成果至上主義のパワー系セールスを学んだ新卒時代
――中島さんが現職に至るまでのキャリアと、現在担われている役割を教えてください。
学生時代は物理を専攻し、流体研究室で流れのシミュレーション実験などを行っていました。ベンチャー企業に興味があったため新卒でトレンダーズに入社し、広告の企画営業職からセールスのキャリアを始めました。ここでパワー系のセールスを学び、「セールスは結果がすべて」という営業観を持てたことは、のちの分析業務にとって大きな収穫でした。同社を退職後、フリーランスの期間を1年ほど経て入社したスペースキーというアウトドア専門メディアの運営会社でも広告の企画営業職に従事しました。並行して営業部の立ち上げや仕組み化のお手伝いを業務委託という形で経験し、昨年8月にスカウティへ入社しました。現在はセールスマネージャーを務めています。
弊社はホラクラシーという組織体制をとっているので、私が入社した当時は営業の専任者がおらず、COOを含めた全員でセールスを行っていました。現在も営業メンバーは固定されていませんが、私が営業専任の責任者としてすべての意思決定を行い、それにしたがってメンバーがアサインされて動く形をとっています。弊社のサービスはSaaS型のサブスクリプションサービスなので、セールスが新規顧客を獲得し、サービスの継続利用やアップセルにつながるところはカスタマーサクセスが担当しています。
――御社におけるデータ分析の取り組みについて伺います。HubspotとRを使ってデータの蓄積と分析を行われているとのことですが、具体的な分析のフローを教えてください。
ツールに求めていたのは「作業を自動化できること」だったので、自動化の対応範囲が広いHubSpotを選びました。弊社ではPR、マーケ、セールス、カスタマーサクセスという流れで案件を回していくため、CRMとの互換性が高く、関係者全員が使える点も魅力でした。
昨年の10月まではリードから発生したすべてのアポイントメントに出向いていたのですが、それだと時間が足りず、CVRも高くありませんでした。そこで、「エンジニアさんの商品理解度が高ければ受注率が上がるんじゃないか」「スカウティと同じダイレクトリクルーティング型の商材を過去に使っていたお客様のほうが受注率は高いんじゃないか」といった仮説を立て、それに基づいたデータをHubspotに貯めていきました。それをRに落とし込み、多変量解析を行うと受注率に悪影響を与えている要素が出てきます。その要素を参照しながらリードに応じてアプローチを変えるようにしました。
それぞれの分析手法に良し悪しがあるので何がベストとは言い切れませんが、セールスの場合はさまざまな要因が複雑に絡み合っているので、ひとつの要素だけを見ていても議論が前に進みません。ですから、単純集計もやりつつ多変量解析はやるべきだと思います。
