8/28(Thu)
みなさんは、営業職の武器というと何を思い浮かべますか？ コミュニケーション能力、行動力、ロジカルシンキング……さまざまなものが浮かびますが、そのなかに付け加えていただきたいものが一つ。それが、データ活用に適したプログラミング言語Pythonです。
プログラミング経験のない人、文系の人でもPythonの基本と活かし方を理解すればきっと成果につなげることができるはず。
このコース全体の目的は「営業活動を見える化し、Pythonを活用して効率化させ、価値提供機会（≒収益）を増加させること」です。
「営業で最も重要なのはユーザーにいかに価値を提供するかだと考えている」と内海先生。価値提供機会を増やせば、収益は後からついてくると断言します。
先生はリアルタイム受講生の皆さんに携わっている営業の種類（手法、ターゲット、商材）について尋ね、営業手法は多様かつ流動的に変動するので絶対的な正解がないことを強調したうえで、「それでもフローを持たなければならない。そのためにどうすればいいのか」をレクチャーするといいます。
ここで話題は先生がPythonを使ったデータ分析を営業に活用し始めた背景が語られ始めました。その理由は以下のように、複数存在します。
・セールスと兼務している事業開発のミッションを両方達成させたかった ・どうしても我が子（0歳児）の育児がしたかった ・Googleスプレッドシートによるデータ管理に限界を感じた ・単純に数字を使った分析が好きだった
データ活用を自分のものにできるかどうかはそもそも営業活動を一人称でできてある程度の成果を挙げられること、ExcelやGoogleスプレッドシートといった表計算ソフトを用いた数字管理経験があることに加え、「数字アレルギー出ないこと」にも左右されます。
もしも自身が、計算がどうしても苦手で耐えられそうにもない、という場合はコストを費やしてBIツールの活用やエンジニアへの依頼を行うのも一つの手です。
しかし、Pythonを用いれば費用をかけずにデータ活用スキルを伸ばせるのもまた確かな事実です。
続いて先生から「自分自身の営業フローを理解できているでしょうか？」という質問がなされました。
営業フローとは初期接点から契約を受注するまでのプロセスを可視化したものです。各プロセスを可視化することで何をすれば受注できるのか、なぜ受注できないのかを分析できるようになります。
先生自身の営業フローは以下の図の通り。
法人営業、個人営業の両方に携わる先生は通常よりも多くの段階を必要としていること。もちろんこのフローはより細分化することも可能ですが、数百・数千と増やせば分析するのは非現実なため、ある程度ざっくりとまとめるのがコツのようです。
どうすればフローを導けるのだろう……？ そう不安に思う人に向けて先生がおすすめするのが、とある無料のビジネスコラボレーションツール。非常に使い勝手がよく、カスタマージャーニーマップやワイヤーフレームの作成にも活用できるということです。
その名前はぜひこの記事ではなく実際の授業動画でご確認ください。
営業フローを洗い出すことができたら、それぞれのフローに対して指標となる数字を当てはめていきます。
例えばその例としては“1件の契約を得るのに必要な「各種KPI」「手数」「時間」「コスト（費用）」”などが挙げられます。
今回の授業では契約の歩留まり率が例として用いられました。
上記のように登録とアポ飛び込みの間では80％、アポ飛び込みと商談の間では70％、契約と稼働開始の間では70％、稼働開始とリピートの間では90％の歩留まり率を達成できているのに対し、商談と契約の間では20％の歩留まり率しか維持できていないことが分かります。
だとすれば、契約以前のフェーズに問題やずれがあったと考えられますよね？
ここでポイントなのが、実際に数字が下がっている商談と契約の間だけではなくその前のフロー（登録～商談まで）も含めて原因がないか考えてみるということ。直接数字が下がっている箇所だけでなくその前段階にも問題があることは否定できません。
このような数字の分析ができるよう、普段から営業のフローごとにデータを蓄積していきましょう。以下の画像はそのサンプルです。
このようにしてフローが次の段階へ進んだ日付をメモしておくだけでも、後々ほかのデータと組み合わせることで大きな効果を発揮します。自社のCRMで記録されているのであればそちらから引っ張ってきてもかまわないということです。
授業の後半にはいよいよ「Pythonの基本」についての講義がなされました
シンプルで分かりやすく世界的に活用されているプログラミング言語、Python。YouTubeやInstagramなど私たちが普段よく使うWebサービスの開発にも用いられているということです。
また、Pythonは以下に列挙するようなさまざまな用途に用いることができます。
・機械学習を使った人工知能の開発 ・Webサービス制作 ・データ処理や分析などの業務効率化/自動化 ・Web上の画像データ・テキストデータの自動収集
ラスト10分では簡単にPythonの開発環境を手に入れられるGoogleのサービスGoogle Colaboratoryを用いた基本演習が行われました。
この基本知識を踏まえたうえで、シリーズ第二回「Python×営業：データを収集して分析しよう」ではデータを検証し、処理・分析する段階までレクチャーされるとのことです。
Schooではこの授業のほかにも「Python実践」「Python超入門」などPythonにまつわる授業シリーズや、「営業マネージャーのためのマネジメント研修」「デジタル時代の新しい営業ノウハウ」のように営業パーソンに役立つ授業シリーズがアーカイブされています。
タイトルにピンときた方は、ぜひアクセスしてみてください。
