データドリブンセールスで重要なことは？ データに向き合える体制を構築すること：データドリブンセールスを考える（1/4 ページ）

[松下智弘、佐野義彰（モンスターラボ），ITmedia]

連載：「データドリブンセールス」を考える

→データ活用の難易度は、ビジネスモデルによって違う（第1回）

→データ活用はなぜ進まないのか　見落としがちな「落とし穴」（第2回）

→「データドリブンセールスを始めたい」　どこから手をつければいいのか（第3回）

→売り上げを伸ばすために、データ分析で必要なこと（第4回）

→第5回、本記事

　これまでの記事では、B2Bにおけるデータドリブンセールスを題材に、データドリブン組織での協業プロセス、カスタマージャーニー、KPI設計、そして分析ユースケースの作り方までを説明してきました。

　最終回となる今回は、テックリード（エンジニアチームのリーダー）の視点から、これまで説明してきたプロセスに私たちがどう関わって、どのようにデータ基盤にまで落とし込んでいくのかをお話します。具体的には、UXやBXとのプロジェクトへの取り組み方、データ基盤の全体像、データ流れ図を中心に、データ基盤構築のヒントをご紹介いたします。

UX・BXのアイデアの裏とりをしよう

　データドリブンの実現に向けた大前提として、初期フェーズでUX・BXチームが中心となって行う業務整理や分析ユースケース策定の際に、テックリードは、仮説を実現するための裏とり（フィージビリティスタディ）を行います。

　例えば、売り上げにつながる施策を考える上で、顧客属性と売り上げの相関を調べたいとします。このとき、売り上げ実績のある顧客だけではなく、リードの段階あるいはその手前のWebサイト回遊記録までさかのぼり、全体を網羅した統計データが必要という話題があがったとします。

　ここでテックリードは、現状のシステムのままでは実現不可能な要素に対し、解決策の提案を行います。

　このように課題に応じて改善手法を使い分けていきますが、特に中心的役割を果たすのが「データ基盤全体像の作成」と「データ流れ図の作成」です。

　この2つがあるとデータドリブンの実現に向けたデータ基盤への見通しが立てやすくなります。