【営業戦略の立て方】役立つフレームワークを紹介！データ分析の重要性とAI活用への期待

中長期的に計画された営業活動方針や目標

営業戦略とは、企業のシェア拡大や売り上げ向上をはじめとした営業目標を達成するために、中長期的に計画される方針や目標です。具体的なアプローチ方法や目標の規模は、企業によって異なります。有限であるリソースと予算を駆使しながら、効率的に営業活動を実施するための目標を定めることが最たる目的といえます。

営業戦術との違い

営業戦略が目標やビジョンという定義だとすると、営業戦術はその目標に向かうために実施するスキルや手法を指します。例を挙げると、「新規顧客の増加」という営業戦略を打ち出す場合、「SNSアカウントでのフォローキャンペーン実施」などの具体的な施策がこれにあたります。

市場の動向は流動的なため、実際に営業活動を行って初めて成果が分かることも少なくありません。そのため、営業戦術はフレキシブルに改善される場合もあります。つまり、営業戦略の根底にある軸が揺らぐことなく確立しさえすれば、個々のプロセスごとに決定される営業戦術の修正も、より容易になり得るということです。

効果的なターゲティング

営業活動を効率良く実施し、企業の利益を向上させるためには、顧客のターゲティングが重要です。ターゲティングとは、市場調査を実施した内容から、自社のサービスを購入してくれそうな顧客層を絞るプロセスを指します。

よくあるのは、性別や年齢、購入履歴などからターゲットを判断するケースです。また、実店舗の存在する企業であれば、エリアごとの特徴を踏まえた商品の仕入れ、顧客の滞在時間や時間帯などを踏まえたターゲティングを実施します。

このような情報をもとに顧客層を絞ることで、購入意欲の高そうな相手にアプローチできるようになり、効率的な営業活動が実現できます。

営業戦略を立てるときの流れ

営業戦略を立案するには、以下の5ステップからなる構成が一般的です。

フレームワークの採用

ビジネスシーンにおけるフレームワークとは、課題解決や目標設定を円滑に実施するためのテンプレートを意味します。営業目標に合わせてフレームワークを採用すると、課題抽出や分析をより簡単に行うことが可能です。
ここでは営業戦略の立案に利用される、主なフレームワークを紹介します。

データ分析によって見えてくること

現代の企業は、膨大なデータを取り扱っています。このデータを適切に管理することで、自社の現状や課題の分析、精度の高い未来予測が可能です。

特にビジネスシーンでは、自社を起点に市場全体を俯瞰（ふかん）すると、意思決定の手助けとなり、新たなアクションを先手で起こせる可能性もあります。スピーディーに対策を打ち、競合他社と差別化を図ることが、激しい企業競争から頭一つ抜け出すために大切です。

分析対象となるデータの種類

企業が抱える情報は「ビッグデータ」と呼ばれるほど膨大になっている現状ですが、分析するデータの内容は、営業戦略の目標や方針に合わせて精査する必要があります。

以下では、営業戦略を立てるうえで必要なデータの例を紹介します。

データ分析を活用する際の注意点

営業戦略のプロセスにデータ分析を落とし込むためには、以下の注意点を抑えておきましょう。

AIによるサポートは有用？

かつてのAI技術は、ルーティンが決められているプロセスでは効率的に動作するものの、イレギュラーな事態への対応は難しい側面がありました。ところが、ディープラーニング（深層学習）の技術が発達し続けている現代では、臨機応変な対応が求められるプロセスにおいても、効果を発揮できるように進化しています。

ディープラーニングでは、ただデータを蓄積して学習するだけではなく、そのデータの範囲内から新たなパターンをAI自身が導き出せるようになりました。ディープラーニングで学習したAIは、データが多ければ多いほど分析の精度が高くなるという利点もあります。このような背景のもと、近年はAIの技術を用いた営業ツールなどを導入する企業が増加しています。

「大塚商会のdotData AI分析サービス」
勘と経験と度胸の戦略立案からAIを活用したデータドリブン経営へ