# データ主導の営業チームが必要な理由とその構築方法 > データ主導の営業チームは、営業の生産性を最大化することで、競合他社を凌駕する。この記事では、真のデータドリブンになる方法をご紹介します！ 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: 2026-06-30 --- ## ジョシュ・ブラウン（Helpjuiceのマーケティング担当）によるゲストブログ [![](/img/7961dd9a3968c5a9.webp)](https://unsplash.com/@marvelous) _カメラマン [マービン・マイヤー](https://unsplash.com/@marvelous) | 出典 [アンスプラッシュ](https://unsplash.com/)_ 私たちはただ、はっきり言うつもりだ： セールスは数字ゲームだ。 ちょっと待って、ちょっと待って......伝統的な意味で言っているのではない。 (実際、私たちは、網を広く張り巡らせ、「スプレー・アンド・祈り」のようなセールス・アプローチは、今日の基準では_間違いなく_進むべき道ではないと主張するだろう)。 つまり、営業生産性の最大化を目指すのであれば、まず数字に目を向けるべきだということです。つまり、顧客やチームのパフォーマンスなど、あなたのチームが利用できる無数のデータです。 次のステップは、真っ先に飛び込むこと。 --- ## **1.データ駆動型営業チームの定義** 先走りすぎる前に、営業チームが "データ主導型 "になるとはどういうことなのか、正確に把握する必要がある。 もっと包括的な（そして確かに曖昧な）定義から始めよう： _データ駆動型の営業チームとは、[データの分析と活用](https://blog.salesflare.com/ja/販売分析)を、あらゆる営業関連のプロセスと活動に統合しているチームのことです。_ As you might imagine, organizations that have become truly data-driven typically outperform their competition—by a pretty wide margin, too. High-performing sales teams are [3.5 times more likely to have used a data-driven approach](https://www.ringdna.com/blog/top-sales-teams-more-likely-to-use-sales-metrics) than their under-performing counterparts. And companies that have “injected” data into their daily operations are [5% more productive and 6% more profitable](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) than their competition. さて、注目したいキーワードがいくつかある：それは、"統合 "と "注入 "である。つまり、真にデータ駆動型の営業チームは、単にデータを「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」する方法を見つけるのです。基本的に、彼らはデータを_すべてのこと_の中心に据えている。そのようなチームにとって、データや確固たる証拠は決して後回しにされるものではありません。それどころか、チームを特定の決断や行動に導く_触媒_であることの方が多いのです。 この記事では、営業チームが日常業務において真にデータドリブンになるために必要なことをすべて説明する。 その前に、データドリブンになることの具体的なメリットについて説明しよう。 --- ## **2.データ主導の3つの利点** 先ほど述べたように、データ主導の営業チームは、低業績の競合他社よりも生産性と収益性が高い。 しかし、これらはデータ駆動型になることによるなのです。より生産的で効率的になるのは、単にデータ・ドリブンになるためではなく、データ・ドリブンになることでできるようになることのためなのです。 ![](/img/adc4044f8c3111af.webp) もう少し掘り下げてみようか。 ### **1.営業プロセスの標準化（および最適化）が可能** 端的に言えば、だ： ほとんどの営業チームや組織は、様々なプロセスを真に最適化していないため、結局、_トン_の時間、お金、エネルギーを無駄にしている。 まず第一に、営業チームは実際の生産性よりも「足で稼ぐ」ことに多くの時間を浪費している。 [![](/img/760f266834d986cf.webp)](https://www.cirrusinsight.com/ebooks/next-level-software-integration) _[ソース](https://www.hitechbposervices.com/wp-content/uploads/2018/07/poor-quality-of-customer-data-is-hitting-marketers-where-it-hurts-1024x513.jpg)_ 上の画像が示すように、平均的な営業担当者の1日の5分の1近くが、適切な情報を探すのに費やされている。収集したデータを「活用する」のではなく、そもそも「探す」のである。 後で少し触れますが、データドリブンになるための最初のステップの1つは、営業チーム（および他の従業員）が必要に応じてアクセスできる中央データハブを作成することです。必要な情報を_見つける_のが簡単であればあるほど、営業チームは迅速に仕事に取り掛かることができるようになります。 データ主導型でないことに伴うもうひとつの問題は、リソースを無駄遣いするリスクがあることだ。 例えば、Altifyは、[$591 億が米国で失われている](https://www.altify.com/company/press/altify-knowledge-study-shows-customers-engaging-salespeople-early-purchase-cycle-591-billion-wasted-annually-futile-meetings/)（そして、世界では$1.4兆が失われている）という驚くべきデータを見つけました。これは、[MarketingSherpa](https://sherpablog.marketingsherpa.com/b2b-marketing/lead-gen/b2b-funnel-optimization/)が収集したデータと一致しており、営業に渡されるリードのうち、実際に適格なリードは27%に過ぎないことを示しています。 このような場合、マーケティング チームの [Qualification process](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ることは明らかです。おそらく、これらのプロセスを通して各チームが見ているデータも、同じように大きく異なっているはずです。このような食い違いがあるため、各チームが同じページに進むことは不可能です。 しかし、すべての入力データを一元化し (たとえば、[CRM の使用を通して](https://salesflare.com/))、どの情報が特定のプロセスにとって最も重要かを判断するために協力することで、マーケティング チームと営業 (およびその他の) チームは、[売れるファネルを作る](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.営業チームのパーソナル化** 顧客と接する側では、よりデータ駆動型になることで、営業チームは[見込み客や顧客と、より個別的なレベルで関わることができるようになります](https://blog.salesflare.com/ja/セールス・ヒーローズ・セールスタック-45996bfbd6c8-2)。 ご存知のように、このパーソナライゼーションは今日ますます需要が高まっている。[エバゲージが収集したデータ](https://www.evergage.com/blog/consumers-want-personalization-stats-roundup/)によると、[エバゲージが収集したデータ](https://www.evergage.com/blog/consumers-want-personalization-stats-roundup/)： - 63%の消費者が、パーソナライズされた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%の消費者が、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択し、推奨し、より多く支払っている。 - 78%は、ブランドとの取引履歴に基づき、ニーズに合ったオファーにのみ関与する。 私たちの目的のために、ここに大きなものがある：ほとんどの消費者は、よりパーソナライズされた体験を提供するために、[企業が個人データや公開データを使用することにまったく問題ありません](https://marketingland.com/consumers-want-personalization-but-retailers-just-cant-seem-to-deliver-144021)。 言うまでもなく、見込み客や顧客に関するデータをより多く集めれば集めるほど、そしてこのデータが実際に何を「意味」するのかに焦点を絞れば絞るほど、営業チームが見込み客や顧客に働きかけ、コンバージョンに向けて育成することが容易になる。 これとともに、データの包括的な収集と理解は、比較的未知の見込み客にアプローチする際の当て推量をなくすことができる。例えば、新しい見込み客と最も価値のある顧客セグメントとの類似点（ペルソナ、[行動](https://www.moengage.com/blog/user-behavior-change-evolution-of-modern-purchase-path/)など）を認識することで、彼ら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知ることができる。 このようなことが実際に行われている代表的な例としては、[イージージェットの20周年キャンペーン](https://www.campaignlive.co.uk/article/easyjet-launches-major-brand-campaign-celebrate-20th-birthday/1363258)を挙げることができます。基本的に、この旅行会社は、自動化ソフトウェアとともに個々の顧客データを使用して、各顧客のブランドでの経験を紹介するダイナミックなEメールキャンペーンを開発しました。 [![](/img/cd8ac9745cb13dcb.webp)](https://blog.salecycle.com/wp-content/uploads/2017/08/easyjet.png) _[ソース](https://www.hitechbposervices.com/wp-content/uploads/2018/07/poor-quality-of-customer-data-is-hitting-marketers-where-it-hurts-1024x513.jpg)_ その結果は素晴らしいの一言に尽きます。まず、チームは_1,200万通_を超えるユニークなメールを作成・送信し、キャンペーンを通して開封率が100%増加しました。さらに、このキャンペーンはイージージェットの通常平均よりも25%高いクリックスルー率を獲得しました。 だから...そうだ。もしあなたのゴールが、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であるならば、あなたの最初のステップはデータに向かうべきである。 ### **3.大きなチャンスを掘り起こす** 先に、データに基づいて行動することで、行き詰まったリードなどを認識し、そこから脱却することができることを説明した。 その裏側には、そうしなければ見過ごしていたかもしれないチャンスの宝庫を発見し、認識することができるのだ。 繰り返しになるが、すべてはパーソナライゼーション、そして特定の消費者が望むものを_まさに_適切なタイミングで提供することに帰結する。いくつかの例を挙げよう： - 新しい見込み客がどの製品に価値を見出すかを正確に把握する。 - 現在および過去の購入履歴に基づいて、顧客にアップセルおよび[クロスセルのオファーを提供する](https://blog.salesandorders.com/cross-selling)。 - 定期的な顧客に対し、平均購入時期までのタイムリーなリマインダーの送信とさらなるオファーの提供 これらのシナリオのいずれにおいても、データは営業チームがフォロースルーする能力の中心にある。 **データに大きな焦点を当てなければ、チームは次のようになるかもしれない。**: - 特定の見込み客に最適でない商品を紹介して売上を落とす - アップセルやクロスセルの機会を見逃して追加収益を逃す - 返品を運任せにすることで、定期顧客を失うリスクがある。 もちろん、こうしたシナリオはできるだけ避けたい。データに集中することで、営業チームにとってあらゆる機会が明確になります。 結局のところ、データ主導になることはビジネスにとって良いことなのだ： - 合理化されたプロセスにより、最大限の効率と資源利用を実現 - パーソナライズされたエンゲージメントがコンバージョンの増加につながる - 強化されたデータの可視性が、主要な販売機会に光を当てる このようなことがわかった今、問題はこうだ： どうすれば組織内でデータドリブンになれるのか？ --- ## **3.データ主導の営業チームを構築する** 先ほど明らかにしたように、単に表面的な方法でデータを収集し使用するのと、[_integrating_](https://airbyte.com/blog/data-integration) データを全体的な業務やプロセスに統合するのとでは、大きな違いがあります。 ここでは、データによって真に_driven_される営業チーム（そして組織全体）を作るために必要なことのすべてを掘り下げていく。 では、さっそく見ていこう。 ### **1.文化的・組織的転換の促進** もしチームがシフトに乗り気でなければ、単に実現しないだけだ。 営業チームの間でこのような賛同を得るために必要なことはいくつもある。 まず、この話し合いを、それが何を意味するかという観点から組み立てていくことが重要です。先に話したように、これはすべて、より生産的で効率的になり、営業担当者としての努力で全体的により成功するためのものです。 同じ意味で、_なぜ_よりデータ主導型になることで、営業チームがより成功できるようになるのかを説明することも重要です。ミスコミュニケーション、ダウンタイム、チャンスの無駄遣いなど、データ（またはその欠如）をめぐってチームが抱えている可能性の高いフラストレーションを利用し、データにフォーカスすることが、今後どのようにこれらのペインポイントを軽減するのに役立つかを営業チームに具体的に示しましょう。 最後に、企業文化の変化という点では、チームが「データ・ファースト」のマインドセットで業務を開始することを望むだろう。つまり、営業チームは、すでに下した意思決定を遡及的に合理化するためではなく、次に下す意思決定を_情報_とするためにデータに注目し始めるべきである。これは単なる意味論に聞こえるかもしれませんが、現実には、営業に対して「データ第一」のアプローチを取ることで、営業チームが実際に重要な改善に集中できるようになります。 さて、営業チーム全体で起こらなければならない文化的・意識的な変革に加え、営業チームが社内の他の部門とどのように連携するかという点についても、変革を促進する必要があるでしょう まず、チーム横断的なコミュニケーションとコラボレーションが_可能_であることを確認する必要があります。明らかに、[販売チームがマーケティングやその他の部門とコミュニケーションするのが難しすぎる、あるいは実際に_不可能_であれば](https://helpjuice.com/blog/sales-enablement)、それは実現しません。 チーム間のコミュニケーションが組織全体で_可能_になったら、それが実際に起こり、正しく行われるようにする必要があります。基本的に、これは、セールスファネルの特定の時点で、特定のチームが誰にどのようなデータや情報を伝える責任があるかを体系化することを意味します。 これについてはもう少し詳しく説明するが、今は、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けばいくほど、両チームの連携が深まることを知っておいてほしい。_本当に_違いを生むデータや情報に焦点を当て、それを伝えることで、各チームは「適格なリード」とは何かについて、より一貫した理解を得ることができます。その結果、営業チームは、見込みの高い候補者を比較的容易にセールスファネルに導くことができるようになります。 しかし、繰り返すが、組織全体のシフトを促進しない限り、このようなことは不可能である。 ### **2.質の高い」データの定義と優先順位付け** この記事を通して、このトピックのまわりで踊ってきたが、率直に言おう： 真にデータドリブンであることの一部は、あるデータが他の情報よりも単純に価値が高いことを知ることである。これと同じ意味で、いわゆる「虚栄的な指標」と、会社の収益にとって何らかの形で本当に重要な指標とを見分ける方法を知ることでもある。 もちろん、もし_具体的な定義や基準を持っていなければ_、チームが「質の高いデータ」と見なすものに対して、すぐに問題に直面することになる。先に言及したように、マーケティングチームがある一連のデータに基づいてリードを通過させ、営業チームが全く異なるものを見ている場合、それら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。 [![](/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) _[ソース](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、[データ品質への注力の欠如](https://pipeline.zoominfo.com/operations/data-quality-enrich)は、実際に、ビジネスが永久に店を閉める理由となり得ます。その一方で、データ品質に_注力_している企業は、売上が_大きく伸びる_傾向があります。 さて、我々の目的のために、ここで注目すべき包括的な2種類のデータがある： - 顧客関連データ - 従業員とチームのパフォーマンス・データ 顧客関連データという点では、セグメンテーションとペルソナ情報、そして特定の顧客の企業に対する個別の履歴が挙げられる。 確かに、ある顧客について収集した情報のひとつひとつは、何らかの形で重要である。しかし、営業関連の目的のために、ある時点で使用する特定のデータを明確に定義し、優先順位をつけることが重要です。そうすることで、マーケティングチームと営業チーム間の一貫性が保たれるだけでなく、営業チームが特定の見込み客に関して十分な情報に基づいた意思決定を行うために必要なものを、入手できるようになります。 これらのデータポイントを定義するにあたっては、以下のようなさまざまな質問を検討したい： - マーケティングチームが収集したデータのうち、営業チームが知る必要のあるものは何か？ - リードをスコアリングする際、最も重視すべき情報は何か？ - x個のデータを持つことは、営業チームのアプローチにどのような影響を与えるだろうか？ 前にも言っただろう： さまざまなチームがデータ主導で連携すればするほど、営業チームの生産性は向上する。 そういえば、「質の高い」データを定義するもうひとつの側面は、営業チーム全体のパフォーマンスを見ることだ。 繰り返しになりますが、ここでの焦点は、[ビジネスの全体的な生産性と効率性に真に違いをもたらすメトリクス](https://salesloft.com/resources/blog/how-to-create-a-data-driven-sales-culture/)です。具体的には、以下のようなデータポイントに注目しています： - **リード転換率**:営業担当者の仕事は売上を上げることである。全体的なコンバージョン率が比較的低い場合、どこで漏れが生じているのか、実際に何が問題なのかを深く掘り下げる必要がある。 - **販売サイクルの長さ**:簡単に言えば、販売に時間がかかればかかるほど、チームが販売に集中できる時間は減るということです。 _その他_ セールス上記と同様に、長すぎるセールス・サイクルを短縮するためには、具体的に何を改善すべきかをきめ細かく判断することが重要だ。 - **平均注文金額**:言うまでもないことかもしれないが、営業チームが一度に販売できる数が多ければ多いほど、ビジネスは有利になる。AOVの変化やその他の関連指標を掘り下げることで、具体的に何がターゲット顧客の購買ボタンを押すのかをより深く知ることができる。 繰り返しますが、これらが重要な_唯一の_メトリクスだと言っているのではありません。重要なのは、ビジネスのある側面について、より包括的なストーリーを語る指標を定義する必要があるということです。より詳細であればあるほど、将来的に改善を行うための手持ちの情報が増えます。 SalesflareのようなCRMを使用することで、これらの正確な指標やその他の指標を追跡することができます。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の統合** まさか、手作業ですべてのデータを追跡しているとは思わなかっただろう？ 冗談はさておき、テクノロジーは本質的に、これらの情報を収集し利用する能力の中心にある。 もちろん、データ主導のニーズに応えるツールやソフトウェアは数多くあるが、少なくとも以下のものには投資しておきたい： - **顧客 [データスクレーパー](https://www.scraperapi.com/web-scraping/no-code-web-scrapers/)について**など。 [Datanyzeインサイダー](https://www.datanyze.com/insider)を使えば、様々なデータベースから顧客情報を簡単に収集することができます。そして、収集したリストを特定の条件に基づいて解析し、さらなる顧客調査を行うことができます。 - **顧客関係管理ソフトウェア** ような [Salesflare](https://salesflare.com/) を使えば、顧客プロフィールを簡単に把握し、個人のバイヤージャーニー全体を通して見込み客とのエンゲージメントを追跡することができます。CRMに収集・保存される情報が多ければ多いほど、営業チームのアプローチはよりパーソナライズされたものになります。 - **知識ベース** たとえば [ヘルプジュース](https://helpjuice.com/) を使用すると、プロセス、製品、その他の内部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)これにより、顧客は貴社とより深く関わり、貴社の製品からより多くの価値を得ることができる。 - **販売実績トラッカー** ような [野望](https://ambition.com/) を使えば、営業プロセスの有効性をマクロとミクロの両面から簡単に評価することができます。その結果、チームはより効率的な営業活動を実現するための具体的な改善に集中することができます。 - **CDPまたはDMP**\- [CDPまたはDMPのような他のソフトウェアも、あなたにとって役に立つかもしれません](https://zeotap.com/cdp-vs-dmp)。これらのツールを使用することで、営業チームはビジネスが持つすべてのタッチポイントにおいて、顧客に関する完全な360ビューを持つことができます。 御社にとって「最適な」ソフトウェアは、御社の現在のニーズや帯域幅などによって異なります。特定のツールやサービスの使用を確約する前に、自社の業務に最もシームレスに統合され、その見返りとして最も大きな価値を提供できるものを見つけてください。 ### **4.継続的な改善** お分かりのように、データ主導型への移行は、営業チームにとって一朝一夕にできることではない。 そしてある意味、それは完全に「起こる」ものではまったくない。つまり、_常に_あなたのチームがよりデータ主導型になり、全体的なプロセスにおいてより効率的かつ効果的になるための方法があるのです。 良いニュースだ： データ駆動型になればなるほど、_さらに_データ駆動型になりやすくなる。 ひとつには、いったん営業チームがデータ主導型になることのポジティブな影響を実感し始めると、彼らは本質的にこの「新しいやり方」にもっと深く潜り込み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」が普通で自然なやり方であると考えるようになるでしょう。 このように営業チームからの賛同が得られれば、継続的な改善は基本的にプロセスの一部となります。真にデータドリブンな営業チームは、プロセスにデータを注入・統合することの重要性を理解しているだけでなく、その最適な方法についても批判的に考えるようになる。 改善を検討する際には、次のような疑問に対する答えを考えておきたい： - データ駆動型になったことで、_xyz_の分野でどのような改善が可能になったのか？ - 私たちは、_xyz_領域を向上させる上で、どのデータが最も不可欠であり、有益であると判断したのだろうか？ - その他に、_xyz_の分野をさらに改善するために、どのようなデータや洞察を利用できるだろうか？ もちろん、これらの質問は、チームが特定のプロセスや分野をより深く掘り下げるための、単なる出発点にすぎない。言うまでもないことだが、重点分野によって質問項目は大きく異なる。 しかし、どの分野に重点を置くにせよ、データを中心に据えることで、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すことができる。 _**ジョシュについて少し： **ジョシュ・ブラウンはマーケティング・チームの一員である。 [ヘルプジュース](https://helpjuice.com). .Helpjuiceは、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ます。 [カスタマーサポート](https://supportyourapp.com/blog/tiered-support/) そして、チームとのコラボレーションを促進します。._ --- _この記事を気に入っていただけたなら幸いです。もし気に入っていただけたなら、この記事を広めてください！_ 👉 _で@salesflareをフォローできます。_ _[ツイッター](https://twitter.com/salesflare)_, _[フェイスブック](https://www.facebook.com/salesflare/)_ _そして_ _[LinkedIn](https://be.linkedin.com/company/salesflare)._ --- ## Related - [セールス・オンボーディング生産性とリテンションを高める方法](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) - [世界で最も優れた35以上のセールス・トレーニング・プログラム【2026年](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) - [営業ノルマ売り上げを予測可能にする方法](https://blog.salesflare.com/ja/%E5%96%B6%E6%A5%AD%E3%83%8E%E3%83%AB%E3%83%9E.md) - [チームの営業生産性を高める10のポイント](https://blog.salesflare.com/ja/%E5%96%B6%E6%A5%AD%E3%81%AE%E7%94%9F%E7%94%A3%E6%80%A7%E3%82%92%E9%AB%98%E3%82%81%E3%82%8B%E3%83%92%E3%83%B3%E3%83%88.md) - Previous: [B2B企業が営業ツールを統合する方法](https://blog.salesflare.com/ja/%E8%B2%A9%E5%A3%B2%E3%83%84%E3%83%BC%E3%83%AB%E3%81%AE%E7%B5%B1%E5%90%88.md) - Next: [新規顧客を獲得するビジネス提案書の書き方](https://blog.salesflare.com/ja/%E3%83%93%E3%82%B8%E3%83%8D%E3%82%B9%E4%BC%81%E7%94%BB%E6%9B%B8%E3%82%92%E6%9B%B8%E3%81%8F.md)