UZABASE, INC.

CRM Analytics でさらに高まるデータドリブンの意識


データの多角的分析により、ビジネス課題を迅速に特定・解決

導入の背景
データ分析で原因特定に取り組むも、非効率な作業がネックに

株式会社ユーザベースは、時価総額トップ 100 社中約 7 割が導入している経済情報プラットフォーム「SPEEDA」や、ソーシャル経済メディア「NewsPicks」などのサービスで知られる企業です。2017 年には、約 150 万社の企業データベースと顧客データを統合・分析する BtoB 向け顧客戦略プラットフォーム「FORCAS」をリリースし、顧客のビジネスにおける ABM、すなわち顧客を起点とした意思決定の実現をサポートしてきました。

そうしたサービスを展開する同社では、当然ながら自社のビジネス活動においても、「顧客起点」を合言葉に、顧客・商談情報をはじめとする各種データにもとづいて意思決定する文化が根づいています。ターゲットにしっかりアプローチできているか、その結果どうなったか、成果の上がらない要因はなにか。そのような現状の把握や問題の特定を、自社サービスの FORCAS、および FORCAS の情報が格納されている商談管理、Salesforce から情報をしっかり弾き出して分析してきました。

しかし、その取り組みには課題もあった、と FORCAS 事業執行役員の吉田 佑弥氏はいいます。

「営業上の問題というのは、複合的な要因によって発生するため、期間や顧客属性、担当者など、さまざまな切り口から分析する必要があります。そうすると、その都度各切り口に特化した Salesforce 標準機能のダッシュボードを構築したり、スプレッドシートを加工したりしなければならないわけです。非常に時間と手間がかかるだけでなく、結局要因を特定できない、問題を解決できないケースもありました」

 

Tableau の導入・運用環境について
多角的なデータ分析で迅速・正確に現状を把握し改善

そこで同社は 2021 年 7 月、CRM Analytics(旧 称 TableauCRM)の導入に踏み切りました。選定の理由について吉田氏は、「CRM Analytics ならずっと悩んでいた課題を解決できる、というイメージが湧いたから」と話します。

Salesforce 標準機能のダッシュボードは、Salesforce 内のデータをもとに、決められた指標を定点観測したり、特定の切り口で分析したりするのに適したツールです。それに対して CRM Analytics は、大量のデータを取り込んで高速でビジュアライズし、ワンクリックで分析軸を切り替えることが可能で、ビジネス上の重要な意思決定につながるような多角的なデータ分析や、深堀りによる課題の特定などを得意としています。CRM Analytics のそうした特性が、同社のニーズにぴたりと合致したのです。

同社はまず、フィールドセールスの領域において、発生した問題の原因を特定するスピードの向上、およびターゲット戦略の深化を目指し、CRM Analytics の利用を開始。月次の商談数や受注数、平均単価、リードタイムなどを一覧表示する CRM Analytics のダッシュボードを構築しました。FORCAS 事業 ABS Consulting Team の久永 智史氏は、そのメリットについてこう解説します。

「期間や担当者、チャネルなど、さまざまな切り口で簡単に分析軸を切り替えられるので、現状や問題点を多角的に把握・分析できます。マネージャーは、リアルタイムに可視化される MRR(月次経常収益)や中間 KPI などの進捗状況を日々確認します。そして、FORCAS 内の企業属性データと組み合わせ、商談の数や確度などを踏まえながら、月次の目標に対してなにをする必要があるか、どの案件に注力すべきかなどを考え、定例ミーティングで各担当者に的確に指示できるようになりました」

そうしたフィールドセールスにおける成功体験を踏まえ、同社は CRM Analytics の活用範囲をインサイドセールスにも拡大。FORCAS 事業 Inside Sales Team Leader の中井 なお氏はこう話します。

「リード獲得からアプローチ、アポイント取得という一連の工程の進捗をシームレスに 1 つの画面で確認できます。特に有益なのが、各案件・各担当者の課題を個別に特定・解決できるところ。担当者でソートをかけると、商談の獲得率の低い要因が通電数にあるのか、ターゲットに対するアクションの内容にあるのかなどの要因を特定でき、ファクトベースで議論したり、指示したりすることができます」

期間や担当者、チャネルなど、さまざまな切り口で簡単に分析軸を切り替えられるので、現状や問題点を多角的に把握・分析できます。

Tableau 選定の理由について
高い柔軟性と充実したサポートが選定の決め手

CRM Analytics の導入を決めた理由として、吉田氏は柔軟性の高さを挙げます。

「検討段階で、セールスフォース・ジャパンの担当の方に対して、私たちが構築したいダッシュボードのラフ案と、管理フォーマットのスプレッドシートを 見せて、『これをそのまま CRM Analytics で実現できますか?』と尋ねたのです。すると、実際にプロトタイプを構築して見せてくれて、その柔軟性に感心させられました。もともと Salesforce のプロダクトを信頼していたことも含めて、決め手の 1 つになりました」

加えてもう 1 つ、セールスフォース・ジャパンの充実したサポートも、導入を決断する大きな要因になったそうです。実際の構築作業に携わった久永氏はこう話します。

「CRM Analytics の活用経験がなかったので、最初はすごく難しく感じていました。不明点はテクニカルサポートの方が、毎回迅速かつ丁寧に教えてくださいました。テクニカルサポートの支援のおかげもあり全体像を理解し、ハードルを乗り越えることができました」
 

UZABASE Dashboard 1

UZABASE Dashboard 2

Tableau の導入効果について
データドリブンの意識が向上し、ABM の取り組みが加速

CRM Analytics によって、業務効率と仕事に対する意識は一変した、と中井氏は語ります。

「今までは、いろいろな切り口に特化した Salesforce のダッシュボードを 30 個ぐらい作ったりして、本当に大変でした。それをワンクリックでできる CRM Analytics のスピード感は圧倒的。日々確認すべきデータの種別が多い私にとって、もはやなくてはならないものになっています。いかに早く PDCA を回すか、毎日が勝負の現場の担当者からも『これまでの大変さはなんだったんだ、感動しました』という声が上がっています」

CRM Analytics 導入による定量効果について、久永氏は次のように話します。

「1 つの原因を特定するためのレポートやダッシュボードを作るのに、通常業務の合間での作業となり従来は問題発見から 2~3 週間かかっていましたが、今はほぼゼロ。感覚値ですが、マネージャー 1 人当たり月間数十時間の削減効果があったのではないでしょうか」

それを受けて吉田氏は、変わったのは業務効率だけではない、と強調します。

「弊社では、単にデータを前年比などの対比で見るためにではなく、ビジネス状況の変化をリアルタイムにとらえるために CRM Analytics を使っています。現状をすばやく把握して問題の要因を深掘りし、解決策を見出して意思決定する。それを可能にしてくれたのが 

CRM Analytics というプラットフォームなのです。

弊社はもともと、データドリブンに対する意識の高いメンバーばかりですが、CRM Analytics によって分析の速さや深さ、精度が格段に向上したことで、より積極的に KPI のマネジメントや施策の効果測定に取り組むリーダーが増えたという実感があります。『ビジネスの現状を正確に把握し、顧客を起点として正しく意思決定する』というのは、常日頃からお客様に対して提案してきた、FORCAS 事業においてもっとも大切にしていることですが、CRM Analytics によってそれがさらに加速したと感じています」

ワンクリックでできる CRM Analytics のスピード感は圧倒的で、確認すべきデータの種別が多い私にとって、もはやなくてはならないものです。

今後の展開について
FORCAS との連携でターゲティングツールとしても有効活用

現状、同社において CRM Analytics のアカウントを付与されているのはリーダー層が中心です。吉田氏は、「将来的には営業部門のメンバーにも付与し、各自でデータを確認して問題提起・自走できる状態にするのが理想的だ」とした上で、今後の展望について次のように語ります。

「カスタマーサクセス部門など他部門においても CRM Analytics の利用が広がればと考えています。たとえば、どの階層のどういう案件の解約率が高いか、どの担当者のどういうアップセル・クロスセルが成果を上げているか、といった指標を追いかけたい。それを

CRM Analyticsでいかに表現するかが今後の課題ですが、実現できれば、ABM の拡大につながり、ビジネスがさらに加速すると期待しています。

CRM Analytics は、弊社の製品である FORCAS と相性がよく、連携させることで顧客ごとの成果を可視化するなど、ターゲティングツールとしても非常に有効に活用できます。CRM Analytics の導入をご検討中の方には、そういう使い方もぜひおすすめしたいですね」

営業部門のメンバーにも付与し、各自でデータを確認して問題提起・自走できる状態にするのが理想です。