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OODAループとは?PDCAとの違いや取り組み内容例について紹介

世の中は急速に変わり続けており、市場や顧客のニーズなども大きく変化を続けております。
そのため、企業が事業活動を行う中では上手く変化に適応していけるかが重要です。
今回は変化に対応するために重要な考え方であるOODAループの概要や取り組み内容例などについて紹介します。

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OODAループとは?

OODAループとは、Observe(観察)、Orient(状況判断)、Decide(意思決定)、Act(行動)の、4つのステップからなる意思決定の方法であり、入手可能な情報をフィルタリングし、それらを文脈に沿って整理し、最も適切な意思決定を迅速に行う戦略のことです。
OODAループは、個々の営業担当者や営業チームに役立つだけでなく、競争が激しく、変化する状況に相手よりも早く対応する能力が優位に働くような場面で特に役立ちます。

現代の多くの環境は、揮発性、不確実性、複雑性、曖昧性など、VUCA(Volatile、Uncertain、Complex and Ambiguous)と呼ばれています。
このような状況で生き残り、成功するためには、より良い意思決定が必要です。
しかし、意思決定の質を向上させることは、ほとんどの組織ができていません。
たとえば、ポジティブなリターンが得られない企業は、経験から学ぶことができていないといえます。
OODAループは、このような習慣を認識し、改善するためのアプローチです。

OODAループは、20世紀半ばに軍事戦略家のジョン・ボイド米空軍大佐によって開発され、現在ではさまざまな分野で活用されています。
当初は、すべての情報を収集する時間がないときに、一刻を争う判断を迅速に行うための兵士の訓練に使われました。
この戦略の目的は、OODAループのプロセスを相手よりも早く実行し、敵の意思決定サイクルに潜入して混乱させることでした。

OODAとPDCAとの違い

OODAループと混同されやすいのが、PDCAループです。
2つの主なルールと、どのようにして改善を促進するかを見ていきましょう。
リスクとリカバリーの対策を考える際には、具体的に2つの領域について考える必要があります。

PDCAサイクルやループは、主に分析的なアプローチであり、データがほぼ揃っている完全な社内で使用することで大きな成果を上げることができます。
PDCAサイクルを回すために、外部環境を参考にしたり、状況に合わせたりする必要はありません。
工場や研究所の現場でも、データがあればPDCAを回すことができ、大きな成果を上げることができます。
PDCAにおける分析とは、多かれ少なかれ完全なデータを使って、効果的な結論を導き出すことです。
データを使ってどうすべきかを判断し、分析で得られた仮説を確認したり、否定したりして行動するのです。
これらは、継続的改善の構造と要件をサポートします。

OODAは、不完全なデータから行動を合成することに重点を置いています。
たとえば、コロナ禍のような環境では、すべての変数を認識することは不可能であるため、成功の可能性が最も高いと思われる意思決定を行い、それによって潜在的なオペレーショナル・リスクを軽減・最小化しなければなりません。
複雑で不可解な環境、しかも頻繁に変化する環境を観察し、方向性を定めて行動を起こすことが、OODAループの本質です。

PDCAは分析が中心であるのに対し、OODAは可能な限りの分析データを用いて合成することが中心です。
予測不可能な世界では、プロアクティブに行動するための粘り強さとダイナミズムがますます求められています。
また、コントロールできないことが多い周囲の変化に応じて、計画や対応を流動的に変更する能力も重要になっています。

営業チームのOODAに役立つ取り組み内容

営業チームのOODAに役立つ重要な指標は、見積機会率、見積サイクルタイム、割引実績の傾向、平均見積額、顧客解約率です。
それぞれについて紹介します。

見積もり率(POQ)

見積もり率(POQ)とは、見積もりを行った案件の総数を全案件数で割ったものです。
日次、週次、月次のPOQトレンドは、CPQプロセスにおける摩擦の早期警告となります。
POQが低下する原因としては、製品ルールの欠落やファネルの最上部での不適切なクオリフィケーションが考えられるでしょう。
営業のリーダーとマネジメントは、指標を「観察」しさえすれば、摩擦の原因を取り除くことができるのです。

見積もりサイクルタイム(QCV)

見積もりサイクルタイム(QCV)は、設定された製品の見積もりを作成するためにチームが要した総時間です。
日次、週次、月次のQCVが上昇傾向にあることは、CPQプロセスにおける摩擦の確実な指標となります。
QCVが高くなる一般的な原因は、入力フィールドが多すぎること、エスカレーションルールがないこと、複雑なマニュアル承認プロセスであることです。
また、製品や顧客グループごとにQCVの傾向を観察することで、摩擦の原因を見極めることができます。

DPT

DPT(Discount Performance Trend)は、割引率(定価-正味価格)を定価で割った値の傾向です。
日次、週次、月次のDPTの傾向から、割引のパフォーマンスを把握することができます。
顧客が理解できないような複雑な値引きや、値引きと製品のライフサイクルとのズレは、DPT低下の典型的な原因です。
営業担当者、地域、チャネル別にDPTを確認することで、誰にトレーニングが必要かを見極めることができます。

平均見積額(AQV)

平均見積額(AQV)とは、すべての見積書の合計金額を見積書作成数で割ったものです。
バンドルを含むプロモーションアイテム、製品ライン、セールスレップ、地域、顧客タイプ、販売チャネルごとに分類されたAQVの定期的なトレンドは、セールスの効果を把握するのに役立ちます。

CCR

Attrition Rateとも呼ばれるCustomer Churn Rate(CCR)には、さまざまな定義があります。
CCRのわかりやすい定義は、一定期間にサービスから離脱した顧客の割合です。
製品、販売地域、製品タイプ別のCCRは、逸失利益を削減する上で非常に重要です。
企業にとってMRR/ARRの最大化は重要です。顧客離れの原因を分析して解決することは、従業員、顧客、投資家を惹きつけることで、企業の長期的な発展に大いに役立ちます。

aileadを活用してオンライン商談の成果を最大化させよう

今回は、OODAループの概要や取り組み内容例などについて紹介しました。
オンライン商談は、移動の時間が必要なく数をこなしやすい反面、その分十分に振り返りを行えている企業が少ないです。
商談数を増やすだけでなく、その後の受注率を向上させるためには、録画データをURLで共有してフィードバックをもらったり、会話の自動分析機能を確認するなどして、PDCAサイクルを回すことが重要です。
ぜひ、aileadを活用してオンライン商談の成果を最大化させましょう。

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Daisuke Hashimoto

Customer Success & Marketing

複数のサブスクリプション、SaaSビジネスの立ち上げやグロースの支援を行なっております。特に、リードジェン(SEM、イベント周り)、CSの立ち上げ・立て直しが専門領域です。

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