の顔を思い浮かべながら、「もしかしたらこういうことが起きているのかもしれない」「もしかしたらこういうニーズがこのセグメントにはあるのかもしれない」という、探索的で創造的なデータ分析ツールが必要になります。
それは、システムで言うと答えがあり正確な受発注が必要とされるERPではなく、よりクリエイティブなAdobe PhotoshopやIllustlaterのようなツールが必要となるかもしれません。データ分析ツールも、正確に解くものと、新たなアイディアを創り出すための分析ツールがあると言うことです。
ここが非常に重要なポイントとなります。
データドリブンな営業分析の導入方法
営業分析を進める際には、まず小さなステップから始め、徐々に分析範囲を広げていくことがポイントです。CRMやSFAシステムの既存指標のモニタリングに加え、機械学習や大規模言語モデル（LLM）を活用することで、より深い洞察を得ることができます。ただし、こうした先進的なテクノロジーを導入しても、すぐに大きな成果が出るとは限りません。まずは少しずつ試してみて、成功体験を積み重ねていくことが成功の鍵となります。
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