多くの企業にあるデータの１つが、販売系のデータだと思います。

売上を計上する上で、必ず必要になるため、何らかの形で必ず社内にあるはずです。

ただ、その販売系のデータが、分析という観点で、綺麗な形になっているかどうかは別問題です。

今回は、「販売力を高めるデータ分析の技術」というお話しをします。

ビジネスアナリティクス

ビジネス系のデータ分析・活用を「ビジネスアナリティクス」という用語で表現したりします。

ちなみに、アナリシスとアナリティクスは異なります。

アナリシスとは、ざっくり言うと個々の分析行為です。

アナリティクスとは、Business + Applied Maths + Computer Programmingです。分析ツールと分析手法を使用し問題を解決します。

参考：What is the difference between Data Analytics, Data Analysis, Data Mining, Data Science, Machine Learning, and Big Data?
https://www.linkedin.com/pulse/what-difference-between-data-analytics-analysis-mining-febrero/

セールスアナリティクス

ビジネスアナリティクスは、ざっくりと「商品力を高めるアナリティクス」と「販売力を高めるアナリティクス」に分かれることでしょう。

セールスアナリティクスは後者で、「販売力を高めるデータ分析の技術」です。

データを使い、すでにある商品やサービスを、効率的に収益をあげるのが、セールスアナリティクスです。

重要なのはツールではない！　方法論だ！

正直、セールスアナリティクスを実現するツールは何でも構いません。

ＣＲＭシステムでもいいですし、Ｅｘｃｅｌでもいいです。ＢＩツールでもいいですし、パワポでも構いません。

分析ツールも、有料のＳＡＳでもいいですし、無料のＰｙｔｈｏｎでもいいです。ＥｘｃｅｌやＡｃｃｅｓｓなどのマイクロソフトのオフィス系のソフトでも構いません。

重要なのは、どのようなデータを、どのように料理し、どのように活用するのか、です。

一言でいえば、データ分析・活用の方法論です。

まずは、今あるデータから始めよ！

先ほども述べましたが、多くの企業にあるデータの１つが、販売系のデータだと思います。

販売力を高めるデータ分析をするには、当然ですが販売系のデータを使うのですから、好都合です。

販売系のデータとは、売上データや取引データ、購買履歴データなどのことです。

今あるデータで、「あーだ……　こーだ……」と悩みながら分析を進めていくと、他にどのようなデータが必要であるかとか、普段どのようにデータを整備しておこうかなど、色々なアイデアが出てくるかと思います。

３つの典型テーマ

販売系のデータ分析の、３つの典型テーマです。

• 新規顧客の獲得
• 既存顧客の離反阻止
• 既存顧客の取引額拡大

もしくは、３つを区別せず「売上」という感じで合算して分析する感じになるでしょう。

単純に集計してグラフを作り、見比べるところから始めるだけでも、何かしらインサイトを得られると思います。

それ以上のことを実施するときは、数理統計学に基づいた分析や、将来予測や異常検知などを実現する数理モデルを構築し、活用することになります。

今回のまとめ

今回は、「販売力を高めるデータ分析の技術」というお話しをしました。

ビジネス系のデータ分析・活用を「ビジネスアナリティクス」ということがあります。

ビジネスアナリティクスは、ざっくりと「商品力を高めるアナリティクス」と「販売力を高めるアナリティクス」に分かれることでしょう。

セールスアナリティクスは後者で、すでにある商品やサービスの収益をデータを使いを効率的にあげる「販売力を高めるデータ分析の技術」です。

多くの企業にあるデータの１つが、販売系のデータだと思います。売上を計上する上で、必ず必要でしょう。

販売系のデータ分析の、３つの典型テーマです。

• 新規顧客の獲得
• 既存顧客の離反阻止
• 既存顧客の取引額拡大

もしくは、３つを区別せず「売上」という感じで合算して分析する感じになるでしょう。

単純に集計してグラフを作り、見比べるところから始めるだけでも、何かしたインサイトを得られると思います。

まずは、今ある販売系のデータを分析するところから始めてみましょう！