SFAを活用したデータ分析とは？分析方法やポイントを解説

SFA（営業支援ツール）は、営業活動の効率化や成果向上を支援するための強力なツールです。案件管理や顧客管理に加え、営業データの収集と分析を行うことで、営業戦略の改善や売上拡大を目指せます。

特にデータ分析は、現代の営業活動において欠かせない要素です。正確なデータに基づく分析を行うことで、潜在的な課題を発見し、業務プロセスの最適化や売上アップにつなげることができます。

本記事では、営業におけるデータ分析の重要性や具体的な分析の種類、SFAを活用したデータ分析の方法とポイントについて詳しく解説します。営業活動の効率化やデータに基づく改善を目指している方はぜひ参考にしてください。

営業のデータ分析の必要性

営業活動において、データ分析は効率化や改善を図る上で欠かせない要素です。

データを活用することで、受注の可能性が高い顧客の特性を明らかにしたり、営業活動の改善点を具体的に把握することができます。ここでは、営業データ分析が重要とされる理由を解説します。

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売上拡大が見込める

データ分析を活用すれば、営業活動を効率化し、売上拡大を期待できます。

たとえば、顧客の購買行動や過去の商談データ、失注の理由などを詳しく分析することで、次に取るべき最適なアクションを見つけ出すことが可能です。

また、商談の進捗状況や成約率といった営業プロセスを可視化することで、課題のあるフェーズを特定し、改善策を講じることができます。

営業の業務効率化を計れる

営業データの分析は、業務効率化にも大きく貢献します。営業活動の成果や進捗を数値で把握することで、非効率な業務を洗い出し、改善の糸口を見つけることができます。

また、データを蓄積してナレッジとして活用すれば、営業の属人化を防ぐことが可能です。

これにより、チーム内で情報やノウハウを共有しやすくなり、新しいメンバーへの引き継ぎや教育もスムーズに行えます。共有された情報は組織全体の資産となり、長期的な生産性向上に寄与します。

関連記事：業務効率化とは？進め方や6つのアイデア・おすすめツール7種を紹介

人材育成に役立つ

営業データの分析は、人材育成の面でも非常に有効です。営業パーソンごとの活動履歴や実績データをもとに、個々の強みや改善点を客観的に把握することができます。

このデータを活用して適切なフィードバックを行えば、より効率的な育成が可能になります。また、成果を上げている営業パーソンの商談方法やアプローチ先の特性をチーム全体で共有することで、営業力の底上げを図ることができます。

関連記事：営業に必要な10のスキルとスキルアップの方法とは？

営業分析の種類

営業活動におけるデータ分析にはさまざまな手法があり、各手法を使い分けることで、営業分析を最適化できます。

ここでは、代表的な5つの手法を解説します。

なお、マーケティングのデータ分析については以下の記事をご覧ください。
関連記事：マーケティングの成果を上げるデータ分析手法9選｜分析事例も解説

動向分析

動向分析は、市場や顧客の動きを把握するために用いられる手法です。

市場全体のトレンドや競合他社の動向を調査し、自社の売上推移や顧客の購買行動を時系列で分析します。

動向分析によって、季節ごとの売上変化や特定の時期における商談数の増減など、営業成果に影響を与える要因を把握できます。動向分析の結果は、営業活動の方向性を定めるための重要な指針となります。

要因分析

要因分析は、動向分析で明らかになった変化の背景にある原因を探るための手法です。受注が増えた理由や商談が失敗に終わった要因を詳しく分析することで、成功パターンや課題を特定できます。

たとえば、売上が急激に伸びた場合においては、テレビCMの効果が大きかったのか、特定業界の需要増加が影響したのかといった要因を明確にすることで、営業手法の改善や新たな施策の計画に役立てることができます。

検証分析

検証分析は、動向分析と要因分析をもとに立てた仮説の有効性を確認するために行われます。検証分析では、新たな営業戦略を実施し、その結果を数値で比較することで戦略の効果を評価します。

具体的には、新しい施策を導入する前後の成約率や商談数の変化を分析することで、その施策が成果につながったかを判断します。

仮説が正しくなかった場合は、動向や要因の分析を再度見直し、新たな仮説を立てる必要があります。この一連のフローを繰り返すことで、持続可能な営業成長を実現できます。

構造分析

営業プロセス全体を可視化し、各ステージの流れやボトルネックを特定する分析手法です。

営業パイプラインを分解し、リード獲得から成約までの進捗や転換率を評価することで、どこに改善が必要かを明確にします。

例えば、商談から提案への移行率が低い場合、営業トークや資料に課題がある可能性が考えられます。これにより、営業フローの最適化と成約率向上が図れます。

関連記事：パイプライン管理とは？営業の分析・改善に重要なマネジメント手法

リスク分析

営業活動に影響を及ぼすリスクを特定・評価し、適切な対策を講じるための分析手法です。売上減少、顧客離脱、競合の台頭などをリスクとして洗い出し、発生頻度と影響度を分析します。

優先順位を設定し、必要な対応策を策定します。例えば、新製品の市場投入時に競合の反応や市場の受容性を評価し、戦略を調整することでリスクを軽減できます。

効果的な営業データ分析ができるSFA

営業データ分析には、SFA（営業支援ツール）の活用が有効的です。

SFAは、営業活動を可視化し、データに基づいた戦略的な意思決定を手助けするツールです。ここでは、SFAの概要から、SFAを活用した営業データ分析のメリット、手法を解説します。

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SFAとは

SFA（Sales Force Automation）とは、営業活動を支援するツールやシステムを指します。

商談や顧客情報を一元管理し、営業プロセスを可視化して効率化を図ります。これにより、営業の生産性向上やチーム全体の情報共有を容易にするだけでなく、データを活用した精度の高い営業戦略を実現できます。

関連記事：SFAとは？CRM・MAとの違いや選び方と営業の成功事例まで解説

SFAをデータ分析に活用するメリット

次に、SFAをデータ分析に活用するメリットを解説します。

情報の一元管理が可能

SFAを利用することで、顧客情報や営業活動の履歴が一元化され、リアルタイムで更新されます。

必要なデータへ迅速にアクセスできるため、営業チーム内での情報共有が円滑に行われ、業務効率が向上します。

分析データの可視化

収集したデータをグラフやダッシュボードでビジュアル化する機能により、商談の進捗状況や営業成果を一目で把握できます。

データが可視化されることで、営業活動の現状把握やチーム間の共有がスムーズになり、報告業務の負担軽減にもつながります。

データ分析機能が搭載されている

多くのSFAツールにはデータ分析機能が備わっており、特別なツールや専門知識がなくても顧客分析や商談の進捗モニタリングが可能です。

また、過去データをもとに売上予測を立てたり、成功確度の高い顧客を特定することで、営業戦略を効率的に策定できます。

SFAでできるデータ分析の手法

SFAを活用することで、多様なデータ分析が可能となり、営業活動の最適化につながります。以下に、SFAでできる代表的なデータ分析の手法をご紹介します。

顧客分析

顧客分析は自社の顧客データから、顧客の行動や嗜好を分析します。

顧客の行動パターンや購買履歴を分析することで、新規顧客への最適なアプローチ方法やプロモーションを考えるのに役立ちます。

また、リテンション（維持・継続利用）戦略にも役立ち、既存顧客に対する満足度向上の施策に活かすことも可能です。

関連記事：顧客分析とは？5つのフレームワークや分析に有用なツールを解説

商談分析

商談分析は、営業活動の履歴や商談データを分析することで。営業活動の最適化をはかります。

商談の進捗や成約率のデータをもとに傾向や共通点を見つけ出し、商談の成功確率を高める戦略を立案できます。

また、SFAを商談分析に活用することで、商談に関するあらゆるデータを一元管理し、営業パーソンが各商談の進捗状況や課題を把握することも容易になります。

過去の商談を振り返り、成功した要因・失敗した要因を分析することで、営業活動の改善につながるでしょう。

行動分析

行動分析は営業パーソンの活動データや顧客の行動パターンを分析する手法です。

営業パーソンや顧客の行動を把握することで、最適なタイミングでアクションを起こし、営業活動の精度を高めることが可能になります。

SFAを活用した顧客分析では、蓄積されたデータをもとに購買履歴や行動パターンを詳しく解析し、顧客のニーズを把握します。この分析結果を活かし、最適なプロモーションや提案を行うことで、より効果的なアプローチが可能となり、顧客満足度の向上につながります。

パイプライン分析

パイプライン分析は、営業プロセス全体の進捗状況を可視化し、改善点を見つけるための分析手法です。

各プロセスの進捗状況や問題点を分析し、営業成績を上げるためのボトルネックの特定や、解決策を見出すことができます。

SFAを活用することで、商談や取引の状況を可視化し、営業プロセス全体の分析を行うことができるため、効率的なリソース配分や営業活動の改善に役立ちます。

関連記事：パイプライン管理とは？5つのメリットと手順、具体事例を解説

予実管理

SFAでは、計画に対する実績をモニタリングすることで、予実管理にも役立ちます。

SFAを用いて顧客ごとの営業進捗を可視化することで、予算に対して達成できそうか、未達になりそうかを事前に把握し、迅速に改善の打ち手を考えることができます。

関連記事：営業の予実管理とは？5ステップと成功のポイント・ツールを解説

SFAでデータ分析をする際のポイント

SFAを活用してデータ分析を行う際には、データを有効活用し、組織全体の営業力を向上させるためのいくつかのポイントを意識する必要があります。

以下では、SFAを効果的に活用するための重要なポイントを解説します。

分析データを活用する

データ分析の本質は、「分析して終わり」ではなく、結果を活用して次のアクションにつなげることにあります。

SFAで収集したデータを可視化するだけではなく、分析結果から仮説を立て、営業戦略に具体的にどう活かすかを考えることが重要です。

データ分析を行う前には、まず「どのような課題を解決したいのか」「解決に必要な情報は何か」を明確にしておくと良いでしょう。

具体的なゴールを設定し、それを達成するためのデータ収集や分析を行うことで、結果をより有効に活用できます。

関連記事：営業のデータ活用を推進する5ステップと企業のデータ活用事例

入力しやすいツールを選ぶ

SFAの選定時には、操作性の高さが大きなポイントとなります。入力が複雑であったり、画面のデザインが直感的でないツールは、営業パーソンが使用を避ける原因となります。

ツールが現場で使われなければ、どれだけ優れた機能が備わっていてもデータが蓄積されず、分析自体が成り立ちません。

操作が簡単で、入力の手間を最小限に抑えられるツールを選ぶことで、営業チーム全体でSFAを運用しやすくなります。

また、無料トライアル期間を利用して、実際に現場のメンバーに試用してもらい、自社に最適なツールを選定することも重要です。

外部ツールと連携する

SFAを他の企業向けツールやシステムと連携させることで、データの活用範囲が広がり、より効果的な営業活動が可能になります。

SFAを営業プロセスに統合するだけでなく、MA（マーケティングオートメーション）やCRM（顧客関係管理）などのツールと連携することで、業務の効率化と情報の一元管理が進みます。

例えば、MAで収集した見込み顧客（リード）情報をSFAに自動で取り込むことで、営業担当者は質の高いリードに対してより効率的にアプローチできるようになります。外部ツールとの連携により、

営業プロセスがスムーズになり、より戦略的なアプローチが可能になります。

データ分析におすすめのSFA

Mazrica Sales（マツリカセールス）は、株式会社マツリカが提供する、営業現場での定着に最もフォーカスした、国産のSFA/CRMです。

データ入力のしやすさや、「誰でも使える」ことにこだわった営業支援ツールです。

Mazrica Salesの特徴

特筆すべきMazrica Salesの特徴は以下の2つです。

• 誰でも使いやすい管理画面
• 入力負荷が低い

誰でも使いやすい管理画面

Mazrica Salesは、「誰でも使える」にこだわり、直感的に操作できるUIで、ツール初心者でも使いこなすことができます。

分かりやすい管理画面によって、見たい情報にすぐにアクセスすることができます。また、営業の案件進捗なども、直感的に把握できるような、管理ボードが搭載されています。

入力負荷が低い

一度企業情報や顧客情報を入力すれば、商談や見積り、契約情報と紐付けることができ、入力の手間を大幅に削減できます。

さらに、カレンダーと連携して自動で商談情報がSFAに反映されたり、メールと連携して取引先とのやり取りをSFAに残すことも可能です。

営業活動の情報を複数箇所に入力する必要がなく、データ入力の手間を最小限に抑え、営業パーソンの負担を軽減します。

下記ページに強みや、できることをまとめておりますので、Mazrica Salesについて概要を知りたい方はぜひご覧ください。

▶︎Mazrica Sales製品ページはこちら
▶︎Mazrica Sales主要機能ページはこちら

プロダクトサイト：https://product-senses.mazrica.com/

Mazrica Salesのデータ分析機能

Mazrica Salesでは、会社名・住所・業種・従業員数などの取引先情報や、商談などの営業情報、契約した商材や売上金額などの売上に関する情報など、さまざまな情報の一元管理が可能です。
これらのデータを自動でレポートとして抽出することができ、案件ごとの振り返りや、営業活動の改善に役立ちます。

また、Mazrica SalesにはAIによる予測機能が搭載されていて、AIが過去の取引実績や失注案件などから傾向を分析し、想定できるリスクや受注可能性などを予測します。

あらかじめ顧客の受注可能性や受注に際するリスクなどを理解しておくことで、効率よく受注率を上げることができるでしょう。

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