SMBC⽇興証券株式会社

SMBC⽇興証券ではKIを使って、営業部⾨向けの顧客アプローチリストを抽出、作成しています。活⽤のポイントは次のとおりです。

1. 「『専任担当が付いていないお客様』に着⽬する」

弊社で証券⼝座を保有している顧客層は、⼤きく「専任の営業担当者がついているか、いないか」で2分されます。専任の営業担当がついていないといっても、不特定多数ではなく、⼝座を通じて、住所、⽒名、資産保有状況などの情報はわかります。現在、100万⼝座を超えます。この⽅々について、証券資産の保有状況推移、属性情報、接触情報など各種情報を、KIを使って分析し、「各⽀店が、いま接触するべき顧客」のリストを抽出・作成し、それを全国100以上の営業拠点に配布します。従来の営業活動は「本社が⼤⽅針を決める。実現⽅法は⽀店に任せる」というものでした。しかし、この⽅式では、接触がどうしても不⼗分になる。つまり「市況が良いときには積極訪問するが、市場クラッシュなど良くない時期には、⾜が遠のく」ことになりがちなのです。こうした「いい時だけ顔を出す」営業では、顧客の信頼は得られず、販売も伸びません。100万⼝座を超える顧客資産を持ちながら、アプローチが不⼗分な状況に陥っている。この状態を、KIを使ったデータ営業を通じて変えていきたいのです。

2. 「コールセンターとの連動。若⼿営業社員への⽀援」

KIで抽出した顧客リストに対しては、いきなり訪問するのではなく、最初はコールセンターが電話などで接触します。ここで好感触が得られた顧客には、さらに各⽀店の営業社員が訪問します。コールセンターにより絞り込まれた顧客なら、訪問が歓迎される確率、販売が成功する確率が⾼くなります。また、若⼿の営業社員には、コールセンターを経由せず、直接リストを渡すこともあります。経験の浅い若⼿でも、早期に成功体験を持てることが期待できます。究極的にはお客様から「ちょうどいい時に来てくれた」と思われる営業をしたい。それを仕組みとして実現するためのデータ活⽤です。

3. 「営業内容を検証する。PDCAを回す」

データに基づいたアプローチリストに営業した後は、必ず精査、検証します。「ある商品では成果が上がり、別の商品では上がらない。なぜか？」「地⽅ごとに好不調がバラつく。なぜか？」「コールセンターが接触したときは好反応だったが、営業社員が訪問すると反応が芳しくない。なぜか？（接触⽅法に問題？）」「今回のリストは全国的に不調。なぜ？（データ抽出の⽅法そのものに問題が？）」などなど。本社が現場を、⼀⽅通⾏でチェックするのではなく、リスト制作も含めた営業プロセスすべてを論理的に点検、検証します。

4. 「各⽀店、現場でもPDCAを回す」

リストを各⽀店に渡すときは、リスト抽出のねらい、根拠、そしてコールセンターが初回接触したときの顧客の反応など、付帯情報もあわせて提供します。各⽀店の管理職は、その情報をもとに、営業社員を指揮管理します。本社の私たちも、全体の統計数字だけでなく、特定顧客の接触ストーリーを個別に検証することがあります。全体を俯瞰して⾒る視点、個別の例を近接して⾒る視点、森を⾒る視点と⽊を⾒る視点を使い分けます。

5. 「情報の獲得そのものも、成果と⾒なす」

久しく接触していなかった顧客のもとへ営業社員が架電する。すぐには成約に到らないことも多くあります。ただ、顧客の⽣活状況の変化、繋がりやすい時間帯など新たな情報がわかります。その情報を社内システムに記⼊し、情報を更新すれば、それをもとに、次回は、より⾼精度のリスト抽出が可能になります。このように、訪問を通じて得た「情報そのもの」が、未来の販売を増やすための原資になるのです。