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。

 

了

 

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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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