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◆第45号◆「行動データ採取の薦めとその分析の仕方」 ~「営業革新の急所」 ナマの営業の知恵をお届けします~

2014年12月19日


こんにちは。


 


義理チョコ以外のチョコレートをもらえなくなって、久しい林です。


 


一昨日はバレンタインでしたね。


ジェイックでは、毎月1回全社員朝礼を行っているのですが、


2月の朝礼は14日のバレンタインデーに行いました。


 


今回の朝礼では、女性社員がクジを引いて、渡す相手の男性社員と


管理部が用意したチョコレートの種類を決めてもらいました。


そして、拍手に包まれながら皆の前で渡す、というイベントをやったのです。


これだったら、誰からも義理チョコさえもらえなかった、


ということがなくなりますよね。


 


私がもらったのはウイスキーボンボンでした。


管理部に感謝、です。(笑)


 


あなたもチョコレートもらいましたか?^^


 


 


さて今回は、「行動データ採取の薦めとその分析の仕方」です。


 


 


■行動データとは何か?


 


行動データについては、37号でも少し紹介したのですが、


今回はもう少し詳細を解説したいと思います。


 


ここで言う行動データとは、営業活動の1プロセスを数値化したもののことです。


代表的なものを以下に列挙してみましょう。


 



  • 訪問回数:1社(1人)に2度訪問したら2回とカウント

  • 訪問件数:1社に2度訪問しても1社とカウント

  • 面談回数:キーマンに面談した回数。キーマンの定義が必要。

  • 着座面談回数:着座して商談した回数

  • 新規電話件数:営業マンがなかなか新規開拓をしない場合は、ここからはじめる

  • 新規アポ取得件数:電話をかけた件数を分母にすれば、新規アポ率が出る

  • 提案書提出件数:提案書を提出した件数

  • 見積提出件数:見積書を提出した件数

  • 提案書提出から成約までの期間:人によって意外に違うものです。

  • 総労働時間:出社から退社するまでの時間

  • 稼働時間:営業にとっての稼動時間、すなわち商談時間


 


※新規営業と既存営業に分ける必要がある場合は、それぞれについてカウントする


※例えば面談率(=面談社数/訪問社数)や1件当たり滞留時間


(=稼働時間/面談社数)などを算出すると、分析しやすくなります。


 


 


■行動データ採取の3つの目的


 


課題は営業組織や個人によって違います。


課題を感覚的に捕らえていても、改めて数値で把握すると、


正確な現状やその改善度合いがわかります。


 


従って、行動データを採取する目的は、


 


1)問題のレベルを数値により正確に把握するため


2)個別に課題を把握するため


 


ということになります。


 


当然、課題を把握したら、改善活動に取り組むことになります。


改善の手を打ったら、それにより実際に改善が図られているかということや、


改善の進捗度を正確に把握しなければなりません。


でないと次の手を打つことができず、改善が進まなくなってしまうからです。


 


従って、もうひとつ


 


3)改善度合いを把握するため


 


という目的もあるのです。


 


中には、単にデータを取り続けるだけで、


なんら改善策が打たれていない組織もあるようです。


データ採取し集計もしているものの、行動改善に繋がっていないのです。


言うまでもなく、それでは無意味、やるだけムダと言えます。


 


ですから、この3)がスゴク重要になるのです。


 


 


■データ採取の注意点


 


目的に照らし合わせたとき、データ採取は意外に難しいものです。


十分練らずに採取をはじめると、


営業マンにとって迷惑以外の何者でもなくなってしまいます。


 


ですからここでは、データ採取上のポイントを説明しましょう。


 



  • 課や個人の置かれている状況を踏まえる


例えば、営業1課が大口顧客、営業2課が小口顧客を担当していれば、


訪問件数などのデータの意味はそれぞれ違ってきます。


従って、想定される課題に応じて、採取データを決定する必要があります。


 



  • 営業マンに負担を強いすぎないように、採取データを選別する


行動データを取る習慣がついている組織なら心配要りませんが、


そうでない組織からは、データ採取そのものに抵抗されることがあります。


データ採取の意味を丁寧に説明すると同時に、


採取データ項目があまり多くなりすぎないように注意しましょう。


 



  • データは毎日提出させる


例えば週報などに書き込ませ週単位で提出させると、


データ記入がいい加減になり、正確性を欠いてしまいます。


必ず毎日提出させることを徹底させるべきです。


 



  • 個人攻撃の材料にしない


個人に対して居丈高に関わりすぎると、「攻撃されないように・・・」と、


提出されるデータが不正確になる恐れがあります。


改善活動に前向きに取り組ませるためには、


「あなた自身のために一緒に取り組もう」という姿勢が絶対必要です。


 


 


■データ分析の仕方


 


最後にデータ分析の仕方です。


採取したデータから問題点を導き出したり、改善度合いを把握するためには


以下の3つの分析をすれば十分でしょう。


 


▼推移分析


3ヶ月前に比べてどうか、1年前に比べて改善されているか、ということです。


改善度合いが不十分ならば、改善策が功を奏していないということになります。


 


▼他者比較分析


A君と比べてB君はどうか、1課に比べて2課はどうか、ということです。


他人のデータを指標と捉え、問題点を発見するワケです。


 


▼対目標(対平均)分析


3ヶ月もデータを採取すれば、目標として適正なレベルや、


営業部の平均値がわかります。


しかし、採取したデータ、例えば訪問回数は多くなくてはダメとは限りません。


従って、ケースバイケースで理想値を設定し、問題を特定する必要があります。


 


分析をする際は、エクセルで自動化して、


表だけでなくグラフで表示すれば見やすいでしょう。


 


私のチームでも、飛び込み訪問をしている女性パートさんの行動分析を


毎月やっていますよ。


(この女性パートさんの役割は、後日ご紹介する予定です)


 


 


次回は、どれかひとつかふたつ、行動データや率の例をあげて、


その改善の方法を紹介しましょう。


 


そこで、もしあなたから、例えば


 


「面談率を改善するための方法を解説して欲しい」


 


というリクエストがあれば、


次回のメルマガの中でできるだけお応えいたします。


 


ですから、どしどしメールをくださいね。


 



 


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(文責:株式会社ジェイック 実戦型営業コンサルタント 林 丈司)


 


 


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