売り上げを伸ばすために、データ分析で必要なこと：「データドリブンセールス」を考える（1/4 ページ）

売り上げを伸ばすために、データをどのように分析すればいいのだろうか。一口に「データ分析」といっても、内容はさまざまで……。

[伊志嶺朝輝（モンスターラボ），ITmedia]

　前回の記事では、データドリブンセールスを実践するための全体プロセスと、プロセスの最初の段階である現状の可視化に関して詳しく解説しました。

　第4回では、B2Bセールスにおいて可視化した現場からどのようにして売り上げにつながるデータ分析ユースケースを作るのかについて解説します。

売り上げにつながるデータ分析ユースケース

　一口にデータ分析といっても、その内容は下記のようにさまざまです。

• 自社のサイトへのアクセスを分析して、潜在顧客の需要を把握する
• 過去の商談履歴を分析して、受注・失注の要因を見つける
• セールスチームの現状を可視化するダッシュボードを作成し、日々の会議で使用する

　ただ、費用をかけて分析環境を構築しても、担当者が使っていなかったり、分析の効果が実感できなかったり、なかなか売り上げにつながらない現場が数多く存在します。

売り上げを伸ばすために必要なことは（提供：ゲッティイメージズ）

　では、売り上げにつながるデータ分析ユースケースとはどんなものでしょうか？　私は、データ分析ユースケースは次の3点を満たしている必要があると考えています。

• 売り上げにつながるロジックが明確であること
• 実施効果が売り上げにつながる形で測定可能であること
• 5W1Hが明確で、日々の業務に組み込めること

　上記を満たすユースケースを作成するためには、次の3つのステップが有効です。