概略
営業支援ツールに記録されているデータ（契約履歴情報、評点、業種、従業員数、事業所数、親企業有りフラグ、役員、ページ遷移数、活動情報、等）から、
営業先ごとの受注確率を予測した。
受注確率が高い営業先に対する営業活動の優先度を上げ、営業の活動効率を約２倍にできた。
お客様について
第二営業本部
営業推進部門サービス連携担当
山﨑 恭弘 担当課長 （写真中央）
加登谷 裕 主査 （写真左）
濱田 貴子 様 （写真右）
※部署名・役職名は取材当時のものになります
はじめに
簡便な機能で、機動的にターゲティングをシュミレーション
NTTコミュニケーションズは、クラウド、ネットワーク、セキュリティ、コンサルティングを提供し、世界各国のお客様のグローバルビジネスをサポートしています。拠点は世界40か国／地域以上、 120都市以上に広がっており、約20,000名のスタッフを配しています。
ミッションは、各種データを活用して営業活動の支援
当部署では、東日本エリアの法人へ、クラウドやネットワークなどのソリューションを提供する営業活動を、支援・推進しております。各種データを、情報としてマネジメントし、活用して、営業機能が最大の効果を発揮できるように支援するのがミッションです。
ビッグデータの活用が注目された当初、BtoCにおける活用事例は様々見られました。当社は担当者もお客様も大変多い組織ですので、ビッグデータ活用をBtoBの中で行う可能性があるのではないかと考え、目的をどこにおいて、どのような適用を図ればよいか議論を重ねてきました。
その結果、非常の多くの法人のお客様に対し、「当社の大小さまざまソリューションがマッチする、営業的に有望なお客様はどこなのか」というターゲティングを重視しようとの目的に至りました。
また、いくつかの企業が提供する解析ツールを比較検討し、トライアルも行いました。トライアルする中で、データの前処理に時間を要することが懸念点として上がりましたが、その点bodaisは前処理が自動化されており、高評価のポイントでした。加えて、我々が目指している「ターゲティング」という狙いともbodaisの機能は合致していました。
bodaisの持つ簡便性は非常に魅力的
ソリューション毎に法人のターゲティングを行おうとすると、様々なパターンを想定しシミュレーションを行うことになります。bodaisの前処理自動化のおかげで、負荷が少なくシミュレーションが実施でき、営業施策におけるターゲティングに対し、何度もパターンを変えてbodaisを使ったシミュレーションを行っています。
また、ターゲットとなる顧客のペルソナ像を作成する際も、これまでは経験に基づく知見を中心に条件をフィルタリングしていました。bodaisを使い始めてからは、データの事実に基づくペルソナ像を、クラスタリング機能で定義することもできるようになっています。
このようなターゲティング結果やペルソナ像を、マーケティング情報の一部として利用しています。
多くの種類のソリューションを提供する当社にとって、データ分析の工数はかさみます。有効性の高いデータ分析をいかにスマートに実施していくかという観点において、このツールの持つ簡便性は非常に魅力的で、機動的にソリューション毎のターゲットを見通すツールとして活用しています。