データ分析の世界では、売上分析は頻繁に話題になりますが、真に効果的なデータ分析が売上の推進力につながることは稀です。この記事では、最前線の営業業務から経営幹部の戦略的意思決定まで、様々なレベルのデータ分析ニーズを綿密に分析し、実用的なソリューションを提供します。

「データがビジネスを強化する」というスローガンは長年使われてきましたが、データ分析となると、人々は依然として Excel、Python、SQL、データのクリーニング、データの計算、視覚化といった話題によく飛びついてしまいます。

事業部門に実際にどのようなデータ分析が必要なのか、真剣に議論する人はほとんどいません。今日は営業を例に、具体的にどのようなデータ分析が役立つのかを見ていきましょう。

I. データを有効活用する秘訣

簡単な質問をしましょう。スマートフォンを使うとき、メモリがどのように機能するのか、CPUがどのようにデータを処理するのか理解しようとしますか？いいえ、いいえ！起動の仕方、ゲームをできるだけ早く起動する方法、そしてスムーズにプレイする方法しか気にしません。これはあらゆるテクノロジー製品に当てはまります。ユーザーは、デバイス自体の背後にある科学的原理ではなく、自分にとっての価値を気にしているのです。

ビジネスにおけるデータ分析にも同じことが当てはまります。データ分析には数学、統計、オペレーションズ・リサーチ、コンピュータサイエンス、機械学習といった複雑な原理が関わってきますが、ビジネス部門はそれらを理解も関心も持ちません。彼らが知りたいのはただ、「何が結果を生み出すのか？」ということだけです。

これは特に営業部門に当てはまります。彼らは日々顧客と向き合い、大きなプレッシャーにさらされています。理屈を聞く時間はほとんどありません。したがって、営業部門にとってデータを効果的に活用するには、まず彼らのプロセスを深く理解し、彼らが実際に直面している困難を注意深く観察することが第一歩です（下図参照）。

営業部門は独自の組織を持つことが重要です。企業が一定規模に達すると、営業チームは通常大規模になり、様々な事業分野（テレマーケティング、都市レベルの営業チーム、オンラインセールスなど）と都市／チームレベルの管理体制が構築されます。役職によって注力する業務も異なります。そのため、上級、中級、そして若手スタッフのニーズを区別するために、自社の営業組織を理解することが重要です。

II. 草の根レベルでデータを有効活用する方法

最前線の営業スタッフは、誰よりも働き者で、最も疲れ果て、最もストレスを抱えている人々です。毎日、容赦なく営業電話を切る自分を想像してみてください（もしかしたら、少し悪態をつきながら）。そして、ショッピングモールにいる女性販売員には、一瞥もしません。そう、最前線の営業スタッフは、顧客の軽蔑的な視線に耐えながら、常に商品を売るために懸命に働いているのです。

この時点で、彼らが最も必要としていないのは、売上高、購入者数、平均注文額といった分かりにくい指標です。必要なのは、明確な指示、つまり何をすべきかを明確に示すことです。

したがって、データを最大限に活用するには、業務プロセスを綿密に分析し、どのステップが効果的かを見極める必要があります。例えば、電話営業を例に挙げると、業務プロセスと潜在的な問題は以下のようになります（下図参照）。

「ビジネスは言葉で語るものだが、データは自ら動き出す」という諺があります。プロセスを分解し、問題点を理解すると、単一の包括的な販売分析モデルですべての問題を一度に解決することはできないことがわかります。

たとえば、最も単純な質問、「最初にどの番号に電話すればいいですか、次にどの番号に電話すればいいですか」には次のような内容が含まれます。

● どの顧客が価値が高いのか?

● どのような顧客が反応する可能性が高いですか?

● どの期間の回答率が高くなりますか?

● フォローアップに適したものはどれですか?

一つの問題に対して包括的な解決策を提示するには、複数の視点からの分析が必要になる場合があり、ランダムなダイヤルよりも高い回答率を実現するプランを導き出すには、データ計算が必要となります。そのため、データアナリストは非常に忍耐強く、一つ一つの問題に一つずつ取り組む必要があります。

興味深いことに、多くのデータ分析作業が行われる一方で、最前線のスタッフに情報を提供する際には、無関係な情報に触れないよう、節度を保つことが重要です。例えば、「最初にどの電話をかけ、次にどの電話をかけるべきか」といった指示を出すのではなく、コールセンターのオペレーターのダイヤルリストに直接情報を出力し、優先順位を付けるという方法があります。複雑なプロセスを意識させず、最前線のスタッフが情報から真に恩恵を受けるためには、使いやすさを向上させることが不可欠です（下の図を参照）。

各段階で問題を注意深く分析することで、次のような多くの機会を発見できます。

1. ダイヤル成功率の向上

2. より効果的なコミュニケーション手法を選択する

3. データベース検索の難易度を軽減する

4. 関連プロモーション情報

各ポイントには2～3回のデータ分析が必要になる場合があります。大変な作業ではありますが、現場での成功率を直接的かつ効果的に向上させ、科学的原理を説明するよりも効果的です（下図参照）。

III. 中間管理職にとって役立つデータ活用方法

アウトバウンドコールチームのリーダー、都市マネージャー、営業チームのマネージャーといった中間管理職と関わる際には、異なるアプローチが必要です。中間管理職にとって、リスクの高い最前線での業務は、彼らが関心を持つほんの一面に過ぎません。彼らの仕事は、計画、業務の組織化、そして部下のモチベーション向上と規律維持に重点が置かれることになります（下の図を参照）。

注：仕事に追われる現場の従業員とは異なり、中間管理職にはじっくり腰を据えて解決策を慎重に検討し、データを確認する時間があります。しかし、データに割り当てる時間は状況によって異なります。

例えば：

● 特定の日には、朝の会議の前にデータを確認できる時間が 20 分しかない場合があります。

● 週次サマリーの場合、データをざっと見るのに 1 ～ 2 時間かかることもあります。

● 月次概要レポートの場合、PowerPoint プレゼンテーションを綿密に準備するのに半日を費やすこともあります。

したがって、出力データは受信者の作業習慣に合わせて調整する必要があります。たとえ大量の出力データを提示する場合でも、状況に応じて情報過多にならないよう、適切に配分する必要があります。時間が短い場合は読む量を減らし、時間が長い場合は読む量を増やすようにしましょう（下の図を参照）。

明確な出力シナリオを念頭に置き、出力コンテンツもそのシナリオに焦点を当てるべきです。例えば：

● 毎日の朝のミーティングは、進捗状況の確認、部下への簡単な激励、いくつかの重要なメッセージの伝達のみを目的としています。

● 毎週の会議では、リソースの在庫確認、実装状況の確認、問題の解決が必要であり、多角的な分析が必要となります。

● 月例会議ではその月の作業のレビューが必要ですが、より詳細なレビューにはより多くのデータサポートが必要です。

階層的な進行により、管理作業が大幅に容易になります (下の図を参照)。

IV. データを経営幹部にとって有用なものにする方法

事業ライン全体を統括したり、複数のチームや地域を管理したりする地域マネージャーや部門ディレクターにとって、その役割は単なるスピーチや激励、スローガンの唱和にとどまりません。彼らは、上位の意思決定者から割り当てられたタスクを遂行し、ブランディング／プロモーション、サプライチェーン、カスタマーサービス、アフターサービスといったサポート部門との関係調整も担います。

そうでなければ、販売、製品、プロモーション、広告、供給がなく、供給品質が信頼できない場合、目標を達成することはできません (下の図を参照)。

これらのマネージャーは毎日かなりの時間をオフィスで過ごしており、より分析的なレポートを確認したり、より深い問題について検討したりする時間があります。そのため、単に結果重視のレポートを出力するだけでは、彼らのニーズを満たすには不十分です。

問題解決の観点から見ると、根本的なジレンマは、私が単独でタスクを完了できるかどうかにあります。上級管理職として、リソースの調整、サポートの確保、そして潜在的な問題（責任転嫁など）の予防は、直接介入するよりも重要です。したがって、このテーマ別分析のロジックは、営業部門と他部門のコラボレーションの問題をどのように区別するかを中心に展開し、トピックを複数のサブトピックに細分化して詳細な分析を行うこととなります（下図参照）。

5. 私が普段やっていることは、なぜあまり役に立たないのでしょうか?

上記をお読みいただければ、売上分析がなぜ役に立たないことが多いのか、すでにお分かりいただけたかもしれません。多くの企業では、データと売上データが著しく乖離しています。データアナリストとして、営業プロセス、組織構造、営業手法を理解しておらず、「売上 = 顧客数 * コンバージョン率 * 平均注文額」という式を都市ごとに何度も書き直すだけでは、全く役に立ちません。

多くの企業の営業チームは分析を重視せず、毎日の総売上高だけを見て、「死なない限り、死ぬまで働く！」といったスローガンを唱え始めます。CRMプラットフォームを導入していても、適切に活用せず、ひそかに様々な型破りなテクニックや小技を開発することに時間を費やしています。その結果、型破りな手法が増え、真の営業成果はほとんど生まれません。

つまり、データを最大限に活用するには、両チームからの投資が不可欠です。データアナリストはビジネスを深く理解し、ビジネスの視点から考え、真の課題に対処する必要があります。一方、ビジネスアナリストはデータを尊重し、プロセスを厳格に遵守し、優れた成果を上げるために新しい手法を取り入れる必要があります。