営業生産性を高めるために見える化すべきものとは?――インテリジェンスを生み出す「データの3つの技術」

第3回

 前回は、セールス・アナリティクスの仕組みの軸となる「3種類の指標」について説明いたしました。
 この「3種類の指標」の設計後、ビジネス成果という果実を得るため、集めたデータから重要なインテリジェンスを生み出す「数字(データ)を生み出す仕組み」と、そのインテリジェンスを活かし収益につなげる「数字(データ)を活かす仕組み」を作り上げる必要があります。
 今回は、データから収益につながるインテリジェンスを生み出す「数字(データ)を生み出す仕組み」とはどういったものなのか、そのための技術である「集めたデータから重要な数字を生み出す『データの3つの技術』」とは何か、について説明いたします。

[公開日]

[著] 高橋 威知郎

[タグ] データ・アナリティクス SFA セールス・アナリティクス 法人営業 CRM BtoB営業

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“正確さ”と“粒度”を整え、分析できる綺麗なデータを揃える「データを収集する技術」

 「データ(数字)を生み出す仕組み」とは、データを集め、変換し、分かりやすく表現することで、データから収益につながるインテリジェンスを「見える化」する仕組みです。それを実現するのが「データの3つの技術」です。

 そのためには、まず営業関連データ(例:CRMデータや営業日報、サイトのアクセスログなど)を集め揃えなければなりません。そのための技術が、「データの3つの技術」の1つである「データを収集する技術」です。

データを収集する技術

 サイトのWebアクセスログは、サイトへのタグの埋め込みや実装でミスをしなければ、ほぼ自動でデータ収集されます。しかし、CRMなどの人の手でデータ入力する営業関連データは、ほぼ「汚いデータ」です。

 汚いデータというのは、データを記録する人によってデータの「正確さ」や「粒度」が異なり、酷い場合には記録さえ残っていないデータです。

 さらに、同じ人がデータを入力しても気分(例:嬉しい、悔しいなど)や時期(例:繁忙期、閑散期など)によってデータの「正確さ」や「粒度」が異なることがあります。

 このような「正確さ」と「粒度」の問題を抱えた汚いデータでも、どうにかして成果を出すのがセールス・アナリティクスです。

 綺麗なデータが溜まるのを待っていては、いつまでたっても何もできません。そのためには、「汚いデータ」をある程度「綺麗なデータ」にして使う必要がでてきます。

 データを収集する技術とは、単にデータを集めるだけではなく、分析できる状態になるまで、汚いデータをある程度綺麗にする技術でもあるのです。

 では、集めた汚いデータをいかに綺麗なデータにするのか、そもそも常に綺麗なデータを溜めるにはどうすればよいのでしょうか。

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