顧客ごとの現状分析や拡販策の検討を担当者任せにしないで、チーム全員で取り組むことによって、分析や施策検討の質は大きく向上します。この議論を効率よく進めるためには、データ分析を元にした仮説検証法が役に立ちます。仮説検証というと難しいもののように思われるかもしれませんが、いろいろな場面で日常的に行われているはずです。その一例を、次の卸売営業のケースで見てみましょう。身近にある仮説検証のシーン今、ある顧客への売上が落ち続けているとします。そこでその顧客の商品別実績推移を調べて、売上が落ちている商品が特定できるのか、商品全体にわたって落ちているのかを判断します。商品が特定できる場合は、その商品は「全社的に売れていないのか、ほかの顧客には売れているのか」ということも確認しておきます。「そんなのは直接お客から聞いてきたら?」と言われそうですね。顧客を訪問してなぜ売れないのか聞いてみることにしましょう。ところが実際には、お客の方も明確に理由を言えるケースは少ないようです。こんなとき、あなたが営業だったらどうしますか。何か思いつく理由を考えて、「こんなことはありませんか?」と聞くのではないですか。実はこれが仮説検証法の考え方なのです。データ分析における仮説検証法は、データから抽出された問題点に対して、「こんなことが起きているのではないか」という仮説をたてて、「本当にそうなっているのか」をデータやヒアリング、あるいは実験によって検証しながら、その原因を絞り込んでいく方法なのです。世にいう、「コンサルタント」なる人々は、この仮説検証法をよく使っており、それゆえ専門外の業界であっても、最小限の基本分析をした後は、仮説検証法を駆使して問題点を早く見つけ出し、解決策を提案できるといわれています。グループミーティングにおける仮説検証法の活用ミーティングにおける「苦戦の要因探し」もこれと同様です。みんなで担当者に質問してあげればよいのです。(「詰問」ではありません)ここでは、議論に参加するみんなが、チームメイトの担当顧客の現状分析と課題探しに協力します。各自が自分の経験や発想を元に、「苦戦している背景に、こんなことが起きていないか」という質問をすることによって、その要因と課題探しに協力するのです。担当者自身が答えを持っていない場合でも、「これは詳しく検証する価値がある」と思われるものは、さらにみんなで議論したり、データを見直したり、顧客のヒアリングなどによる検証を行って、真の課題を見つけていくのです。これがみんなで行う「優しい仮説検証」なのです。この仮説検証法は苦戦の原因探しのほかに、拡販方法の検討にも役立ちます。「こうしたら売れるのではないか」という仮説を立てて、情報収集や顧客との議論、実験によって検証するものです。ティータイム過去の参考記事ですが・・・セブンイレブンでは、店員がそれぞれ「これを仕入れてこうしたら売れるのではないか」という仮説を立てて、実際にやってみて検証する、という方式で、同規模の他社コンビニ店よりも1日当たり10万円ほど多く売っている、という記事がネット上に紹介されていました。「業績が上がっているのか、下がっているのか」を一目で見せてくれるグラフです。月々の業績は「季節変動」の要素を含みますが、Zチャートを見れば、それを加味した上昇/下降の傾向が分かります。企業の販売実績が、外部環境の変化の影響を受けて変化することをいいます。顧客ごとの現状分析や拡販策立案の会議では、参加者全員が顧客の実績動向を的確に把握することによって、活発な討論が実現します。その時に使用する資料として、販売状況を直感的にとらえることができる次のグラフや集計表を紹介します。大手IT商社の販売企画部門で長年営業支援を担当してきました。展示会や、商品の勉強会、営業と一緒に客先での商品説明、かと思えばデータ分析、いろいろやりました。販売データ活用に関するソフトの開発・販売の会社を立ち上げ、セミナーにも注力。その中で得られた営業戦略に関する知識を、とにかくわかりやすく伝えることができればと思っています。大手IT商社の販売企画部門で長年営業支援を担当してきました。展示会や、商品の勉強会、営業と一緒に客先での商品説明、かと思えばデータ分析、いろいろやりました。販売データ活用に関するソフトの開発・販売の会社を立ち上げ、セミナーにも注力。その中で得られた営業戦略に関する知識を、とにかくわかりやすく伝えることができればと思っています。サイトマップタイトルとURLをコピーしました。