近年注目を集めているデータドリブン。名前だけは聞いたことがあっても、営業部門での活用はまだ進んでいません。しかし、多様化している顧客のニーズや、複雑化している消費活動には非常に有効的。データドリブンを運用して、組織のレベルアップを図りましょう！
この記事の内容
そもそもデータドリブンとは
データドリブン(Data Driven)とは、データに基づいて判断・行動をしていくという言葉。「データ志向」「データ重視」という意味合いを持ちます。使われるデータはビッグデータ、売上データ、顧客データ、WEB解析データなどです。
以前から経営やマーケティングではデータを用いた判断・アクションは行われていましたが、近年は営業活動にデータドリブンを活用することが注目されています。
データドリブンが必要になってきた背景とは？
ビッグデータでさまざまなデータを得ることができるようになったり、デジタルマーケティング技術の発展により細かいデータを蓄積・分析することができたりするようになってきました。今までは経験則や仮説にしか頼れなかった部分も、さまざまなデータが可視化されたことによって、科学的な裏付けに基づいて判断することができるようになったのです。
顧客行動が多様化している現代では、費用対効果の高いアクションにリソースを割くようにしなければなりません。そのため、データをもとに分析することによって、より費用対効果の高いアクションに繋げることができます。
顧客活動の複雑化（購買プロセスの変化）
インターネットの発展普及によって、顧客の消費活動も複雑化してきています。以前よりも簡単に速く情報を得ることができるようになった現代では、顧客はデジタルとリアルを行き来して商品を選定していくようになりました。
たとえば、WEBページで認知した商品について展示会に行って話を聞いてみたり、カタログで知った商品をWEBで検索してみたり。つまり、購買プロセスの複雑化によって企業側のアクションも増えてきている中で、より費用対効果の高いアクションを選定していくことは、データがなければ困難になっているのです。
AIDMA
AIDMA（アイドマ）とは、1920年代にアメリカのサミュエル・ローランド・ホール氏が定義した、一般的な購買プロセスのことです。
・A→Attenntion（認知）
・I→Interest（興味・関心）
・D→Desire（欲求）
・M→Memory（記憶）
・A→Action（行動） ※購入段階を指します
具体的な消費活動に当てはめてみると、下記のようになります。
・A→テレビやWebサイトなどから商品の存在を知る
・I→その商品に興味を持つ
・D→その商品を購入したいと思う
・M→買うかどうかじっくりと考える・記憶に残って更に買いたいと思う
・A→購入する
この5段階のうち、A（認知）は「認知段階」、I（関心）・D（欲求）・M（記憶）は「感情段階」、A（行動）は「行動段階」と言われています。
AISAS
AIDMAの法則が生まれてから約100年が経った現在、世界中でインターネットが普及したことによって顧客の消費活動も変化してきました。その新しい消費活動であるAISAS（アイサス）を定義したのが、株式会社電通です。1995年に提唱し、2005年に同社の商標として登録されました。
・A→Attenntion（認知）
・I→Interest（興味・関心）
・S→Search（検索）
・A→Action（行動）
・S→Share（情報共有）
具体的に置き換えてみると
・A→商品の存在を知る
・I→その商品に興味を持つ
・S→インターネットなどを使って、その商品についての情報を得る
・A→購入する
・S→SNSやブログ、口コミサイトなどでその商品についての情報を共有する
文字の並びでも気づくように、AIDMAとの違いがいくつかあります。それも、インターネットの普及による消費活動の変化によるものです。
A（行動）
AIDMAでもAISASでもA（行動）は「商品の購入」を指しますが、AISASのほうには「オンラインショップでの購入」も付加されています。
3段階目
AIDMAの時代は情報を得たり比較検討したりする手段もなかったため、自分の感情や意思によって購入することがほとんどでした。
しかし現代では、インターネットを使えば多くの商品の比較検討ができるため、消費活動の3段階目は「検索」という行動になりました。
4段階目
購入に至るまで考える時間が必要だったAIDMAの時代に比べて、前段階「検索」で十分な比較検討の時間を設けているAISASの時代は、じっくりと考えることをしなくても購入に至ります。
5段階目
AIDMAでは商品を購入して完結していた消費活動ですが、AISASでは口コミや感想の拡散が購入後に行われています。
AISCEAS
AISASの法則の後、インターネットの発展によって、よりじっくりと比較・検討ができるようになったことで、更に新しい定義が誕生します。それがAISCEAS（アイシーズ）。宣伝会議2005年5月1日号で、有限会社アンヴィコミュニケーションズの代表取締役である望野和美氏によって提唱されました。
・A→Attenntion（認知）
・I→Interest（興味・関心）
・S→Search（検索）
・C→Comparison（比較）
・E→Examination（検討）
・A→Action（行動）
・S→Share（情報共有）
具体的には
・A→商品の存在を知る
・I→その商品に興味を持つ
・S→インターネットなどを使って、その商品についての情報を得る
・C→他の商品と比較する
・E→比較した商品について検討する
・A→購入
・S→口コミなどを共有する
インターネットが発展していく中で、顧客の心理や行動は更に複雑化しています。得られる情報も膨大になってきており、比較検討する対象もどんどん増えていますよね。しかも、ほとんどの情報はインターネットを使えば簡単に手に入ります。
どこから・誰から・何を買うのかを、以前よりも比較・検討しやすくなった現代。インターネットからの情報だけでなく、展示会やテレマーケティング、訪問などのオフラインから得るものも比較検討の要素となります。デジタルとリアルを複雑に行き来して購入に至るようになってきているのです。
営業にデータドリブン戦略が必要な理由とは
限られた人員で、できるだけ生産性を高めたい。そう考えている企業は多いかと思います。そこで大事になってくるのが効率化。
しかし、先述の通り購買プロセスの複雑化しており、デジタルとリアルを行き来しながら選定していく場合、従来の「足で稼ぐ」という営業スタイルは非効率的。ムダが多くなってしまったり、費用対効果も計りにくくなってしまうからです。
そこで、データの活用が役に立つのです。デジタルとリアルそれぞれの顧客行動のデータを分析することで、顧客の行動が可視化され、優良顧客を効率的に獲得するアクションプランを考えることができるようになります。
組織全体としてデータドリブンを進める手順
次に、実際に組織内でデータドリブン戦略を導入するにあたって、どのように進めていけばいいのかを解説します。まず、施策立案の判断を行う立場にある方には、データドリブンに関するセミナーやレクチャーを行い、それぞれのデータの意味を理解してもらいましょう。
また、データドリブンでは、データを基にアクションプランを決め、そのプランを実施して更に評価をし、次のプランを立てていくというサイクルが必要。PDCAサイクルを回していく体制を整えておかなければ、失敗してしまうケースもあります。専任担当者を配置したりすることで、確実にPDCAサイクルを回せるようにしておきましょう。
そして、KPIの策定についてもポイントがあります。データドリブンを進めていくにあたり、事業目標に繋がっていない指標が出てきてしまうことも。これは、関連するデータ全てを拾い集めてしまうことが原因で、それゆえにどのデータをどう分析してどのような施策を打つべきなのか分からなくなってしまうからです。
そのため、事業目標からブレイクダウンしたKPIを策定しておくことがポイントです。万が一KPIを改善しても事業目標に繋がっていない場合は見直しを行いましょう。
データドリブン戦略がうまくいかないケース
せっかくデータドリブンを導入するのだから、組織内の業務効率を改善し、受注率や売上に繋げたいですよね。失敗するケースを事前に把握しておくことで、あらかじめ対策を検討することができるので、失敗例や課題をご紹介します。
・組織体制が整わない
会社にとって価値のあるはずのデータも、そのデータが意味することやどう活用していくのかを周囲に理解してもらわなければ失敗に終わってしまいます。社内全体への周知や理解をしてもらい、組織内でデータドリブン体制を整えて実施しましょう。
・活用できない
データを集めるだけで、施策を打ちだしたり実施したりすることに繋がらない場合もあります。データドリブンは導入しただけで終わりではなく、活用してこそ会社にとっても個人にとっても意味のあるものになります。また、全てのデータを拾い集めて、データの抽出や入力をして終わってしまうことも。こうならないためにも、社内の課題を考え、それに対する仮説を立て、その仮説を立証するためにはどんなデータを集めればいいのかを事前に社内で話し合うことが大事です。
・PDCAサイクルを回せない
先述している内容と重複してしまいますが、改善案を実施して検証し、また改善案を打ち出すというPDCAサイクルが業務においては重要です。データドリブン戦略にとっては特に大事なので、PDCAサイクルを回せる社内体制を整えておかなければいけません。
このような課題は、ツールを使うことで解消されることが多いです。データの抽出も簡単に行うことができ、社内での情報共有もスムーズに行えます。
データドリブンを促進させるツール①MA
マーケティング部門でよく使われているMA（マーケティングオートメーション）。Webページのアクセス状況や顧客のデータを集め、見込み客化や顧客化を図ることができます。どのくらいの関心を持っているのかが把握できるので、資料送付や訪問などのオフラインの施策にも繋げやすいです。
MAツール例は以下を参考に。
【BtoC企業必見！】MAツール徹底比較 7選
参考記事（外部リンク）
マーケティングオートメーションとは？導入までに必要な知識まとめ
BtoBビジネスにマーケティングオートメーション（MA）を導入するメリットと成功事例（MAの活用）
データドリブンを促進させるツール②SFA
営業組織全体で進捗状況や案件の管理をし、ナレッジを共有することができるSFA（セールスフォースオートメーション）。営業担当者別・商品別・顧客別などに受注率などの実績を抽出することができ、営業分析に必要なデータを揃えることができます。
データドリブンを促進させるツール③CRM
顧客関係管理とも言われるCRM。顧客の購買履歴やお問い合わせ履歴を蓄積することができます。顧客をセグメントして、そのセグメント別の購入単価や来店回数、ニーズなどを把握します。
終わりに
営業部門ではあまり浸透していないデータドリブンですが、これからはデータを重視した効率的な営業組織が求められます。社内体制の整備やツールの導入などで、まだ慣れないデータドリブンをうまく運用していきましょう。
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