そのデータドリブン、実は「偽物」です ー BI増えてもCX下がる不都合な真実【前編】

 

「偽データドリブン」に陥る企業の共通点

 CX向上を意識する企業の中でも、その取り組みを科学的にアプローチする、つまり「データドリブン」を掲げる企業は増えました。近年、CRMやSFAへのデータ入力、BIツールによるダッシュボード整備、AI分析の導入など、表面的には非常に先進的に見えるケースも多くあります。ただ、その「データドリブン」、本当に機能しているのでしょうか？
     
 上図で示されているように、実は「偽データドリブン」の状態に留まっているケースが少なくありません。特徴的なのは以下の点です。
 

• データマネジメントの目的が曖昧で、分析とアクションが分断されている
• 打ち手の「打率を上げるため」の分析は行うが、実行後の相関分析ができていない
• BIツールやダッシュボードは多いが、現場のネクストアクションにつながらない
• 営業アクションが属人的で、エビデンスによる裏付けが弱い

 この状態では、データは単なる「レポート作成の材料」に過ぎず、各活動のPDCAを回す軸にはなりません。

 特に近年は、SFAやBIなどのシステムは揃っている、つまりデータの収集と可視化の環境「だけは」揃っているケースがあります。一見、データが入っていて、分析しているように見えるのですが、企業活動そのものは依然として属人的な活動に軍配があがり、データ自体の価値を最大化できていないケースです。

 真にデータドリブンであるためには、分析→示唆→行動→効果検証という一連のサイクルを、「業務プロセス」として設計する必要があります。
 

データドリブンセールスの全体サイクルとRevOps

 データドリブンセールスで、先述した各組織の営みを「小さなPDCA（自転）」ととらえたとき、並行して企業全体の営みによる提供価値を検証していくための「大きなPDCA（公転）」も考えていく必要があると考えています。

 冒頭にお伝えしたように、各組織の自転が上手くいったとしても、顧客が感じる価値はバリューチェーン全体の営みに直結するため、大きなPDCA（公転）をデザインしていく必要が出てきます。

 たとえば経営戦略の策定、市場・顧客理解、需要創出、営業活動、そしてアフターサポート。これらすべてのフェーズで、分析と行動が対になり、相関分析によって次の行動示唆が生まれる構造をつくることが重要です。
     
著者作成

 ここで鍵となるのが、RevOps（レベニューオペレーション）の考え方です。

 RevOpsとは、マーケティング・セールス・カスタマーサクセスといった部門を横断し、収益最大化のためにプロセスとデータを接続するアプローチです。顧客視点で事業活動を再定義することは、そのままRevOps推進のトリガーになります。

後編に続く

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