日本タングステン株式会社

日本タングステンはサステナビリティ経営基本計画の中でサステイナブルビジョンを掲げ、次のとおり5つの「成功の柱」をあげています。

• 5つの「成功の柱」
• 1.カーボンマイナスへの挑戦
• 2.枯渇リスクの高い資源の有効活用
• 3.提供価値の転換と新たな価値の創出
• 4.働きがいと創造力のスパイラルアップ
• 5.リアルとデジタルの融合

5番目の柱「リアルとデジタルの融合」では、その取り組みのひとつに、「データドリブン営業の実現」が掲げられています。KIはこれに資するツールだと直感しました。

これまでも営業担当者は目標達成のためそれぞれ取り組んできましたが、どのような行動がどのような結果に結びつくのかを分析する手段がなく、従来からの経験や勘による行動が多かったように思います。

分析のためにBIツールも導入していましたが、導入歴も浅い状態で、分析軸の設定と可視化を同時におこなうには経験値も時間も足りていませんでした。

それに対してKIを使えば、「要因ツリー」機能で簡単にその事象の要因や原因を深く分析でき、AFE（機械学習）機能で傾向を見て把握し、その先のターゲットリストまで作れる。なんて便利なんだと驚き、これはぜひ導入したいと考えました。

当初、営業の一部には慎重論もありました。これまで自分たちが続けてきた営業プロセスに新たなツールを導入することで混乱が生じないか、本当に成果に繋がるのか、と不安を覚えるメンバーもいました。それに対して「皆さんの活動にとってかわるのでなく、より質の高い営業活動をするための補助となる位置づけです」と伝えました。最終的に各部門の理解を得ることができ、KIを知ってから半年後に導入に至りました。

いまKIのデータ分析は月次の営業会議で使っています。基幹システムのデータをKIに引き込み、マトリックス、要因ツリー機能で分析、深堀りします。

この会議以外でも、多くの社員各人が個別にデータを扱っており、東京・大阪・愛知・佐賀の各営業拠点で利用されています。

社内のKIに対する期待値も、徐々に上がってきていると感じます。以前は営業支援側でデータ活用施策の提案をしても、あまり営業現場からの反応を肌で実感することはありませんでした。だからKIでは積極的に「営業マン視点の事例」を見せるように意識して働きかけました。なんとか面白がってもらおうと考えた結果です。

やはり現場での実際の活用事例は、社員に「響き」ます。そこから着想を得て、「では自分はこう使ってみよう」という形でデータドリブン営業が拡がっていけばと期待しています。

従来は「受注の実績データ」と「営業担当者の行動データ」が分断されていました。サクセスサイトをはじめとしたデータ活用のノウハウで着想を得ることができ、まだまだ粒度は粗い繋ぎ方ではあるものの、KIという1つのツール上でデータが繋がったときはこの先の解決の糸口が繋がったように思えました。営業担当者の方々も、「すごい！」と感動してくれました。

KIは、営業各自が一人ひとりに合わせた分析を自分でできるのが強みです。従来のBIダッシュボードは最大公約数的なもので、営業マンそれぞれに合わせた分析ではなかったため、知りたい情報がない、という印象をもつ営業マンも多かったのではないかと思います。

データ分析するための各種データは多くの場合、営業マンが入力しています。その中で、営業現場において「入力させられている」雰囲気も一部ではあったのではないかと思います。

営業支援側が「データを入力して貯めれば、さまざまな分析ができて質の高い営業活動につながります」と呼びかけても、忙しい中データ入力する営業側は、「これ本当に全部使うの？」と疑問に感じます。そのような状態で推進しても、営業マンが腹落ちしていないので徐々に入力率が下り、十分なデータが貯まらない。結果として、良い分析・可視化にもつながらない、そのような悪循環が生じていました。

一方KIはデータを入力すれば、自分たちで分析でき、質のいい営業ができるようになる。そこに気付けば、自然とデータ入力したくなる。すると加速度的に可視化が進む。そして現場に「自分たちが入力したデータが活かされている。データ入力する意義がある」という意識が浸透し、データ入力がさらに進む。今度は好循環です。

取り組みの中で、ある営業マンが「こういう分析って可能ですか？」と聞いてきました。私が「それはデータが入っていないから難しい」と答えたところ、「じゃあデータを入れないといけないですね」と言ってくれました。

まず自分たちがデータを入れる、そうしないと何も始まらない。そのことが彼の中で「腹落ち」した瞬間を見た気がしました。

次に「データ価値向上」。SFAに蓄積されたデータをもとに、AFE（機械学習）機能を使った分析が、実際に動いています。

「社員の行動変容」。これも「データを使えば、役立つ分析がすぐできる」と社員に伝わり、積極的なデータ入力が進むなど、好循環が生まれています。

最後に「付加価値の最大化」。営業担当者がデータに基づいて行動したことで受注につながった案件が出始めています。この行動が広がることで、さらなる営業利益率の向上につながるのではなかと考えています。

この活動を仕組みとして動かすために、人事考課制度にも「しっかりデータを入力すること」という趣旨の項目を追加してもらいました。データドリブン営業の実現は全社的な方針なので、それに関連する行動は評価されるべきという考え方です。ちゃんとやった人が報われ、やらない人には牽制になる評価制度、これは大きな変化かもしれません。