BtoB営業の改革！SFAで「探索型データ分析」

BtoB（企業間取引）には、BtoC（個人向け販売）とは異なる点が多くあります。
タイプ別特徴をしっかりと把握した上でSFAを使えば、業績改革を生み出すのも可能になります。 今回はBtoB営業に関して、SFAの重要性や活用のポイントなどを解説します。

BtoB営業の基本

会社相手にビジネスを行うときは、関係する人物の権限を常に意識しなければなりません。自分が交渉している担当者自身はあまり権限を持っておらず、別の人物が決済を行うのはよくある話です。
それだけでなく、担当者と決裁者の間に多くの人物や部門が入っているケースも多く見受けられ、その場合は商品やサービスを購入してもらうために、相手先の持つたくさんの判断基準をクリアしなければなりません。

つまり、会社の規模や社内体制によって、商談が成立するまでのプロセスは大きく異なるのです。

また、BtoB取引の場合、一度の取引で動く金額の規模が大きくなりやすいことも特徴の一つです。 従って、納品後に無事に売掛金を回収できるかどうかの検討も慎重に行って判断する必要があります。

BtoB営業にありがちな「検証型データ分析」

データ分析の手段として、企業向けの営業では古くから定番の手法があります。 これは検証型データ分析と呼ばれるものですが、名前は知らなくても当たり前のように行っている人も多いでしょう。
具体的には期末などの節目の時期に、期首に掲げた目標を達成できたかどうかチェックするというものです。
さらに細かく、月ごとや部署ごとの達成度を計算して明確にする場合もあります。

いずれにも共通しているのは事前に売上などの目標が明確になっており、結果が出た後に実績のデータを照らし合わせているということです。

これによって、商品売り出しや顧客へのアピールを行うタイミングが適切であったかどうかを検証できます。
不適切な場合は今後の営業活動を見据えて調整しなければなりません。

SFAのデータ分析方法には、「SFAで営業を分析するって何するの？分析ポイントをご紹介」でも紹介されていましたので参考にしてください。

SFAで新しいアイディアを得る「探索型データ分析」

始めに立てられる目標というのは、過去のデータに基づいた仮説と言い換えられます。 つまり、検証型データ分析は仮説が軸となっており、それと関連のない観点からの分析は行えません。
そのようなデメリットを持たない手段として、探索型データ分析という方法が注目されています。

仮説がない状態でも実施できますし、さらには仮説自体の構築にも利用が可能です。
例えば、よく売れる商品とそうでない商品の違いについて、商談の仕方や使用するスキルなど多くの観点から原因を探っていきます。
不明瞭な事象に対して、色々な要素を用いて分析することで、改善のための新しいアイディアを創出するのです。
目標以外のデータも一元管理できるSFAは、この作業を効率化する支援ツールとして大いに役立ちます。

今こそSFAで「探索型データ分析」のBtoB営業を！

多くの企業が探索型データ分析に関心を寄せている背景として、データの多様化と大量化が挙げられます。
いわゆるビッグデータの時代が到来したことにより、BtoB営業においても顧客や商談などに関するさまざまなデータを収集するようになりました。 ただし、収集したデータを活かせている企業は決して多くありません。

なぜならデータの相関関係などを調べてアイディアにつなげるには、統計や解析に関する専門的なノウハウが必要だからです。
さらに、大量のデータを処理できる仕組みを備えていないことも問題となります。

そんな企業でも、SFAの高度な分析機能と処理能力を使えば、これらの課題を一気に解決できるのです。

BtoB営業にとって、まさに今こそ活用すべき革新的なツールといえます。

おわりに

これまでBtoBのビジネスでは、担当者同士のコミュニケーションが最も重要だと考えられてきました。 確かに信頼関係を築くことは大切ですが、それだけでは生き残れないのが現状です。 成功のためには改革継続スタンスを持たなければなりません。 SFAを導入して探索型データ分析を定着させることは、その取り組みを大きく推進することになるでしょう。

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