前回は、得意先の目標と現状のGapを起点に提案ストーリーを組み立てることの重要性をお伝えしました。
今回はその提案を支える「データ活用」について取り上げます。
POS・ID-POS・市場データを営業で活用している方、現場への定着を推進したいマネージャー・営業スタッフの方に、ぜひ読んでいただきたい内容です。
シリーズ構成
- 第1回：採用率を高める提案ストーリー ポイントは「得意先目線で整理する」
- 第2回：営業現場でのデータ活用の目的と現状 ←今回
- 第3回：キーアカウントマネジメント、JBPの進め方
- 第4回：営業マネージャーの戦略立案とチームマネジメント
営業活動において、POSデータ・IDPOSデータ・市場データなど、様々なデータを活用できる環境が整ってきています。「提案書にデータを使用して商談する」こと自体はかなり浸透していて、当たり前のようになっていると思います。
ところが、データ活用に関する悩みは依然として多く、
「POSデータを分析したうえで提案をしているがバイヤーに刺さらない」
「分析に時間をかけているわりに、商談での反応が薄い」── こういった声は少なくありません。
その原因はどこにあるのか。
今回はその理由とデータを提案に活かすためのポイントを整理します。
■ そもそも提案でデータを活用する目的とは？
そもそも、営業におけるデータの役割とは何か
はじめに少し立ち止まって考えてみたいのですが、「データを使って提案する」 ──その目的、言語化できていますか？
「得意先に求められるから」「説得力が増すから」、もちろんこれは間違いではありませんが、さらにバイヤーの意思決定にそって考えてみましょう。
バイヤーが提案された内容に「GO」を出すとき、その判断軸はシンプルです。
「自社と自分が担当するカテゴリー（もちろんお客様にも）にとって良い提案か」ということです。
バイヤーにとってデータとは「メーカーの事情を聞かされるもの」ではなく、「自分の意思決定を助けてくれるもの」でなければ意味がありません。
つまり、データを活用した提案の真の目的は、得意先の意思決定を支援し、カテゴリー成長のパートナーとして認められること。
自社商品の売上拡大は、その結果としてついてくるものです。この順番、ぜひ意識してみてください。
営業スタッフの方にとっても考え方は同じです。
特定の企業の提案サポートをするのであれば、「分析した全国平均的な市場データを資料化し営業担当に渡す」ことで完結させるのではなく、「この得意先のバイヤーは今、何を知りたがっているか」を営業担当の方と一緒に考えながら分析を設計することが、提案の質をこれまでよりもさらに高めることにつながります。
■ よく見かける「データあるある」３つのパターン
では、提案の現場ではどんなことが起きているのか。よく見かけるパターンをいくつか挙げてみます。
１つ目は、得意先の目標を無視したデータです。
「当社製品の売上はこの期間で前年比105％でした！」
と報告しても、バイヤーが持っている目標が前年比110％なら、バイヤーから見ればそれは好調ではなく未達の話です。
「100%を超えているから良いだろう」ではなく、得意先がそのカテゴリーに何を求めているかを起点にデータを読む──これが基本中の基本です。
２つ目は、市場データとPOSデータのGAP分析に終始してしまうこと。
「御社のPOSデータ（売上実績）だと、このサブカテゴリーは前年比98%ですが、市場データ（全国平均）だと105%です。市場と7%のGAPが発生しています。市場並みに伸ばせるように、強化してきましょう！」
というパターンです。
何が問題なのでしょうか？
バイヤーが一番聞きたいことは、「ところで市場と7%のGAPが発生した要因はなんなの？」ということと、「じゃあ、これからどうしたら良いの？」ということです。
市場と7%のGAPが発生した要因の分析をして、これまでに取り組んできたことが、うまくいっているのか、いないのか、という視点を入れていくことが必要です。
３つ目は、必要のない・薄い・得意先が興味のないデータを使ってしまうこと。
「提案にはデータを使わなきゃ」という認識は皆さん持っているかと思いますが、バイヤーが興味を示すかどうか、これが重要です。
例えば、九州エリアの地場チェーン小売業に、「全国全業態」の市場データを比較材料に持って行っても「ウチは九州のスーパーマーケット業態だから」と一蹴されてしまう、なんていうことは良く起こります。
■３．データ活用で差をつける「仮説」
データ活用で差がつくのは、「データに向き合う前の仮説の質」です。提案の質を上げることにもつながります。
仮説とは、日常の中で見聞きした情報を自分の頭で咀嚼した結果です。
バイヤーとの会話、店頭での気づき、競合の動き、ID-POSから見えるショッパーの変化などから仮説は作られます。
「最近この売場で○○向け商品が増えているな。市場データでも同じトレンドが出ているのだろうか」
「バイヤーが気にしているあの課題、データでどう説明できるだろう」
こうした問いを持ってデータに向かうと、分析の深さも提案の説得力も、ぐっと変わります（作業スピードも上がります）。
また、仮説について、「段階」も整理しておくと良いと思います。
仮説１→こんな数字が出てくるのではないか？という、数字の事実を見る前の仮説
仮説２→なぜ、この数字が出てきたのか？という、要因に対する仮説
仮説３→それでは、今後どのようなことをしていけば良いのか？という、解決策に対する仮説
仮説の精度は、日常の情報収集の質と直結しています。
営業担当の方と営業スタッフの方が「現場の気づき」を普段から共有し合えると、さらに精度は高まります。
現場感覚とデータ分析力の掛け合わせが、得意先に刺さる提案をつくります。
──今回（第2回）のまとめ
データ活用の目的を改めて整理してみます。
「得意先のカテゴリー課題をデータで可視化し、解決の方向性を示すこと。その結果として、自社商品の採用・拡大につなげること」
ここでひとつ、忘れないでほしいことがあります。データはあくまで「過去の事実の積み重ね」です。
何が売れたか、何が伸びなかったか――それを把握することはもちろん大切なことですが、データ活用の真価は「過去を説明すること」ではなく、「カテゴリーの課題を解決」し、さらに「これからのカテゴリーをどうつくっていくか」を描くために使うことにデータ活用の目的はあります。
得意先と一緒に未来のカテゴリーの姿を議論し、その根拠としてデータを使えるようになったとき、メーカーの営業担当の方は単なる「売り手」から「カテゴリーを共に育てるパートナー」へと変わります。
次回テーマのJBPにもつながる話ですが、そのベースにあるのは、やはりデータを活用した深い得意先理解です。
①得意先の方針・目標を起点に
②カテゴリー全体を視野に入れる
③仮説を持ってデータに向き合う
――この3点を日々の営業活動に組み込んでいくことが、「頼られるカテゴリーパートナー」への近道です。
明日から、なにかひとつだけでも試してみてください。
次の得意先訪問の前に、「このバイヤーは今、このカテゴリーで何を目指しているか」を確認してからデータを開く。
それだけで、見えるものが変わってくるはずです。
このようなスキルを強化するプログラムは下記をご参照ください。
https://www.marken.co.jp/consulting/2022/03/data.php
次回は、「キーアカウントマネジメント」「JBP」のポイントをお伝えします。これからを考える際にとても大切な内容ですので、ぜひまたお読みください。
筆者
