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Reportデータは企業が競争力を高めるうえで重要な役割（英語）を担っています。営業業務にデータ分析を取り入れれば、これまで気付けなかった見込み客を発掘したり、追加の研修をどの担当者に受けさせるべきかを判断したり、リードに適切に優先順位を付けて対応できるようになります。しかし、実際に業務に役立つ知見を得るためには、データを適切に評価できなければなりません。評価するデータが誤っていたり、評価方法が正確でなかったり、データから何を知りたいかを正しく認識できていなければ、思ったような成果は得られないでしょう。
品質の低いデータの問題点
モバイルの普及に伴い、企業はかつてないほど膨大なデータを収集できるようになりました。しかしそれは同時に、不正確なデータが増えることも意味しています。Experian 社の調査 (英語) によれば、92% の企業が、自社データに何らかの誤りがあるのではないかと疑念を抱き、他から収集している全情報の 26% が不正確かもしれないと考えています。
この問題が財務面に与える影響は甚大です。ある調査 (英語) によれば、データの質を最大限に高められれば、企業の収益は平均して 15% も増加することが見込まれます。また、小売企業がデータを有効に活用できれば、そうでない企業に比べて940 億ドルも収益が高くなる可能性があります。この大きなチャンスを見逃す手はありません。
貴社のデータ分析力を評価してみましょう
効果的な分析には、適切な目的と指標が必要
いくらデータを収集しても、データ自体が分析の進め方を判断できるわけではないので、データから何を知りたいのかという分析の目的を、正しく見極める必要があります。たとえば、次のような目的が挙げられます。
- どのようなリードの獲得を目指すべきか
- リードを獲得するには、営業部門、マーケティング部門、パートナーのどの部門が主導して取り組むべきか
- 目標を達成するには、リードをどのくらい獲得すればよいか
また営業部門でパイプラインや生産性、業績を追跡する際に、必要となる標準の指標を設定しておけば、分析結果をより簡単に把握することも可能です。
まずは自社のデータ分析力を評価して、データの信頼性を向上させるべく取り組んでいくことが重要です。どのようなデータがあって、だれがアクセスでき、どのデータが重複しているかなどをしっかり把握して、データベースの正確性を少しでも高めていければ、大きな成果につながります。
分析の目的について、こちらのホワイトペーパーを参照ください
データは、使用方法がわかって初めて役に立つ
21 世紀の営業部門と過去の営業部門で大きく異なるのが、データの管理と統合です。試算 (英語) によれば、2015 年に企業がデータ関連の取り組みに費やしたコストは、平均 740 万ドルにもなります。しかし、上に立つ責任者が、収集したデータをどう活用すればよいか理解していなければ、期待する成果は望めません。
驚くことに、42% の企業 (英語) が、データから有用な知見を得るのは難しいと答えています。つまり、調査対象の米国企業 300 社で働くマーケティング、営業、リサーチの担当者の半数近くが、現代の営業戦略において何が要となるのかを理解する段階でつまずいてしまっているのです。この状況は、なんとしてでも打破しなければなりません。
インテリジェントな CRM ソフトウェアでは、自由にカスタマイズ可能な対話型ダッシュボードが提供されており、主要な指標をリアルタイムで確認することができます。適切なソフトウェアを導入しデータの信頼性を確保すれば、専門のアナリストは必ずしも必要ありません。Microsoft Dynamics CRM なら、さまざまな立場にある従業員が、それぞれの職務に応じて必要な知見を得られるので、建設的かつ効果的に業務を進められるようになります。
データの信頼性を高めることで、営業部門は安心して分析結果を意思決定に活かせるようになり、取引規模の拡大や効率性の向上など、企業が目指す目標達成に向けて確実に前進することが可能になります。
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このブログ記事は、2016年2月16日に米国のブログで公開された Don't Let Dirty Data Drag You Down の抄訳です。
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