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企業の競争力を高める「営業DX」とは? 日本の営業組織の未来を探る powered by SalesZine

2024年4月18日(木)14:00~15:30

常に高い売上目標を達成し続けなければいけない営業組織。先行きの見通しが立たない時代においても成果を挙げるためには、過去の経験にとらわれず、柔軟に顧客や時代に合わせて変化し続けなければなりません。変化に必要なのは、継続的な学びであり、新たなテクノロジーや新たな営業の仕組みは営業組織の変化を助け、支えてくれるものであるはずです。SalesZine編集部が企画する講座を集めた「SalesZine Academy(セールスジン アカデミー)」は、新しい営業組織をつくり、けん引する人材を育てるお手伝いをします。

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営業改革事例

「お客様起点」のデータアナリティクスへ 人とデータの融合を目指す、みずほ証券

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 業務効率化のためのテクノロジー活用が叫ばれて久しいが、現在では「顧客のより良い体験のために」営業組織がデータやAIを活用する試みが広がり始めている。みずほ証券も、こうしたプロジェクトを進める企業のひとつだ。SASのAI/機械学習ソリューションを活用しながら、営業担当者のコンサルティング力強化、人材戦略の高度化、顧客アプローチの最適化を図っているという。今回は、みずほ証券で営業組織におけるデータ活用プロジェクトを推進する責任者・個人業務部長の伊藤智晴さんにインタビューを実施。営業におけるデータ活用の背景と、現在地について探った。

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「お客様起点」のデータアナリティクスへ転換

 そもそも、みずほ証券の営業活動には、どんな課題があったのだろうか──。伊藤さんは、この点について「証券会社として多くのお客様に対して、多種多様な商品を展開している事情があり、次のベストな一手を導き出す難易度は非常に高くなっていた」と話す。

 営業担当者の知識や経験に頼っていたことで、提供するサービスの質にもバラつきが出てしまっていた。伊藤さんは、「支店営業における接点から生まれる“つながり”や、長年の知識や経験を否定するものではありません。むしろ大切な財産だと認識しています」としつつも、関係性やノウハウが継続的に引き継がれることがなく、担当者の変更などによって分断されてしまうことがあった、と課題を振り返る。

みずほ証券株式会社 個人業務部長 伊藤智晴さん。みずほ証券(旧 新日本証券)に1998年(平成10年)に入社。支店配属、営業スタッフ、マネージャー職、支店長を経験後、本部署に至る。

 このような「知識」や「経験」をいかにデータ化すべきか、という議論はこれまでも行われてきたという。一方、課題として、データが部門ごとに蓄積されてしまう「サイロ化」が起きており、総合的な利活用に至っていない課題もあった。

 伊藤さんは、「データを現場で活用すること自体には早期から取り組むことができていたものの、手法については属人的になっていました。たとえば、支店であれば支店長やマネージャーが経験に頼ったデータ活用をしてしまっており、分析の粒度もまちまちだったのです」と話す。

 そんななか、みずほ証券はデータアナリティクスの取り組みについて、見直しを図った。伊藤さんによれば、「従来はプロダクト・商品起点になってしまっていたのですが、これをお客様起点のものへと転換しました」とのこと。新たに、「顧客が求めるものを見つけていく」ことがデータアナリティクスの目的として据えられることになった。

「我々は、対面証券会社という立場であり、自社ならでは、そして担当者ならではの付加価値を追求していく必要があります。そこで、スタッフ1人ひとりのお客様へのコンサルティング力を補完するために、マーケティングシステムの導入を通じ、組織として、営業の生産性、お客様の利便性の向上をすべきと考えました。そこから取り組みの検討に入りました」(伊藤さん)

 営業手法を改革するプロジェクトが立ち上がり、約1年が経過したところで、専属チームも発足された。メンバーとしては、伊藤さんを筆頭に、みずほフィナンシャルグループの企画、マーケティング、データ分析・集計などの経験者が集まった。さらに、支店のマネージャー経験者、システム開発会社から出向した者なども加わり、多様なキャリアを持つメンバーが、データアナリティクスの運用に関わっている。

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顧客のライフイベントをデータで察知

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この記事の著者

SalesZine編集部 宮田華江(セールスジンヘンシュウブ ミヤタハナエ)

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※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

井上晃(イノウエアキラ)

ITライター・エディター。モバイル業界を中心に取材し、IoTやロボットなどを含め、多岐にわたるテーマの記事を雑誌やWebメディアで執筆。雑誌・ムックの編集にも携わる。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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