「データ分析の技術」営業生産性を高めよう！

数字がゴミになるか宝になるかは、分析次第だ

高橋威知郎氏は言います。

本書では、この「セールス・アナリティクス」という武器を使い、営業・販売促進活動を効率化し、営業生産性をあげる方法をご紹介します。

セールス・アナリティクスとは

効率的に受注でき、営業目標が達成され、収益が拡大し、営業生産性が向上し、さらに営業パーソンの給料が上がる。それを実現するのが、「セールス・アナリティクス」というデータ分析です。

今あるデータだけで、すぐに成果を出す方法が本書では解説されています。

本書の構成について

本書は全部で5章から構成されています。

1. データで営業生産性をあげるセールス・アナリティクス
2. セールス・アナリティクスの軸となる「3つの指標」
3. 集めたデータから重要な数字を生み出す「データの３つの技術」
4. データを活かし収益につなげる「数字の３つの技術」
5. ケーススタディーいかにして営業生産性をあげたのか

付録が２つ記載されています。

• はじめての「無料分析ツールR」の使い方
• Rを使った予測（簡便法と統計モデル）

営業生産性とは

営業生産性は、営業効率と営業稼働率に分解できます。

営業生産性＝売上÷総労働時間

• 営業効率＝売上÷営業活動時間
• 営業稼働率＝営業活動時間÷総労働時間

営業生産性＝（売上÷営業活動時間）×（営業活動時間÷総労働時間）

セールス・アナリティクスの３つの指標

1. 成果指標
2. ストック指標
3. フロー指標

成果指標

成果分析を基に設計する

ストック指標

プロセス分解を基に設計する

フロー指標

プロセス分解を基に設計する

良い指標の５つの条件

1. 具体的なアクションとの結びつきが明確である
2. 測定可能で定量的に数字で表現される
3. 達成可能な目標が定められている
4. 売上や顧客数、客単価などの成果と関連している
5. 目標達成までの期限が決められている

数字（データ）を生み出す仕組み

1. 収集する
2. 変換する
3. 表現する

収集する

CRMなどのデータを収集する（データをきれいな状態にすることも含む）

変換する

収集したデータを加工・集計・分析することで意味のある情報に変換する

表現する

その情報を報告書やレポート、ダッシュボードなどを使って表現し、見える化する

数字（データ）を活かす仕組み

1. 考える
2. 伝える
3. 動かす

考える

数字（データ）を基に考える

伝える

考えたことを伝え、納得させる

動かす

実際に現場を動かし、成果を得る