売上最大化が唯一のゴールではない
データが存在するのは当然ではない
インターネットビジネスを事業領域とする楽天では、企業の評価において売上増加が最も重要な指標だという考えが一般的であり、私もそれに疑問を持ったことはほとんどありませんでした。しかし、ゲーム会社でのマーケティング経験を通じて、この前提が特定の条件に依存していることに気付き始めました。
2010年代初頭のゲーム業界は、オフラインからオンラインへの急速なシフトが進んでいました。家庭用ゲーム機では、ソフトの販売がパッケージからデジタル配信に移行し始め、同時にモバイルゲーム市場も急速に成長しました。モバイルゲームは初めからオンライン中心の市場であり、これにより従来はパッケージソフトを販売していた企業も急速にデジタルサービスへの転換を迫られました。私は楽天での経験を生かして、このデジタル化の流れに参加するためにゲーム業界に入社しましたが、一方で事業の中にはまだオフラインの流通が残存しているという複雑な状況でした。
この環境で気付いたことは、私のビジネス常識が特殊な前提条件に基づいていたということでした。楽天では、2011年に私が退職するまで、ほぼ全ての事業が顧客とのインターネット接点を持ち、顧客のサービス利用データが網羅的かつ正確に収集されていました。その結果、顧客の行動を分析するために必要なデータを取得し、分析することが基本的に可能でした。
オフラインのビジネスにおいて、情報は自動的にデータベースやWebログに残らず、営業活動を通じて得られた情報を組織が手動で収集し、ExcelやSalesforceなどのツールで内部に格納する必要があることを理解し始めました。これまでデジタルマーケティングをデータドリブンで行うための方法論を議論してきましたが、その前提条件はデータが適切に取得され、活用可能な形で格納されていることに依存しています。しかし、自社のビジネスにオフライン要素がある場合、この前提条件が満たされない可能性があるのです。
この問題の解決策としては、オフライン活動を行う部門や外部の組織に対し、正確なデータの取得と格納を促進する必要があります。しかし、これは多くの企業が直面する課題であり、容易に解決できるものではありません。私自身も完全な解決策を見つけたわけではないですが、データドリブンのマーケティングを成功させるための最後の重要な要素として、この問題に対する改善策を考えていきたいと思います。
データ整備を阻害する売上重視の組織
多くの人が自社の事業状況を正確に把握することに肯定的であり、重要なデータを収集しようとする姿勢は見られます。しかし、なぜ多くの場合、必要なデータを収集できず、中途半端なデータにとどまるのでしょうか？私の考えでは、その理由は優先順位の問題です。
営業部門のミッションは、一般的には「売上最大化」が中心的な目標であり、営業部員の評価や賞賛の基準も、売上目標をどれだけ達成し超えるかに関連しています。このため、多くの営業組織では営業部員の優先順位は売上最大化に置かれており、データ収集や市場分析などの活動は二次的な位置付けとなることが一般的です。
この状況が、多くの企業でデータの正確性や網羅性が実現されない原因となっていると私は考えています。営業部員が自己のリソースを自己評価が上がりやすい売上増大に集中することは当然であり、その結果として、データ収集に時間を割くことは敬遠されやすくなります。これにより、データの網羅性や正確性が十分に確保されない場合が生じるのです。
確かに、営業部門全員がこうした姿勢を取るわけではありませんが、一部の営業員が売上目標の達成にのみ集中することで、企業全体としてのデータ収集の網羅性や正確性が低下するリスクが高まってしまうのです。
また、似たような事例ですが、売上の最終成果は通常把握されますが、その成果を達成するための具体的な活動プロセスのデータが正確でない場合がよくあります。これは、売上で評価される営業部員が売上額を正確にデータ化する一方で、プロセスに関するデータを収集・格納するインセンティブが低いことが原因です。
特に、売上を実現する活動プロセスのデータは、売上を多く上げる優秀な営業部員ほど収集・格納しない傾向があります。これは、上司や管理者が特に注目するのは売上を上げることができない社員であり、そのためのプロセス管理に時間を費やすことが多いためです。結果として、売上を常に挙げている営業部員は、活動プロセスのデータ入力にあまり意欲を示さなくなる傾向があります。
私の経験上、このような状況がデータドリブンなマーケティングにおいて問題を引き起こす典型的なパターンです。営業部門が売上最大化に集中するあまり、活動プロセスのデータ収集が軽視されることで、全体的なデータの質と網羅性が損なわれることがあります。
データ重視の経営（キーエンスのお話）
では、この問題を解決する方法とはどのようなものだろうか？答えは、営業部門の活動における優先順位と人事評価基準を売上最大化とデータ収集を等価にすることである。
この提案に対して普通の反応は、売上が下がらないかという懸念です。実際、私も以前はこの考え方が極端で現実的ではなく、高いリスクを伴うと感じていました。しかし、ある機会でキーエンスで重要なポジションを担っていた方と話をする機会があり、その方にオフラインデータの不正確性の問題を相談した際に伺った話が私に勇気を与えてくれました。
キーエンス出身者の成功体験やその秘訣が最近多く書籍などで出ているので、興味がある方には一次情報を探してみることを勧めしますが、ここではその時聞いたお話の一部を紹介することで、この問題の解決として売上重視を唯一のゴールとしないことが実現可能であることを考えるきっかけにしていただければと思います。
キーエンスは、大きな差別化のないB2Bの製品を販売しながらも、極めて高い営業利益率（50％超）と平均給与が1500万円超という驚異的な業績を誇る企業です。話を聞くまで、私はこれらの成果は成果主義のインセンティブによるものと考えていました。しかし、キーエンスでは個人の売上に連動したインセンティブが存在しないということでした。
キーエンスの成功の秘密は、在庫回転率の高さにあります。彼らは直販と即納を特徴としています。通常、利益率を高めるために在庫リスクを軽減する方法としては受注生産が選択されます。しかし、キーエンスは顧客の需要発生時に迅速に対応することが売上拡大の差別化のポイントと考えており、受注生産を良しとしません。このため、収益率を確保するために生産量を最適化して在庫を抑える方法を採用しています。在庫問題を最小化することが重要なポイントなのです。
そのような状況では、ある営業部員が目標を大幅に超えた売上を達成することは善とは考えられません。なぜなら、最小の在庫でオペレーションしている場合、ある顧客での売上超過は別の顧客への在庫不足を意味するからです。売上と利益率を最大化するためには、顧客の需要予測と生産計画の最適化が極めて重要です。在庫を最小限に抑えた状態での精密な運営を行うことで、キーエンスは持続的な高い業績を維持しています。
キーエンスの成功事例を通じて、営業部門の業績向上において正確な市場データの収集と分析が売上の最大化と相反する概念ではないことがわかります。私が話を聞いた感触では、キーエンスは、売上最大化よりもデータ収集が優先されるといってもいいくらいデータの収集に重きが置かれているように思いました。その結果、非常に精密な在庫管理と顧客ニーズの予測が可能になっています。
営業部門が正確な活動データを収集・分析することで、中長期的な視点で営業プロセスの改善が促進され、科学的な営業管理が実現されると期待されます。これにより、会社全体がデータドリブンなアプローチを取ることが可能になり、効率的な業務運営や市場への迅速な対応が可能になるでしょう。
是非一度、オフラインの活動プロセスのデータ管理が自社においてどれだけ適切に行われているかを再評価してみてください。これにより、マーケティング戦略や事業運営の全体像を見直し、より効果的な施策を打つための基盤が整えられることでしょう。
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