【徹底解説】Gartner が示す営業データ分析の戦略的ロードマップと来るべき5つの未来
- 組織のポテンシャル最大化には、データガバナンス/データリテラシー/高度な分析テクノロジーが必要になる
- データガバナンスは顧客体験と相関していて、データガバナンスの確立によって全社的なデータへのアクセシビリティの担保/パーソナライズ化された体験の提供につながる
- 人ではなく、AI が分析/予測する Sales Engagement Platform が急進し、エンゲージメント型営業の機運が高まっている
- 戦略的ロードマップは自社のリソースや必要性に基づき、顧客体験を向上するデータ定義から着手する
Gartner 社の「 Strategic Roadmap For Sales Analytics 」によると、現在多くの営業組織では、営業活動で得られるデータからインサイトを抽出し、適切な改善活動や意思決定につなげられていないということです。1)
この Gartner 社 のレポートはその要因として、日本でも定着が進む CRM がもはや見込み客の行動やなぜそのような行動をとったのかに関する意図を組織に提供しなくなっていることや、そもそもとしてのデータガバナンスやリテラシーの欠如にあると指摘しています。
事実、調査対象となった企業の53%がデータの品質が低いことが意思決定を阻害していると結論づけたとも指摘してます。
多くの企業が直面する現実を受けて、Gartner 社 は営業データ分析のための戦略的ロードマップを公開しました。
このレポートの本質は、現状を認識すること、予期できる未来を知ること、そしてそのギャップを解消するための具体的な示唆とデータ活用の本質を知ることができることにあります。
この記事では、「Strategic Roadmap For Sales Analytics」が示す分析とロードマップ、大企業を含む多くの企業の営業DX に携わる弊社 Magic Moment の知見を合わせて、企業や営業責任者が今後取り組むべき事柄を考察します。
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組織のポテンシャルの最大化には信頼できるデータが不可欠
そもそものデータ分析の重要性として、組織のポテンシャルを最大限発揮するためにはデータ分析が不可欠な要素であるからです。
ポテンシャル最大化の要素を Gartner 社は以下の3つに分解しています。
- データガバナンス
- データリテラシー
- 高度な分析テクノロジー
データガバナンス
データガバナンスが欠如している状態では、分析から得られた示唆の信頼性が低くなり、データの改善をより難しくしてしまいます。Gartner社の調査では、およそ半数の企業で全社横断的なデータの収集から運用/保守までのルールや体制がなかったということです。
イメージをつけるために、顕著なデータガバナンスの欠如の例を1つあげます。
上の図では、マーケティングと営業が異なるツールでデータ管理/運用をしているケースです。
それぞれのツール内のデータやその項目、粒度、入力頻度は部門ごとに異なります。昨今日本でも DX化が進展するなかで、データガバナンスの欠如による弊害はより顕著になってきました。
というのも、DX ニーズの大部分は個別の業務・サービスの実行やシステム化を目的としていて、業務・サービス横断でデータを活用したいというニーズがなかったからです。
データガバナンスが存在しない企業では、各部門ごとにルールや取得したいデータ項目が異なります。そして、データを扱う人材の増加に比例して、部分最適化がどんどん進んでしまいます。
また、Gartner社は新しいシステムやデータソースがどんどん追加される拡張性が逆にデータ管理をより複雑にし、データガバナンスの欠如を後押ししてしまっているとも指摘しています。
後述するバイヤーの行動変化が進むなか、この部分最適化はポテンシャル最大化の致命的なボトルネックとなってしまいます。
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データリテラシー
データガバナンスに加えて、よりスキルベースのデータリテラシーも重要です。
データリテラシーとは、マサチューセッツ工科大学の Rahul Bhargava氏とエマーソン大学の Catherine D’ignazio氏によると「データを読み、使い、分析し、論じる能力」と定義されます。
つまり、データを正しく解釈し、仮説を立て、分析から新たな気づきを抽出し、データに基づくアクションを提起していける能力です。一般的な改善フレームワークの PDCA を回す際にも、データリテラシーは必須であると言えます。
先述の全社横断的なデータガバナンスを基盤として、個々のデータリテラシーを高めるプログラムが有効であると Gartner社は示唆しています。
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高度な分析テクノロジー
高度な分析テクノロジーとしては、近年米国を中心とした情報技術セクター企業で活用が進む Sales Engagement Platform（以下、SEP）が挙げられます。
これらのエンゲージメント（顧客との関係値）を分析し、自動化された予測から担当者に最適なアクションを提示するテクノロジーは GAFAM においても活用が進むカテゴリーです。
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SEP とは端的に表すと、営業担当者が見込み顧客や既存顧客とのコミュニケーションをより効果的に実行できるようにするテクノロジーのことです。それぞれの顧客への最適なアプローチをデータに基づき可視化し、結果の分析と改善を自動で担ってくれます。
SEP の特徴としては、SFA/CRM のデータ分析や売上/トレンドの予測の自動化、営業が次に取るべき最善のアクションを提示してれる機能を備えている点です。
Gartner 社は、セールステック市場が第三の波にあるとしていて、SFA/CRM に蓄積されたデータに基づく分析や予測をアルゴリズムにより自動化するツールが今後拡大していくと予想しています。
また、FACT.MR の調査によると、セールスエンゲージメントソフトウェアの市場規模は、21年の50億ドルから22年には74億に増加すると見込まれていて、22年からの10年間に市場規模はさらに4倍になると見込まれています。2)
日本においても CAGR（年平均成長率） は13.3％と見込まれています。
Gartner 社のレポート「Sales Engagement: The Definitive Guide for Platform Selection」によると、92％のインサイドセールス組織が SEP を必須とし、実際に87%が採用しています。3)
なぜこれほどまでに SEP の需要が高まっているのでしょうか？
背景としては、SFA/CRM 等のツールは、過去の活動や実績をデータとして整理/保存し、管理することには優れているものの、そのデータをどのように営業活動に活用するかという分析や予測の部分の領域では、人の判断が求められていたからです。
冒頭に先述した、CRM データが購入者の行動と意図に関する十分な情報を提供しなくなる可能性も人が主体となった分析に限界があることに起因しています。
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次の章では、データガバナンスの欠如が致命的になる背景、そして分析/予測を自動化する SEP が必要となった背景にある外的な要因を考察します。
データの品質や分析/予測の自動化を要求するバイヤーの変化
データの扱いを難しくしている要因として大きなものが「バイヤーの行動変化」です。
Gartner社は、顧客が以前にも増してサプライヤーとのやり取りをデジタルチャネルで行うようになってきているとしていて、結果として担当者が提供するパイプラインデータに依存するSFA/CRM といった機能群がデータからインサイトを収集できなくなっていると指摘しています。
マッキンゼーアンドカンパニーの調査では、2019年から2020年にかけてオンラインチャットなどのデジタルチャネル上で情報収集やサービスの比較検討をする見込み客の割合は、約20％から50%に増加していて、欧米を中心にこの傾向が進んでいます。4)
次に、これらの顧客変化とデータガバナンスとの関係を見ていきます。
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データガバナンスと顧客体験の相関
データガバナンスと顧客体験の相関性を見ていく前に、顧客体験と顧客のデジタル移行との関係、そして、顧客体験向上の重要性を見ていきましょう。
現在、顧客のデジタル移行は、多くの組織が顧客体験のシームレスな提供をする際に障壁となっています。
上の図では、顧客の購買プロセスとそれに対応するサプライヤー側の営業プロセスを示しています。
顧客は認知からサービス比較までをオンライン上で行うのに対して、サプライヤーはオンラインでのメッセージングやコンテンツの提供をしていません。結果、いざ商談となった場合に営業は顧客が既に仕入れた情報を再度提供してしまいます。
自社の営業プロセスと、顧客の購買プロセスが不一致していることは顕著です。多くの企業では、自社がとるべき顧客を「業界×課題」などの軸でターゲティングを行い、顧客の課題解決に役立つコンテンツや情報、自社サービスを提供します。
しかし、それでは不十分なことが分かります。顧客が認知から購買に至るまでの各フェーズでどんな体験を求めるのかが分からないという状況に陥っているからです。
結果、顧客が求めていない情報をむやみに送り続けたり、いまアプローチするべき確度の高い見込み客を放置したりします。
つまり、多くの企業はオンラインで情報収集や比較検討をする顧客の購買プロセスに適切に対応できなくなっています。
顧客体験を向上するためには、顧客の購買プロセスに合わせた営業プロセスが必要であり、顧客それぞれにあったインサイトの提供を継続することで購買まで誘います。
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そこで、顧客ごとに適したメッセージングをする際に先ほどのデータガバナンスが必須となります。
リッチモンド大学のカスタマーエクスペリエンス諮問委員会のメンバーで、ポッドキャスト「The Agile World with Greg Kihlström 」にて情報発信をする起業家でありベストセラー作家でもある Greg Kihlstorm氏は、社説「How Data Governance Improves Customer Experience: 3 Examples」にて、データガバナンスとカスタマーエクスペリエンスとの相関に言及し、相互作用が企業の戦略的成長や持続可能性、及び最適化にとって重要であると話しています。5)
ここでの重要なテーマはパーソナライズ化です。
データガバナンスにより、誰もが組織全体のプラットフォームからリアルタイムに同様の構造/項目のデータにアクセスすることで、顧客ごとにいま提供すべき情報をリアルタイムに提供できるようになります。
また、顧客満足度（CSAT）やネットプロモータースコア（NPS）、顧客努力スコア（CES）などの指標を正確に測り、機会損出を発生させないという観点からもデータガバナンスは欠かせません。
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見込み顧客を転換する困難さとエンゲージメント分析の自動化の波
Revenue.io のレポート「Revenue.io Sales Engagement Predictions for 2023 and Beyond」によると、顧客行動のデジタル移行に伴い、インサイドセールスと見込み顧客との会話量や商談化率の低下、会話にかかるコストの上昇が発生していると言います。
会話量では、2021年から2022年にかけて、Sales Development Representive と呼ばれるインバウンド型のインサイドセールス（以下 SDR ）と顧客との会話量が 11.7％ 減少しています。商談化率では、2022年において SDR は100会話あたり5.3個の商談を獲得していますが、その数は2021年と比較して 8.6％ 減少していることがわかっています。6)
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つまり、営業はより限られた機会をものにするために、より確度の高いアプローチを用いて、顧客を転換していく必要性に迫られています。
Gartner社によると、すでに会話型エンゲージメント分析ソリューションに自動化の波が見えると言います。
例えば、音声や動画コミュニケーションを記録/解析し、商談のインサイトや競合情報、最適な価格水準を担当者に提供するソリューションが挙げられます。さらに、SFA ベンダーは、電話による会話データを埋め込むことで、営業コーチングにインプットを提供しています。
加えて、Revenue.io によると、これらのリアルタイムな会話をサポートしていくテクノロジーを採用するソフトウェア企業の割合が、2025年までに現在の11%から58%にまで増加すると見込まれています。
データの複雑性とデータリテラシー教育の困難さを踏まえると、テクノロジーを中心とした分析/予測の SEP の市場は引き続き成長すると考えられます。
次の章では Gartner 社が予期するテクノロジー/データ分析におけるあるべき未来の姿を見ていきます。
Gartner社が示す営業データ分析の来るべき5つの未来
拡張アナリティクスとダッシュボードの衰退
Gartner 社によると、SFA ソフトウェアの3つのトレンドが交わる地点で、「拡張アナリティクス」と総称されるアプリケーション機能群が登場していると言います。
3つのトレンドとは下記を指します。
- データ管理の自動化
- 予測型の営業分析
- AI による自然言語処理
これらの3つのトレンドが意味するところは、これまで生データと営業チームへのインサイトの提供との間に存在していた、エラーを起こしがちで非効率なタスクの多くを SFAシステムが実行できるようにしていくということです。
つまり、営業データを分析し、インサイトを抽出する過程が従来とは異なります。
ポイントは将来の分析フローでは、データの調査や整理、そして分析とインサイトの抽出からアクションの選定までの大部分が AI によって担われている点です。
非構造的なデータを処理する X Analytics
X Analytics は Gartner 社による造語です。X Analytics はこれまで測定が難しかったテキストやビデオ、音声などの多くの非構造化された情報を分析するもので、「テキスト分析」「ビデオ分析」「音声分析」といったモデルが対応可能な多くのデータ入力タイプを指します。
先述した会話型エンゲージメント分析ソリューションはこの代表例となります。ある種、非合理的であり、分析が困難な人と人とのやり取りから自動でインサイトを抽出してくれるものになります。
拡張アナリティクスに加えて、分析/予測を人でなくテクノロジーで代替していくことが大切になります。組織がより確実に、全社横断的なデータ分析ができることは、組織のポテンシャルを最大化することと同義です。
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Continuous intelligence に基づくシームレスな顧客体験の提供
Continuous intelligence（以下、CI）とは、分析を伴う意思決定を支援するもので、自動化された分析を日々の営業活動に直接かつリアルタイムに統合していくことです。
例えば、電子メールや電話内容の自然言語処理、または手書きの議事メモまで、営業活動で得られるデータから抽出されたライブトラッキングデータを現在や過去のデータと組み合わせて、意思決定のためのインサイトを教えてくれます。
リアルタイムに統合していくものではありますが、インサイトは必要な時に必要な分だけ担当者に通知される仕組みになっています。先ほどの X Analytics などと同様に、分析が困難なライブデータを中心に分析の自動化までを進めるものです。
データサイエンスと AI の民主化
Gartner 社は AI と連携した拡張アナリティクスや CI、X Analytics は短期的にはデータサイエンティストを必要とするが、いずれはベンダーが現在開発中の自動分析エコシステムに取って代わられると予期しています。
結果的に、ヒューマンインターフェース機能の進歩とテクノロジー自体に内在するインテリジェンス機能群によって担当者はいつでも営業に必要なインサイトにアクセスできるようになるとしています。
また、自動化によりエンドユーザーにとってのアクセスの障壁がなくなれば、民主化の波が波及していくとしています。
つまり、営業組織内外のセールスアナリティクスの利用者は、多くの場面で直面するあらゆる疑問の理解に困ることがなくなり、セールスアナリティクスの専門家に頼ることが少なくなっていきます。
画一的な分析からパーソナライズ化された分析への移行
AI 技術が広がることによって、これまでの画一的な分析から、より詳細な粒度で個別の顧客の分析をすることができるようになります。特に、この変化によって経営者や役員レベルは信頼できる予測を得られるため、組織の意思決定がより強化されると言います。
画一的な分析が求められるコールセンターなどの環境を除いて、マネージャーや営業担当者クラスにとってもこれらの変化は重要です。
マネージャーはデータセットが以前にも増して拡張されることで、そして営業担当者は商談単位や長期的なプラン単位でより正確なアクションの意思決定を自信を持ってできるようになります。
最後に、 Gartner 社が予測する未来と現在とをつなぐ戦略的ロードマップを見ていきます。
営業データ分析の戦略的ロードマップ
ギャップを把握し、顧客体験を図る指標とデータを決める
戦略的ロードマップの実現可能性を高めていくためには、ギャップを把握すること、そしてロードマップ全体を現実的かつ具体的なマイルストーンに落とし込んでいく必要があります。
つまり、これから示すロードマップをそのまま自社に取り入れるのではなく、自社のリソースや変革の必要性からどれくらいの時間軸で取り組んでいくのかを決めていくことが大切です。
まず、これまでの内容から現在と未来とのギャップは以下の通りになります。
- 多くの組織でデータガバナンスが欠如し、分析が営業部門に限定されている
- データの品質が低く、分析が阻害されている
- チャネル間のデータ統合が不完全な状態である
- データリテラシーのギャップが営業データ分析の ROI を制限している
これらのギャップを埋めていくためには、データガバナンスを確立し、部門を超えて、またフロント/バックオフィスの区分なく、誰もが共通したデータベースにアクセスできるようにする必要があります。
しかし忘れてはいけないのは、データガバナンスでシームレスな顧客体験を届けるということです。そして運用のオペレーションまで見据えることが大切です。
そのためにも、以下の3点に注意しましょう。
- 顧客データを時系列で参照できる
- リアルタイムに取得/更新されること
- 顧客体験を計るデータ項目を定義し、運用しやすい形式とする
特に3つ目のデータ項目の定義は大切です。
自社のリソースや定量的な目標、課題からどのような顧客体験を改善するべきか、改善のために計測するべき指標は何か、指標を計測するためのデータは何かと、ゴールから逆算してドリルダウンしていくようにしましょう。
また、営業フローと顧客の購買ジャーニーを対応させ、常に顧客起点で設計していくことが大切です。
戦略的ロードマップを描く
必要なデータ項目を設定した後は、自社のリソースと必要性を加味した上でロードマップを作成します。
上記の図は Gartner 社が示す戦略的ロードマップの一例です。現実的な戦略の時間軸は企業のリソースや意思決定に左右されますが、考え方のポイントは以下の通りです。
- 全社を巻き込んで、ビジョンを設計し、各部門のニーズを反映させることで、経営陣の支持を得ること
- 正式なデータガバナンスプログラムを確立し、データ品質の監視と推進を行い、分析プロジェクトを監督、高品質の分析を実現すること
- セールスアナリティクスの利用者が有意義な価値と一貫した解釈を得られるようにするため、部門横断的なデータリテラシープログラムを実行すること
- 事業に最も高いインパクトをもたらす可能性があるテクノロジーを特定し、優先順位付けを行うことで、セールスアナリティクス技術の複数年ロードマップを作成する
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《引用文献》
1)Gartner. “Strategic Roadmap for Sales Analytics. https://www.gartner.com/en/sales/trends/the-future-of-sales-analytics, (参照 2022-12-01)
2)Fact.MR. “Sales Engagement Software Market. https://www.factmr.com/report/sales-engagement-software-market, (参照 2022-12-01)
3)Gartner. “Sales Engagement: The Definitive Guide for Platform Selection”. 2021-03-12. https://www.gartner.com/en/articles/sales-engagement-the-definitive-guide-for-platform-selection, (参照 2022-12-01)
4)Arnau Bages-Amat, Liz Harrison, Dennis Spillecke, and Jennifer Stanley. “These eight charts show how COVID-19 has changed B2B sales forever”. McKinsey&Company. 2022-10-14. https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/these-eight-charts-show-how-covid-19-has-changed-b2b-sales-forever, (参照 2022-12-01)
5)Greg Kihlstorm. “How Data Governance Improves Customer Experience: 3 Examples. CMSWIRE. 2021-07-28. https://www.cmswire.com/customer-experience/how-data-governance-improves-customer-experience-3-examples/, (参照 2022-12-01)
6)Revenue.io. “Revenue.io Sales Engagement Prediction for 2023 and Beyond”. https://www.revenue.io/ebooks/top-five-trends-revenue-io-sales-engagement-predictions-for-2023-and-beyond, (参照 2022-12-01)
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