にほん営業科学ニュース_vol9
おはようございます。にほん営業科学です。
営業の現場であらゆることを数値化することが多くなってきました。
「そもそも何を数字にすればいいの？」
「その数字が分かったところでなんなの？」
など、疑問をお持ちではないでしょうか？
そこで「数値化のポイント」をお伝えします。
1つ目のポイントは「仮説を立てるための数値化」です。
例えば、売上に直結している契約率（成約率）の数値化です。
「販売数」÷「訪問数」というもので簡単に計算ができますよね。
あとは、ここから地域別であったり営業マン別など
細かく分類してみたりするのではないでしょうか？
実は、この「分類する」という作業が、
数字を役に立たせるための、初めのステップになりあす。
ポイントの一つとして、まずはできるだけ細かく考えてみます。
よく使われるフレームワークですが、4W1Hを使います。
1) When(いつなのか？)：年、上半期、月、週、日、朝昼晩、など。
2) Where（どこなのか？）：市町村、営業所、店舗、人口比別、など
3) What（どんなことを？）：商品別、パッケージ、コンセプト、値段別など
4) Who（誰が？）：スタッフ、代理店、新人ベテラン、など
5) How（どのように？）：広告媒体、販促、特典、など
これだけでも、かなりの分類数になりますね。
例えば、「営業所」と「商品別」を考えてみます。
営業所：大阪、滋賀、兵庫、奈良、和歌山、京都、東京、名古屋、福岡
商品別：商品①、②、③、④、⑤
こう分類したときは、まず、大阪についての①、②、③、④、⑤の成約率を調べます。
次は滋賀、次は兵庫・・・と順番に営業所と商品別の契約率を調べます。
すると、大阪の商品③は契約率が高い54%、名古屋の④は極端に低い0.5%などの傾向が見えてきます。
こうなると、仮説が立てやすくはないでしょうか？
「大阪の商品③が高いのは、○○だからである」という仮説です。
仮説がはっきりすると、次の行動が見えきますよね。
あなたの現場でも、考えられる分類を洗い出してみて、
数値を調べてみてはいかかでしょうか？
意外と面白い発見があるかもしれません。