マツオカ建機株式会社 代表取締役社長 松岡 賢氏、営業部 部長 磯貝 通文氏、営業第1Gr 次長 林 幸玄氏、営業第2Gr 次長 竹澤 孝夫氏、営業部 マーケティンググループ 渡邉 愛弓氏に、KIを導入した経緯とその効果について詳しく聞きました。
「休眠顧客の分析を強化し、営業の売り上げを上乗せしました」
マツオカ建機株式会社について
マツオカ建機は、重機、コンプレッサー、工具など各種建設機械、資材のレンタルを主な事業分野としています。工事現場で必要なものは同社を通じてすべて調達できます。東海三県を中心に活動。同エリアではシェア上位。
| 設立 | 1938年 |
|---|---|
| 年商 | 95億6,600万円 |
| 従業員数 | 227名 |
※この事例に記述した数字・事実はすべて、事例取材当時に発表されていた事実に基づきます。数字の一部は概数で記述しています。
マツオカ建機では、営業改善のためにKIを活用しています。用途は大きく「休眠顧客分析」「休眠商品分析」「営業担当者分析」「顧客分析」の4種です。KIを営業改善の重要なツールとして位置付け、顧客ターゲティングをおこないます。さらに、優秀な社員の状態を可視化し、定義づけをおこなうことで、営業部全体の質を上げていく。そうしたPDCAサイクルの展開を、目指しています。
弊社では1年間売り上げがなかった顧客を、休眠顧客と定義しています。KIを使って、過去に休眠顧客となった顧客データを分析します。その傾向を把握し、それをもとに「今後、休眠しそうな顧客」を抽出してリスト化し、優先的に営業活動をおこなうことで、休眠化を防ぎます。
営業活動としては、新商品やホームページリニューアルを案内する、あるいは感染症対策のチラシを持参し、お困り事がないかヒアリングをおこなっています。顧客目線に立ち、定期的な有効情報の提供や収集を心がけています。
データ分析は、今期新設された営業部門マーケティングGr、デジタルGrがおこなっています。グループ員は3名在籍し、うち1名がデータ分析の専任です。
弊社では、レンタルや販売で扱っている多くの商品のうち、「現時点では稼働が低いが、今後は可能性がある商品」を、休眠顧客と同じく「休眠商品」と見なしています。この「休眠商品」に対して、休眠顧客分析と同じ考え方で分析し、リスト抽出したのちに、優先的に営業活動をおこなっています。
KIを使って、営業担当者ごとの営業活動状況を、時間軸に沿って分析します。直近数年の販売データを投入し、どの営業担当者が、どの商品をどの月にどのぐらい販売したか、これをKIの機能である「要因ツリー」を使って分析します。分析結果は、ツリー構造で把握することが可能です。
従来、営業担当者は、自身の売り上げ状況や営業活動の良し悪しについて、上司や関連部門へ個別にアナログで確認をする、という形でした。KI導入により、営業担当者自身で、あらゆるデータをいつでも直接確認ができるようになりました。これにより、相対的にかつ客観的に営業活動のプロセスや成果を把握・分析することが可能です。
この他、SFAのデータと連携させる形で、営業担当者の行動分析の定常化もおこなっていきます。
従来は、特定の顧客について知りたいときは、社内システムから、個別に生データを取り出す必要がありました。それをExcel化し、各自で分析をおこないますが、どうしても担当者ごとのスキルに差は生じてしまいます。
現在はKIの要因分析機能を活用することで、その場ですぐデータを取り出し「売り上げ構成はこう」「上位顧客の推移はこう」「最上位顧客はこう」、あるいは「この顧客は3年前まで上位層だったのに、今は落ち込んでいる」、「落ち込んだ理由はおそらくこう」のように、かなり具体的な分析や仮設検証をおこなうことができるようになりました。以前のように手作業でデータを抽出する手間がなく、上司や周囲に対しても、その場ですぐ具体的な相談やアドバイスができるわけです。
KI導入前から、データ分析には取り組んでいました。しかし、Excelによる分析は、効率面や分析の質といった観点で、常に課題は感じていました。
そんな折、セミナーを通じてKIを知り、興味を持ち、まずキーエンスから説明を受けました。所感としては、「KIを使うことで、さらに高い次元から高精度で仮説分析できる」そんな期待が感じられました。「データドリブン」を実現するにはKIを使うのが最適、そのように社内で合意し、KIの導入が決まりました。
他の分析ツールとも比較しましたが、KIはデータサイエンティストの伴走支援をはじめ、サポート体制が充実していること、また要因ツリーやマトリクス分析など我々の目的に合致する機能を有していることなどが、選定の大きな理由となりました。
KIの導入・活用により、従来の営業活動に対して「売り上げの上乗せ」という効果が得られました。具体的に上乗せとは、「休眠顧客からの売り上げのうち、KIの分析による効果・影響が高いと思われるもの」を指します。
もちろん売り上げが成立したのは、KI活用のほかに、営業担当者の努力や市況など様々な要因があります。しかしそれでもなお、その売り上げは、「もしKIを使わなければ、そのまま休眠していた顧客」からの売り上げのため、これをKIの導入効果とみなして妥当だと考えています。
この他、KIを使って実感したこととして、「目に見えないことが分かるようになった」ことがあります。以前はExcelを使って、ある程度経験や勘に頼って、意思決定をおこなっていた部分もありました。しかし、今はKIを使って緻密に分析できる。たとえば「営業担当者の行動分析」一つをとっても、従来は行動分類を6種類に分割していましたが、現在は20種類まで細分化し、細かく解析できる。すると、これまでは見えていなかった事実や仮説が浮かび上がってくるのです。
KIを使ったデータ分析を進める中で、「より質の高い分析のために、必要なデータの取捨選択」ができるようになったことも、大きな効果だと実感しています。
またKIはやはり、使いやすいのが良い。Excel（CSV）を読み込ませるだけで、あとは直感的にドラッグ＆ドロップで操作するだけで、細かいところまで要因ツリー化できます。本格的な分析ツールを使うのは今回が初めてですが、こんなこともできるのかと感心することが多いです。
キーエンスのサポート担当とは、定例会を設けています。データ分析の基本的な考え方や休眠顧客の分析手法についての進め方、細かい使い方など、多くを学べます。またその内容も、そのとき限りの一時的なものでなく、他にも応用が利く普遍的な内容であり、毎回スキルアップに繋がっていることを実感しています。
この定例会の他にも、電話やメールなどで、わからないことはすぐ質問します。どんな時も迅速かつ的確な回答が得られていると感じます。カスタマーサクセスプログラムによる直接的な支援のほか、サクセスサイトの動画も分かりやすく、見やすくてよい。単なる使い方にとどまらず、分析の考え方も動画で学べる、「こういうデータを、このように処理すると、こういう結果になるのか」など、動画を視聴するたびに、新たな気づきが得られます。
KIは「スーパー優秀な分析官」のような存在ですね。どんな大量の情報に対しても、アルゴリズムに基づき、客観的で合理的な分析のもと、一定の分析結果を出してくれます。最終的には、データサイエンティストや我々の知見をもって、意思決定や施策に繋げています。
従来は、分析前のデータクレンジング・前処理など、人がやることが山のようにありました。今は、KIがスピード感をもって担ってくれる。そんな優秀で勤勉な分析官がいるからこそ、人間の方は、本来やるべきこと、つまりデータ分析の大方針の策定などに集中できます。
今後は営業部だけでなく、他の部門、用途でも積極的に活用していきたいと考えています。キーエンスには引き続きより良い技術、製品、提案、サポートなどを期待します。今後ともよろしくお願いします。
