セールスオペレーションは、組織のビジネスが実際に成果を出す現場です。直接的であれ間接的であれ、ビジネス上の意思決定、テクノロジーインフラ、データ運用の最終目標は、営業チームを強化することにあります。セールスオペレーションのポテンシャルを高めるために、どのようなリソースが活用できるかを理解することが重要です。
この記事では、データが最も重要な営業リソースである理由と、そのデータの価値を最大限に引き出す方法についてご紹介します。
セールスオペレーションにおけるデータの役割
データは現代のビジネス意思決定の原動力であり、セールスオペレーションも例外ではありません。営業チームは、以下のような重要なビジネス判断を行うために、複数のアプリケーションにまたがるデータを活用しています。
しかし、営業データを最大限に活用するには、組織内のデータサイロ間の関係性を理解することが不可欠です。
重要なデータの関係性を理解する
営業力の強化に関連するデータは、複数の SaaS アプリケーションやデータプラットフォームに分散しています。多くの場合、これらの異なるアプリケーションは、組織内の異なるチーム(例えば、営業チームとマーケティングチーム)の管轄下にあります。その結果、異なるデータプラットフォーム間の関係性の重要性が見過ごされがちです。
これらのサイロを打破し、異なるデータセットを相互に関連付けることで、営業チームは顧客をより深く理解できるようになります。現代の営業サイクルにおいて、顧客は最も重要な存在です。そのため、最初の関心から成約までのカスタマージャーニーの全体像を把握し、セールスファネルのどこに最もエネルギーを注ぐべきかを理解することが重要です。
営業プロセスにおける数多くのチェックポイントは、組織内の多くのデータプラットフォームにまたがっています。これらのプラットフォームを統合し、顧客の 360 度ビューを構築することが、営業チームに商談を成立させ収益を生み出すために必要な情報を提供する最も価値ある方法です。
CRM とマーケティングハブ
最も重要なデータの関係性は、顧客関係管理(CRM)システムとマーケティングオートメーションプラットフォームの間にあります。個別に見ると、これらのソリューションは営業チームとマーケティングチームにとって有用な情報を含んでいます。しかし、この 2 つを連携させることで、営業とマーケティングの取り組みが効率的に整合され、セールスオペレーションデータの真の価値を引き出すことができます。
マーケティングオートメーションハブには、アウトバウンドキャンペーンのパフォーマンスや獲得リードに関する貴重なデータが含まれています。一方、CRM にはそのキャンペーンが引き付けた顧客や企業とのやり取りに関する重要な情報が含まれています。この 2 つのデータセットの交差点から、強力なビジネスインサイトが生まれます。それは、「どのマーケティングや営業施策がどの顧客層に最も効果的か、そしてどこに注力すべきか」という問いへの答えです。
マーケティングと顧客アカウントの相関関係を理解することで、より自信を持ってリソースを配分し、特定のオーディエンスの課題に合わせた営業トークを展開できるようになります。その結果、顧客は関心のあるマーケティング資料を受け取り、企業はマーケティングキャンペーンの的外れによる時間とコストの無駄を削減できます。営業チームも、最もホットなリードのみをターゲットにすることで、より容易に目標を達成できるようになります。
自動化されたデータ移動の重要性
セールスオペレーションデータの真の価値は、異なるデータプラットフォームを相互に関連付けることにあるため、データ移動の課題が重要になります。
CRM やマーケティングソリューションなどのデータプラットフォーム間の関係性を理解するには、データをサイロから解放する能力が不可欠です。データが作成・保存されたプラットフォームから自由に移動できるようになれば、データアナリストは異なるデータセットを容易に集約・関連付けし、営業活動の包括的な全体像を構築できます。
しかし、手動でのデータ移動は、多くの企業にとって許容しがたい摩擦点です。現代のアプローチでは、自動化されたデータ移動を活用して、手動介入なしにデータが必要な場所に確実に届くようにします。これにより、データチームはデータの出所を気にすることなく、選択したプラットフォームでデータを扱うことに集中できます。
データ自動化プラットフォームの選択
セールスオペレーションのデータポテンシャルを引き出す鍵は、データ自動化プラットフォームの導入にあります。データ自動化ソリューションは、営業データとマーケティングデータの複雑な関係性を理解するために必要なデータ移動を、データチームが手動プロセスを実行することなく実現します。
データ自動化プラットフォームを選択する際には、以下の機能を念頭に置くことが重要です。
1. 接続性の広さ
データ自動化プラットフォームは、データ環境内のすべての要素と通信できる必要があります。使用している SaaS アプリケーション、データ分析プラットフォーム、データストレージソリューションそれぞれの言語を理解できる能力は、ニーズに応じたデータ移動を確保するために極めて重要です。データ接続性は、成功か失敗かを分ける機能と考えるべきです。十分な接続性を持たないデータ自動化ソリューションでは、営業チームを効果的に強化することは難しいでしょう。
2. 使いやすさ
データの移動と統合に関する課題では、IT リソースへの潜在的な負担を考慮することが重要です。使いやすいデータ自動化プラットフォームは、データパイプラインの構築にかかるオーバーヘッドを低く抑え、データチームが IT の対応を待つ必要がないことを意味します。優れたデータ自動化ソリューションは、組織内のさまざまなチームがアクセスでき、データの民主化とセルフオーナーシップを実現します。
3. スケーラビリティ
データ環境が成長し進化するにつれて、データ移動もそれに応じて柔軟に対応する必要があります。静的で柔軟性のないデータ移動ソリューションを導入すると、新しい SaaS アプリケーションの追加が自動化プロセスの中断を引き起こすという不都合な状況に陥る可能性があります。
見落とされがちなスケーラビリティの重要な側面は、ライセンスモデルに関するものです。データ移動プラットフォームがエコシステムを流れるデータ量に応じたライセンス料を請求する場合、拡大するデータニーズに伴うコストの予測が困難になる可能性があります。スケールアップに際しては、データ移動プラットフォームに関連するコストが効率的に、かつ予算化可能な形でスケールすることが重要です。
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※本記事はCData US ブログ How Automated Data Flows Empower Sales Ops の翻訳です。
