統合顧客基盤を活用した法人顧客セグメンテーション/ターゲティングの高度化支援サービス

科学的アプローチで法人ビジネスを効率的に開拓

市場環境が変化し競争が激化する中、営業組織は限られたリソースを最大限に活用し、より効率的に顧客にアプローチし価値を提供し続けるため、「どの顧客( 層)を攻略するか」「何を提案するか」が重要なポイントとなります。
一方では、多くの法人営業組織においてセグメンテーション/ターゲティングは営業ならびに企画担当者の知識や経験、ノウハウ等に依存しており、高度化の余地があります。
アビームコンサルティングは、社内外に蓄積されたデータと分析技術を組合せた科学的なアプローチでターゲットとすべき顧客の特定を高度化し、企業の更なる営業生産性の向上をご支援いたします。

デジタル時代におけるセグメンテーション/ ターゲティングのアプローチ

データの蓄積が進み、分析技術も成熟したデジタル時代において、先進企業は 攻略すべき顧客層ならびに顧客の特定(セグメンテーション/ターゲティング)に事実と予測分析に基づく科学的なアプローチを採用し、担当者の知見やノウハウを補完することで、営業生産性の更なる向上を実現しています

【従来】担当者の知見・ノウハウ
□顧客セグメント
■維持
・顧客の将来価値(High)
・顧客の現在価値(Low)
■重要
・顧客の将来価値(Low)
・顧客の現在価値(High)
+
【デジタル時代】事実(データ)と予測分析
□顧客セグメント
■維持-
・顧客の将来価値(Low)
・顧客の現在価値(Low)
■重要+①
・顧客の将来価値(High)
・顧客の現在価値(Low)
■投資++
・顧客の将来価値(High)
・顧客の現在価値(High)
■維持±
・顧客の将来価値(Low)
・顧客の現在価値(High)
■重要+②
・顧客の将来価値(High)
・顧客の現在価値(High)
↓
リソース配分の適正化( 優良セグメントへの重点配置)
営業戦略・施策への反映
有望顧客への優先アプローチによる営業活動の効率化

法人顧客セグメンテーション/ ターゲティング: 1st ステップ

既に手元にある社内の実績データ等に様々な分析を加えることで、顧客(層)毎の収益性や営業リソース配置のバランス等の客観的な評価など、営業方針・活動の強化点を見極め、目標達成に直結した施策の立案やメリハリのある営業活動を行う上での貴重な気付きを得ることができます。

【統合顧客情報基盤】
□ビジネスインテリジェンス
・顧客基本情報
・売上履歴情報(基幹の取引実績)
・契約詳細情報
・営業組織情報   ・・・
■必要に応じ実施
・共通顧客IDによる統合
・データ定義の標準化
・データのクレンジング(正確性・完全性・標準準拠の担保)
↓
□収益性評価(全体)
・大型商談の多い「大手顧客」から本当に収益を確保できているか
・全体収益への影響度合いは
□収益性評価(事業/カテゴリ別)
・低収益の原因は何か(特定事業・商品カテゴリ等)
・原価や経費の比率はどうか
□顧客価値・営業リソース配分評価
・売上、利益が小 or 伸びていないのに営業リソースを過剰投下
・案件は多く伸びているのに営業が少なく刈り取り切れない

法人顧客セグメンテーション/ターゲティングの高度化イメージ

社内データを中心とした統合顧客情報基盤に社外データを組合せ分析を行うことで、現在取引の無い企業も含め、 業種・扱い品目、売上伸長率等、企業特性を表わす有用な追加情報を得ることができ、より的確に攻略すべき顧客(層)を見出すことが可能となります。

【統合顧客情報基盤】+【統計分析】
□ビジネスインテリジェンス
【社内】
・顧客基本情報
・売上履歴情報(基幹の取引実績)
・契約詳細情報
・営業組織情報   ・・・
+
【社外】
・契約企業基本情報( 業種/売上高/従業員数等)
・企業プロファイル情報( 扱い品目/売上伸長率等)
※1 企業情報提供サービス又はオープンデータ等を利用。
↓
□自社顧客の特性分析
・国内の全企業と比較しての
 自社の顧客の共通特性
・有望顧客のプロファイル  
-業種、扱い品 -従業員規模 -売上伸長率  等
□購買率スコアリングと意思入れ
・ポテンシャル(伸び代)が大きい(自社浸透率、売上伸長率等)
・戦略セグメント 等
□有望未取引先ターゲットリスト
・商品グループ毎のターゲット 企業と購買予測スコア

有望顧客をターゲットとすることで同じ活動量でより多く成約
▼
□より大きな効果を得るためのポイント
・データ品質の確保、ターゲティングに有用な情報の拡充
・仮説に基づく分析、分析結果の施策への展開

立ち上げのステップ

現有データで限定した領域におけるProof Of Concept を実施し、有効性を体感いただくと共に、更なるパフォーマンス向上に向けた改善点を抽出し、今後の進め方を策定するアプローチが一般的です。
営業生産性向上に向け、法人営業とデータ活用の知見に基づきEnd to End で支援します。

□Phase 1
■ファースト・ステップ PoC※2
【実施事項】
・分析テーマの定義
・現有データに基づく事業・商品等を限定したトライアル分析
・分析結果の考察
・Quick Win 施策の抽出と今後の進め方の計画
・中長期的取り組みの整理
・次フェーズ実行計画
□Phase2-2
■Quick Winの実行
・Quick Win 施策の準備
・施策の実行
□Phase2-2
■課題対応策の実行※3
・中長期的な取り組み施策の実行
□Phase3
■トライアル
・ユーザー・トレーニング
・モニタリング・効果測定
・改善点抽出
□Phase4
■全面展開と継続的改善
・分析精度の向上に向けた情報バリエーションの拡充
・ユーザーインターフェース改善
・教育・啓蒙活動
・データ精度の向上に向けたデータガバナンスの確立
・分析体制の整備 等

※2 Proof of Concept. 範囲を限定した簡易な新しい概念の実現可能性の検証。 
※3 Phase1 で定義した実行計画の実行。追加現状調査、追加分析等を行う場合があります。

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