# データドリブンな営業チームが必要な理由――そして構築方法 > データドリブンな営業チームは、営業生産性を最大化することで競合を上回ります。この記事では、真にデータドリブンな組織になる方法を解説します！ Source: https://blog.salesflare.com/ja/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E4%B8%BB%E5%B0%8E%E3%81%AE%E5%96%B6%E6%A5%AD%E3%83%81%E3%83%BC%E3%83%A0 Language: ja Published: 2019-04-23 · Updated: 2026-09-03 --- ## Helpjuiceのマーケティング担当、Josh Brownによるゲストブログ [![](https://blog.salesflare.com/img/7961dd9a3968c5a9.webp)](https://unsplash.com/@marvelous) _撮影者：[Marvin Meyer](https://unsplash.com/@marvelous) | 出典：[Unsplash](https://unsplash.com/)_ まずは、単刀直入に言いましょう。 営業は数字のゲームです。 ちょっと待って、待って……ここで言っているのは、従来の意味ではありません。 （実際、今日の基準で考えれば、広く網を張る「手当たり次第にやって、あとは祈る」ような営業アプローチは、**決して**正しい方法ではないと私たちは考えています。） つまり、営業の生産性を最大化することが目標なら、最初のステップは数字に目を向けることです。ここでいう数字とは、顧客やチームのパフォーマンスなどについて、チームが利用可能な無数のデータを指します。 次のステップは、いきなり深く飛び込むことです。 --- ## **1\. データドリブンな営業チームを定義する** 話を先に進めすぎる前に、営業チームが「データドリブン」であるとは具体的にどういうことなのか、きちんと定義しておく必要があります。 まずは、より大まかな（そして、率直に言えば少し曖昧な）定義から始めましょう。 _データドリブンな営業チームとは、営業に関わるあらゆるプロセスや活動に、[データの分析と活用](https://blog.salesflare.com/ja/販売分析)を組み込んでいるチームです。_ ご想像のとおり、本当の意味でデータドリブンになった組織は、通常、競合を大きく上回る成果を上げています。高い成果を上げている営業チームは、成果の低いチームに比べて、[データドリブンなアプローチを利用している可能性が3.5倍高い](https://www.ringdna.com/blog/top-sales-teams-more-likely-to-use-sales-metrics)ことが分かっています。また、日々の業務にデータを「注入」している企業は、競合と比べて[生産性が5%、収益性が6%高い](https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/Marketing%20and%20Sales/Our%20Insights/EBook%20Big%20data%20analytics%20and%20the%20future%20of%20marketing%20sales/Big-Data-eBook.ashx)のです。 ここで注目したいキーワードがいくつかあります。「統合」と「注入」です。つまり、本当にデータドリブンな営業チームは、データをただ「使う」だけではありません。[データ変換](https://www.fivetran.com/blog/what-is-data-transformation)を通じて、日々の活動にデータを「統合」し、「注入」する方法を見つけています。要するに、あらゆる取り組みの中心にデータを置いているのです。こうしたチームにとって、データや確かな証拠は決して後回しにするものではありません。むしろ、チームが特定の意思決定をしたり、具体的な行動を起こしたりするきっかけになることのほうが多いのです。 この記事では、営業チームが日々の業務において本当の意味でデータドリブンになるために必要なことを、すべて説明します。 ただ、その前に、データドリブンになることで得られる、より具体的なメリットについて見ていきましょう。 --- ## **2\. データドリブンであることの3つの大きなメリット** 先ほどお伝えしたように、データドリブンな営業チームは、成果の低い競合チームよりも生産性と収益性に優れています。 しかし、これらは本当にデータドリブンになることの**副産物**にすぎません。生産性や効率が高まるのは、単にデータドリブンになるからではなく、データドリブンになることで可能になることがあるからです。 ![データドリブンになることで、標準化、パーソナライズ、機会の発見が可能になることを示すインフォグラフィック](https://blog.salesflare.com/img/adc4044f8c3111af.webp) もう少し詳しく見ていきましょう。 ### **1\. 標準化（そして最適化）された営業プロセスを実現する** 要するに： ほとんどの営業チームや組織は、さまざまなプロセスを本当の意味で最適化できていないため、膨大な時間、資金、エネルギーを無駄にしています。 まず、営業チームは実際に生産的な活動をするよりも、「地道な作業」に多くの時間を費やしています。 [![営業担当者の勤務日の過ごし方：39%が職務固有のタスク、28%がメール、19%が情報検索、14%が社内業務](https://blog.salesflare.com/img/760f266834d986cf.webp)](https://www.cirrusinsight.com/ebooks/next-level-software-integration) _[出典](https://www.hitechbposervices.com/wp-content/uploads/2018/07/poor-quality-of-customer-data-is-hitting-marketers-where-it-hurts-1024x513.jpg)_ 上の画像からもわかるように、平均的な営業担当者は、勤務日のほぼ5分の1を関連する情報の検索に費やしています。集めたデータを「活用している」のではなく、そもそもそのデータを探しているのです。 少し後で詳しく説明しますが、データドリブンになるための最初のステップの一つは、営業チーム（や他の従業員）が必要に応じてアクセスできる、データの中央ハブを作成することです。必要な情報を簡単に**見つける**ことができれば、営業チームはより早く仕事に取りかかれるようになります。 データドリブンで**ない**ことから生じるもう一つの問題は、リソースを無駄にしていることに**気づかないまま**、それを浪費してしまうリスクがあることです。 たとえばAltifyの調査によると、営業チームが成果につながらない質の高くないリードを追いかけることで、米国では驚くべきことに[5,910億ドルが失われています](https://www.altify.com/company/press/altify-knowledge-study-shows-customers-engaging-salespeople-early-purchase-cycle-591-billion-wasted-annually-futile-meetings/)（世界全体では**1兆4,000億**ドル）。これは、営業に引き渡されたリードのうち、そもそも実際に適格なリードなのはわずか27%にすぎないことを示す、[MarketingSherpa](https://sherpablog.marketingsherpa.com/b2b-marketing/lead-gen/b2b-funnel-optimization/)が収集したデータとも一致します。 このような場合、マーケティングチームの[適格性評価プロセス](https://blog.salesflare.com/ja/リードクオリフィケーション)と営業チームのプロセスが大きく異なっていることは明らかです。おそらく、それぞれのチームがこれらのプロセスを通じて参照しているデータも、同じくらい大きく異なっているでしょう。この食い違いがある限り、今後、両チームが認識をそろえるのは不可能です。 しかし、入ってくるすべてのデータを一元化し（たとえば、[CRMを使って](https://salesflare.com)）、特定のプロセスにとってどの情報が最も重要なのかを協力して決めれば、マーケティングチームと営業チーム（その他のチームも含めて）は、[成果につながるファネルを作成する](https://blog.salesflare.com/ja/4つのステージでセールスファネルを作る)ための、より体系的なアプローチを作り始めることができます。 ### **2\. 営業チームが一人ひとりに合わせた対応をできるようにする** 顧客と接する面では、データドリブンになることで、営業チームが[見込み客や顧客と、より個々人に合わせた形で関わる](https://blog.salesflare.com/ja/セールス・ヒーローズ・セールスタック-45996bfbd6c8-2)こともずっと簡単になります。 ご存じのとおり、現在、このパーソナライズはますます求められるようになっています。[Evergageが収集したデータ](https://www.evergage.com/blog/consumers-want-personalization-stats-roundup/)によると： - 63%の消費者は、パーソナライズされ、関連性の高いオファーやコンテンツを提供するブランドを高く評価している - 77%の消費者は、よりパーソナライズされたサービスを提供するブランドを選び、他人に勧め、より多く支払っている - 78%は、ブランドとの過去のやり取りに基づき、自分のニーズに合わせて作られたオファーにしか反応しない ここで重要なのは、ほとんどの消費者が、よりパーソナライズされた体験を提供するために、[会社が自分たちの非公開データや公開データを使うこと](https://marketingland.com/consumers-want-personalization-but-retailers-just-cant-seem-to-deliver-144021)をまったく問題視していないという点です。 言うまでもなく、見込み客や顧客について集めるデータが多くなり、さらにそのデータが実際に「何を意味するのか」に意識を集中させるほど、営業チームは彼らと関わり、コンバージョンに向けて育成しやすくなります。 それだけでなく、データを包括的に集め、理解することで、まだよくわかっていない見込み客へのアプローチにおける当てずっぽうをなくすことができます。たとえば、（ペルソナや[行動](https://www.moengage.com/blog/user-behavior-change-evolution-of-modern-purchase-path/)などの面で）新しい見込み客と、最も価値の高い顧客セグメントとの類似点を認識できれば、その見込み客をコンバージョンに導くために、ある時点で何をすべきかを正確に判断できます。 こうした取り組みが実際にどう機能するかを示す代表例として、[easyJetの20周年キャンペーン](https://www.campaignlive.co.uk/article/easyjet-launches-major-brand-campaign-celebrate-20th-birthday/1363258)を見てみましょう。旅行会社であるeasyJetは、個々の顧客データと自動化ソフトウェアを組み合わせ、各顧客とブランドとの体験を紹介する、動的なメールキャンペーンを展開しました。 [![乗客ごとにパーソナライズされたeasyJetの周年記念メール：ファロへの初フライト、飛行距離96,066km、8か国への12回の旅行](https://blog.salesflare.com/img/cd8ac9745cb13dcb.webp)](https://blog.salecycle.com/wp-content/uploads/2017/08/easyjet.png) _[出典](https://www.hitechbposervices.com/wp-content/uploads/2018/07/poor-quality-of-customer-data-is-hitting-marketers-where-it-hurts-1024x513.jpg)_ 結果はまさに目を見張るものだった。まず、チームはユニークなメールを _1,200万通以上_ 作成して送信し、キャンペーン期間を通じて開封率が実に100%上昇した。さらに、このキャンペーンのクリック率は、easyJetの通常平均を25%上回った。 そう……まあ、そういうことだ。オーディエンスによりパーソナライズされた体験を提供することが目標なら、最初のステップはデータに目を向けることだ。 ### **3\. 大きな機会を見つけ出す** 先ほど、データドリブンであることによって、行き止まりのリードなどを見極め、そこから方向転換できるようになると説明した。 これにはもう一つの側面がある。それは、そうでなければ見過ごしていたかもしれない、膨大な機会を見つけ出し、認識できるようになることだ。 ここでも、すべてはパーソナライゼーションに行き着く。特定の消費者が望むものを、まさに最適なタイミングで提供するのだ。いくつか例を挙げよう。 - 新しい見込み客にとって価値がある、具体的な製品や製品群を把握する - 現在および過去の購入履歴に基づいて、顧客にアップセルや[cross-sellのオファー](https://blog.salesandorders.com/cross-selling)を提供する - 継続顧客の平均的な購入時期に合わせて、タイムリーなリマインダーや追加オファーを送る これらのシナリオではどれも、営業チームが最後まで実行できるかどうかの中心にデータがある。 **データを徹底的に重視しなければ、チームは次のような事態に陥る可能性がある**： - 特定の見込み客に最適ではない製品を紹介して、売上を失う - アップセルやクロスセルの機会を見過ごし、追加の収益を逃す - 顧客の再購入を偶然任せにしてしまい、継続顧客を失うリスクを負う もちろん、こうした事態はできる限り避けたい。データを鋭く重視すれば、あらゆる機会が営業チームにとって明確になる。 結局のところ、よりデータドリブンになることは、ビジネスにとって良いことにほかならない。 - プロセスの合理化によって、効率とリソース活用を最大化できる - パーソナライズされた働きかけによって、コンバージョンが増加する - データの可視性が高まることで、大きな営業機会が明らかになる ここまでを踏まえると、次の疑問が浮かぶ。 自社の組織で、よりデータドリブンになるにはどうすればよいのだろうか？ --- ## **3\. データドリブンな営業チームを構築する** 先ほど明確にしたように、データを単に収集し、表面的なレベルで活用することと、データを業務全体とプロセスに真に[_統合する_](https://airbyte.com/blog/data-integration)ことの間には、大きな違いがある。 ここでは、データに真に**動かされる**営業チーム、ひいては組織全体をつくるために必要なことを詳しく見ていく。 前置きはこのくらいにして、さっそく見ていこう。 ### **1\. 文化と組織の変革を促す** チームがこの変化に納得して足並みをそろえられなければ、実現することはありません。 営業チームからこの賛同を得るために、取り組むべきことはいくつかあります。 まず大切なのは、この話を _彼らにとって_ どんな意味があるのかという観点で伝えることです。先ほどお話ししたように、これは営業担当者として、より生産的かつ効率的に、そして全体としてより大きな成果を上げられるようになるための取り組みです。 同じように、よりデータドリブンになることが、なぜ営業チームの成功につながるのかを説明することも重要です。データに関して（あるいはデータが不足していることで）、チームが抱えていそうな不満にも目を向けてみましょう。たとえば、意思疎通の行き違い、ダウンタイム、失われる機会などです。そして、データを重視することで、こうした痛点を今後どのように和らげられるのかを、営業チームに具体的に示してください。 最後に、文化を変えるという観点では、チームが「データファースト」の考え方で業務を始めるよう促す必要があります。つまり営業チームは、すでに下した判断を後から正当化するためではなく、次に下す判断の _根拠_ としてデータを見るようになるべきです。単なる言葉の違いに聞こえるかもしれませんが、現実には、営業に「データファースト」のアプローチを取り入れることで、本当に意味のある改善に営業チームが集中できる可能性が大きく高まります。 さて、営業チーム全体で文化と意識の変化を起こす必要があるだけでなく、営業チームが組織内の他部門と関わる方法も変えていく必要があるでしょう。 まず、チーム間のコミュニケーションと協働が _可能_ になっているか、実際に役立つかどうか以前に、確認する必要があります。言うまでもなく、営業チームがマーケティング部門やその他の部門と[コミュニケーションを取ること](https://helpjuice.com/blog/sales-enablement)があまりに難しい、あるいは実際に _不可能_ であれば、実現することはありません。 組織全体でチーム間のコミュニケーションが _可能_ になったら、次はそれが実際に行われ、しかも正しい方法で行われるようにしなければなりません。基本的には、営業ファネルのどの段階で、どのチームが、誰に対して、どのデータや情報を伝える責任を負うのかを仕組み化するということです。 この点については少し後で詳しく説明しますが、まず知っておいてほしいのは、営業チームとマーケティングチームのコミュニケーションがうまくいくほど、両者の足並みがそろうということです。本当に違いを生むデータと情報に焦点を当て、それを共有することで、各チームは「適格なリード」とは実際にどのようなものかについて、一貫した理解を持てるようになります。その結果、営業チームは、確率の高い見込み客を比較的容易に営業ファネルの中で育成できるようになります。 しかし、繰り返しになりますが、組織全体でこの変化を促さない限り、こうしたことは何ひとつ実現できません。 ### **2\. 「質の高い」データを定義し、優先順位をつける** この記事ではここまで、このテーマについて何度も触れてきました。ここで、はっきり言っておきましょう。 本当にデータドリブンであるということは、あるデータがほかの情報よりも価値を持つ場合があると理解することです。同じように、いわゆる「虚栄の指標」と、何らかの形で会社の収益に本当に影響を与える重要な指標を見分ける方法を知ることでもあります。 もちろん、チームが「質の高いデータ」と考えるものについて、具体的な定義や基準を _持っていなければ_ 、すぐに問題に直面することになります。先ほども触れたように、マーケティングチームがある一組のデータを基準にリードを引き渡し、営業チームがまったく別のものを見ているなら、その見込み客がコンバージョンに至る可能性はほとんどありません。 [![ゲージのインフォグラフィック：ビジネス施策の40％は不十分なデータ品質が原因で失敗し、データ品質への取り組みによって売上は20～40％向上する](https://blog.salesflare.com/img/f803abd981052faa.webp)](https://www.hitechbposervices.com/wp-content/uploads/2018/07/poor-quality-of-customer-data-is-hitting-marketers-where-it-hurts-1024x513.jpg) _[出典](https://www.hitechbposervices.com/wp-content/uploads/2018/07/poor-quality-of-customer-data-is-hitting-marketers-where-it-hurts-1024x513.jpg)_ 上に示したように、[データ品質を重視しないこと](https://pipeline.zoominfo.com/operations/data-quality-enrich)が、実際に会社を永遠に閉鎖へと追い込む原因になる場合があります。一方で、データ品質に _きちんと_ 注力している会社は、売上が _大幅に_ 伸びる傾向にあります。 さて、ここで私たちが注目すべきデータは、大きく分けて次の2種類です。 - 顧客関連データ - 従業員およびチームのパフォーマンスデータ 顧客関連データというのは、セグメンテーションやペルソナの情報に加え、特定の顧客と会社とのこれまでの関係の履歴を指します。 もちろん、ある顧客について収集する情報は、一つひとつが何らかの形で重要です。しかし、営業に関する目的で、特定のタイミングに使用するデータを明確に定義し、優先順位をつけることが大切です。そうすれば、マーケティングチームと営業チームの間で一貫性を保てるだけでなく、営業チームが特定の見込み客について情報に基づいた判断を下すために必要なものを _正確に_ 用意できるようになります。 こうしたデータポイントを定義する際には、次のようなさまざまな問いを検討するとよいでしょう。 - マーケティングチームは、営業チームが把握しておくべきどのようなデータを収集しているか？ - リードをスコアリングする際、どの情報を最も重視すべきか？ - _x_ というデータを持つことで、営業チームのアプローチはどのように変わるか？ これは、これまでにもお伝えしてきたことです。 さまざまなチームがデータドリブンという点で足並みをそろえるほど、営業チームの生産性は高まります。 ここで、「質の高い」データを定義するもう一つの側面として、営業チーム全体のパフォーマンスにも目を向ける必要があります。 ここでも、焦点を当てるのは、ビジネス全体の生産性と効率に[本当の違いをもたらす指標](https://salesloft.com/resources/blog/how-to-create-a-data-driven-sales-culture/)です。より具体的には、次のようなデータポイントを見ていきます。 - **リードコンバージョン率**：もちろん、営業担当者の仕事は販売につなげることです。全体的なコンバージョン率が比較的低い場合は、どこで問題が起きているのか、そして実際の原因は何なのかを突き止めるために、さらに深く掘り下げる必要があります。 - **販売サイクルの長さ**：簡単に言えば、チームが販売を完了するまでに時間がかかるほど、**他の**販売に注力できる時間は少なくなります。上記と同じように、長すぎる販売サイクルを短縮するには、具体的に何を改善すべきなのかを詳細に見極めることが重要です。 - **平均注文額**：言うまでもないかもしれませんが、営業チームが一度に販売できる金額が大きいほど、会社にとっては有利です。AOVの変化や関連するその他の指標を掘り下げることで、ターゲット顧客の購買意欲を具体的に何が刺激するのかについて、より深い洞察を得られます。 もちろん、ここで挙げたものだけが重要な指標だと言っているわけではありません。実際には、まったくそんなことはありません。大切なのは、ビジネスのある側面について全体像を物語る指標を定義し、そのうえで詳細を解読するためにさらに深く掘り下げることです。より細かく分析するほど、今後改善を進めるために手元に置ける情報も増えていきます。 SalesflareのようなCRMを使えば、こうした指標を正確にトラッキングできるほか、さらに多くのことにも対応できます。詳しくは[製品ツアー](https://salesflare.com/feature1.html)をご覧ください。 ### **3\. ツールとテクノロジーを統合する** まさか、これらのデータを全部手作業で追跡するつもりではありませんよね？ 冗談はさておき、そもそもこうした情報をすべて収集して活用できるかどうかは、基本的にテクノロジーにかかっています。 もちろん、データドリブンな取り組みに役立つツールやソフトウェアは数多くありますが、少なくとも次のものには投資したいところです。 - **顧客向け[データスクレーパー](https://www.scraperapi.com/web-scraping/no-code-web-scrapers/)**：たとえば[Datanyze Insider](https://www.datanyze.com/insider)を使えば、さまざまなデータベースから顧客情報を簡単かつ迅速に収集できます。収集したリストは、特定の条件で絞り込み、顧客についてさらに調査することも可能です。 - **[Salesflare](https://salesflare.com)のような顧客関係管理ソフトウェア**：顧客プロフィールを管理し、見込み顧客の購買ジャーニー全体を通じたエンゲージメントを追跡しやすくなります。CRM内に収集・保存される情報が増えるほど、営業チームはよりパーソナライズされたアプローチを取れるようになります。 - **[Helpjuice](https://helpjuice.com/)のようなナレッジベース**：プロセス、製品、その他の社内データに関する重要な情報を作成、保存、共有できます。また、[顧客向けナレッジベース](https://helpjuice.com/blog/knowledge-base)を作成して、顧客が会社との関わりをさらに深め、製品からより大きな価値を得られるようにすることも可能です。 - **[Ambition](https://ambition.com/)のような営業パフォーマンストラッカー**：チームが営業プロセスの有効性をマクロとミクロの両方のレベルで評価しやすくなります。その結果、チームはより効率的に業務を進めるために、具体的な改善へと集中できるようになります。 - **CDPまたはDMP**：その他にも、[CDPやDMPが役立つかもしれません](https://zeotap.com/blog/cdp-vs-dmp/)。こうしたツールを使えば、会社が持つすべてのタッチポイントにまたがる顧客の完全な360度ビューを、営業チームが把握できるようになります。 会社にとって「最適な」ソフトウェアは、現在のニーズや対応できるリソース、その他の要因によって異なります。特定のツールやサービスの利用を決める前に、自社の業務に最もスムーズに統合でき、見返りとして最大の価値をもたらすものを見つけたかどうかを確認してください。 ### **4\. 継続的な改善を行う** ここまで読めばおわかりのように、よりデータドリブンな営業チームへと移行することは、一夜にして実現するものではありません。 そしてある意味では、それは完全に「実現する」ことさえありません。つまり、チームがさらにデータドリブンになり、業務プロセス全体の効率と効果を高める方法は、**常に**存在するということです。 朗報があります。 よりデータドリブンになるほど、**さらに**データドリブンになることは簡単になります。 何より、営業チームがよりデータドリブンになることで生まれるプラスの効果を実感し始めると、彼らは自然と、この「新しいやり方」をさらに深く掘り下げたいと思うようになります。やがて営業チームは、この「新しいやり方」こそが通常の、そして自然な業務の進め方なのだと捉えるようになるでしょう。 営業チームからの賛同がこれだけ高まれば、継続的な改善は、全体としてプロセスの一部になっていきます。本当にデータドリブンな営業チームは、プロセスにデータを取り入れて組み込むことの重要性を理解するだけではありません。そうするために何が最善なのかについても、批判的に考え始めるのです。 改善に取り組むときは、次のような問いへの答えを考えてみるとよいでしょう。 - よりデータドリブンになることで、**xyz**の領域をどのように改善できたか？ - **xyz**の領域を改善するうえで、最も重要または有益だと判断したデータはどれか？ - **xyz**の領域をさらに改善するために、ほかにどのようなデータやインサイトを活用できそうか？ もちろん、これらの問いは、特定のプロセスや領域をチームがさらに深く掘り下げるための、あくまで出発点にすぎません。言うまでもなく、どこに焦点を当てるかによって、問いの立て方は大きく変わります。 とはいえ、焦点をどこに置く場合でも、問いの中心にデータを据えれば、次のステップを明確にするために必要な情報を簡単に掘り起こせるようになります。 _**Joshについて少し： **Josh Brownは、[Helpjuice](https://helpjuice.com)のマーケティングチームのメンバーです。Helpjuiceは、拡張性の高い[顧客サポート](https://supportyourapp.com/blog/tiered-support/)と、チームとのより良いコラボレーションを実現するためにゼロから設計された、使いやすく、完全にカスタマイズ可能なナレッジベースを提供しています。_ --- _この記事を気に入っていただけたなら、ぜひ周りの人にも広めてください！_ 👉 _[Twitter](https://twitter.com/salesflare)、[Facebook](https://www.facebook.com/salesflare/)、[LinkedIn](https://be.linkedin.com/company/salesflare)でSalesflare（@salesflare）をフォローできます。_ --- ## Related - [営業オンボーディング：生産性と定着率を短期間で高める方法](https://blog.salesflare.com/ja/%E3%82%BB%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%82%B9%E3%82%AA%E3%83%B3%E3%83%9C%E3%83%BC%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0.md) - [世界の営業研修プログラム35選以上【2026年版】](https://blog.salesflare.com/ja/%E6%9C%80%E9%AB%98%E3%81%AE%E5%96%B6%E6%A5%AD%E7%A0%94%E4%BF%AE%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%A0.md) - 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