6974今週の小ばなしTweet「営業生産性をあげろ!」とは、以前からよく聞く掛け声です。生産性とは、どれだけのインプット(労働時間や賃金など)で、どれだけのアウトプット(生産量や売上など)を生み出したのかの指標で、「生産性=アウトプット÷インプット」で簡単に計算できます。日本という国は、工場の生産性は高いが、営業パーソンを含めたホワイトカラーと呼ばれているビジネスパーソンの生産性が低いことは有名です、生産性の国際比較(日本生産性本部が出している「労働生産性の国際比較」)などでも、先進7か国では最下位ですし、経済的に破綻したギリシアよりも日本の生産性は低いです。生産性そのものは、インプット(労働時間や賃金など)とアウトプット(生産量や売上など)のデータさえあれば、先ほど述べた通り「生産性=アウトプット÷インプット」で簡単に計算できます。問題は、生産性という指標を計算した後に、どのように改善ポイントを見つけ改善するのか、になります。幸いにも、営業パーソンのデータを使った営業生産性向上のデータ分析アプローチ方法がいくつかあります。今回は、営業生産性向上のための2つのデータ分析アプローチを紹介します。どちらのアプローチでも、営業生産性はあがります。営業生産性に課題を抱えているようでしたら、取り組みやすい方から、一度チャレンジして頂ければと思います。営業生産性とは?そもそも営業生産性とは何でしょうか。営業生産性とは、どれだけの「リソース(投入した労働量など)」でどれだけの「リターン(売上など)」を得たのかを表したものです。営業生産性が高いとは、少ない労働時間でより多くの売上をあげることです。簡単な営業生産性の方程式を使って、営業生産性の説明を続けます。営業1人1時間あたりの売上です。営業部員100名で売上500億円とします。年間労働日数260日で1日の労働時間を8時間とすると、総労働時間は208,000時間(100名×260日×8時間)になります。このとき営業生産性は、240,384円(500億円÷208,000時間)です。1人の営業パーソンが、1時間働くごとに約24万円売り上げていたことになります。営業生産性は、時系列の推移を見たり、部署間で比較をしたりすることで、問題が起こっていないかを探ったりします。時系列の推移や部署間の比較だけでは、どのような問題があったのかが見えてきません。営業生産性を2つに分解する営業生産性は、さらに「営業効率」と「営業稼働率」の2つに分解できます。