「データドリブンセールス」の実現に必要なふたつの要素
法人企業マスターデータベースを独自で構築し、データクレンジング、データ一元化、企業属性付与などのソリューションを提供するユーソナー。820万件の拠点データを保有した顧客データ統合ソリューション「uSonar(ユーソナー)」を提供し、企業のデータ活用支援を行っている。
湯浅氏は「データドリブンセールスとは経験や勘をもとに意思決定することではなく、顧客データや企業データなどの傾向をもとに意思決定すること」と説明する。つまり、データをもとにした営業戦略を立てて新規開拓を行い、業績アップにつなげていく仕組みだ。
データドリブンセールスを実現するにあたっては「ターゲットの最適化」と「アプローチの脱属人化」のふたつの要素が重要だという。
抜け・漏れをなくす「ターゲットの最適化」
まず、ひとつめの要素「ターゲットの最適化」について湯浅氏はこう語る。
「かつては『自分のお客様は製造業が多い』『昔はこの業界でよく売れていた』など、営業担当者の勘によってターゲットを決める傾向がありました。たしかに勘は重要ですが、属人的な指標でターゲットを決めてしまうと、抜け・漏れが多くなってしまいます。もしかしたら『売れるはず』の企業を見落としてしまう可能性も少なくありません。そこで、データにもとづいたターゲット戦略を実施することが必要になります。これにより、営業担当者の視野から外れていた有望な業界や企業が判明する可能性があるのです」(湯浅氏)
実現のためには、各部門・システムにおける「データの散在」という課題を解決しなければならないという。部門やシステムごとに社名表記がカタカナ/ひらがなと違っていたり、旧社名のまま登録されていたりしては、データの分析精度が落ちる可能性があるからだ。
顧客データ統合ソリューション「uSonar」では、「LBC」と呼ばれるユニークな企業コードを顧客データに付与することができる。これにより、同一企業としてデータを認識できるようになり、分析精度を高めることができる。
このデータ分析が、ターゲット戦略や営業戦略を進めていくうえでは重要だという。具体的には次の3つのステップが示された。
ステップ1として、自社の中に散在するさまざまなデータ(顧客リスト、セミナー参加者のリスト)をクレンジングする。ステップ2で「LBC」により顧客データを“名寄せ”して一元化する。ステップ3では、顧客データと市場データを掛け合わせて「顧客として有望ながらまだ接点を持たない企業=ホワイトスペース」を明らかにする。これを行うことで「自社サービスが売れている市場」ないしは「未開拓の市場」を可視化でき、営業戦略立案のヒントが得ることができるわけだ。