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セールスインテリジェンスとは?具体的な方法や成功事例を紹介

セールスインテリジェンスの領域が注目されています。
海外では多くの企業が導入して営業部門の問題解決に役立てていますが、日本でも導入を検討する企業は増加傾向にあります。
それでは、セールスインテリジェンスはどのように問題を解決し、その結果として企業に何をもたらしているのでしょうか。
今回は、セールスインテリジェンスの概要や具体的な方法とともに、先進的企業4社の成功事例について紹介します。

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セールスインテリジェンスとは?

セールスインテリジェンスとは、テクノロジーで営業分野の問題を解決する方法のことです。
セールスインテリジェンスでは、幅広いテクノロジーソリューションを駆使して、営業部門に見込み客(リード)や顧客の行動パターンや購入パターン、意思決定、予算などに関する実用的なデータと総括的な洞察力を提供します。
具体的には、セールスインテリジェンスツールを導入して、見込み顧客データ、人口統計データ、企業統計データ、メトリックと呼ばれるネットワーク上での顧客との経路(パス)や距離などを収集して使用します。
そこから得られるのは、過去と現在における営業活動に関する即時性の高いデータです。
これらデータは、分析が行われた上でデータベースに保存されます。

見込み客や顧客の情報がデータベースに保存されることで可能になるのは、彼らへの戦略的・体系的なアプローチです。
見込み客や顧客が自社の広告に触れたりホームページを訪れたりすると、顧客接点(タッチポイント)が生まれます。
そこから得られたデータを広範囲に分析し、過去と現在のキャンペーン情報との相関関係を反映させることで、それぞれの購買行動に関する情報の明確化を可能にします。

セールスインテリジェンス関連でセールスマネージャーができること

セールスマネージャーの仕事は、販売を直接増やすことではありません。
セールスマネージャーの最も重要な仕事は、営業部門の効率化と全体的な生産性の向上です。
セールスマネージャーは、セールスインテリジェンスで収集したデータを使用することで、見込み客や顧客の行動パターンと過去に購入した商品やサービスへのアクセスが容易になります。
その結果として、営業部員に対する適格な指示やアドバイスが行えるようになり、営業部門の効率化の実現が可能になります。

通常の場合、セールスインテリジェンスで収集した情報は継続的・集中的な分析が必要です。
そこで明確になった見込み客や顧客の行動パターンを、営業部門の生産性向上のために使用します。
たとえば、セールスインテリジェンスで収集した情報から、自社商品を購入した顧客の半年後の行動などを予測することも可能です。
また、即時性の高いデータを使用して見込み客の販売機会を事前にふるい分け(スクリーニング)することで、営業部門の効率化の実現が期待できます。
このようなことから、セールスマネージャーにとって、セールスインテリジェンスは不可欠なツールであるといえます。

セールスインテリジェンス関連で営業メンバーができること

営業部門では、過去における特定の時間枠内に購買回数が減少した顧客のリストが必要になります。
このような分析に役立つのも、セールスインテリジェンスです。
作成されたリストは各部員に配布され、電話やメールなどによって顧客への問い合せに使われます。
この機会に、過去に接点があった顧客との連絡を増やすことで、彼らとの流入経路(チャネル)を再び活発化させられます。
また、セールスインテリジェンスを使って購買行動に共通性がある顧客層(セグメント)を知ることや、過去の売上を分析して新たな販売チャネルを開拓することも可能です。

セールスインテリジェンスの具体的な取り組み

セールスインテリジェンスには専用ツールの導入が必要です。
さまざまなツールがありますが、導入には目的の明確化と環境整備が必要になります。

目的の明確化

セールスインテリジェンスでは複数のデータが収集できるため、目的を明確化しておくことが重要です。
目的が不明確なままでは、データの量が膨大であっても効果は期待できません。
また、セールスインテリジェンスツールは、目的によってフォーマットが異なる場合があるため注意が必要です。

環境整備

目的を明確化した上で、セールスインテリジェンスツールを導入するための環境を整えます。
多くの企業では、各部署間が保有するデータの連携が未整備のケースが少なくありません。
属人性を重視する従来の営業活動では、他部署とのデータの連携はそれほど重要ではありませんでした。
ところが、データがすべてのセールスインテリジェンスでは、他部署とのデータのやり取りは何よりも重要です。
そのため、セールスインテリジェンスツールを導入するのであれば、社内の各部署が保有するデータを1カ所に集約できる環境整備が必要になります。

セールスインテリジェンス導入の成功事例4選

国内外の先進的企業4社によるセールスインテリジェンスの成功事例を紹介します。

ドイツの物流会社の成功事例

ドイツを拠点に国際宅配便やロジスティクスサービスなどを展開する物流会社では、セールスインテリジェンスを活用してECサイトを分析しました。
その結果、一定割合を超えるトラフィック(ITネットワーク上で転送されるデータ量)が主なマーケットエリア外からの流入であることが判明します。
そこで、営業部門では当該地域で製品出荷がないサイトに対してアプローチすることで、新たなマーケットの開拓に成功しています。

フランスのIT企業の成功事例

フランスを拠点にユーザー体験の最適化ソフトの開発などを行うIT企業では、セールスインテリジェンスを活用して見込み客の効果的で効率的な絞り込みを行なっています。
見込み客の仕分けに必要な時間の短縮とスコア化が実現したことで、より適切なタイミングでのアプローチが可能になり、その結果として営業活動の効率化にも成功しています。

日本の求人サイト運営企業の成功事例

日本を拠点に求人サイトを運営する企業では、求職者の自社サイトへの流入から応募に至る行動の流れを把握するために、セールスインテリジェンスの活用を開始します。
その結果、見込み客から応募に至る行動パターンや意外な行動にも気づくことができ、サイトの効果的な改善につなげることができました。
また、セールスインテリジェンスツールを使うことでデータの共有が容易になることから、部員間のコミュニケーションの改善にも役立てられています。

日本のIT企業の成功事例

日本を拠点に業務効率化のソフトウェア型ロボットなどを開発するIT企業では、セールスインテリジェンスを活用して社内のデータを1カ所に集約したことで、解約リスクの高低を可視化することに成功しています。
また、部署間のデータ連携や自動通知化を進めたことで、社内コミュニケーションの活性化も実現しています。

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今回は、セールスインテリジェンスの概要や具体的な方法とともに、先進的企業4社の成功事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。
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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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