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法人顧客セグメンテーション／ターゲティングの高度化支援サービス
科学的アプローチで法人ビジネスを効率的に開拓
デジタル時代におけるセグメンテーション /ターゲティングのアプローチ
市場環境が変化し競争が激化する中、営業組織は限られたリソースを最大限に活用し、より効率的に顧客にアプローチし価値を提供し続けるため、「どの顧客 (層）を攻略するか」「何を提案するか」が重要なポイントとなります。一方では、多くの法人営業組織においてセグメンテーション／ターゲティングは営業ならびに企画担当者の知識や経験、ノウハウ等に依存しており、高度化の余地があります。アビームコンサルティングは、社内外に蓄積されたデータと分析技術を組合せた科学的なアプローチでターゲットとすべき顧客の特定を高度化し、企業の更なる営業生産性の向上をご支援いたします。
データの蓄積が進み、分析技術も成熟したデジタル時代において、先進企業は 攻略すべき顧客層ならびに顧客の特定（セグメンテーション／ターゲティング）に事実と予測分析に基づく科学的なアプローチを採用し、担当者の知見やノウハウを補完することで、営業生産性の更なる向上を実現しています。
法人顧客セグメンテーション /ターゲティング： 1st ステップ
既に手元にある社内の実績データ等に様々な分析を加えることで、顧客（層）毎の収益性や営業リソース配置のバランス等の客観的な評価など、営業方針・活動の強化点を見極め、目標達成に直結した施策の立案やメリハリのある営業活動を行う上での貴重な気付きを得ることができます。
Custom
er/Marketing Intelligence
統合顧客基盤を活用した
○ 大型商談の多い「大手顧客」から本当に収益を確保できているか
○ 全体収益への影響度合いは
○ 低収益の原因は何か （特定事業・商品カテゴリ等）○ 原価や経費の比率はどうか
○ 売上・利益が小 or 伸びていないのに営業リソースを過剰投下
○ 案件は多く伸びているのに営業が少なく刈り取り切れない
○ 共通顧客IDによる統合○ データ定義の標準化○ データのクレンジング （正確性・完全性・標準準拠の担保）
統合顧客情報基盤
・・・
ビジネスインテリジェンス
収益性評価（全体）
収益性評価（事業／カテゴリ別）
顧客価値・営業リソース配分評価
従来 デジタル時代
担当者の知見・ノウハウ 事実(データ）と予測分析
顧客の現在価値
顧客セグメント
顧客の将来価値
High
High
重要維持
顧客セグメント
顧客の将来価値
High
High顧客の現在価値
重要＋
投資＋＋
重要+維持－ 維持±
顧客別利益率
営業リソース
顧客別売上
全体収益を圧迫している層
営業だぶつき
リソース不足
顧客価値
全体平均 低収益セグメント
事業A 事業B 事業C 事業A 事業B 事業C
＋
＋
０
－
リソース配分の適正化 （優良セグメントへの重点配置）
営業戦略・施策への反映
有望顧客への優先アプローチによる営業活動の効率化
事業Cのカスタム品の原価比率が高い
売上履歴情報 （基幹の取引実績)
契約詳細情報
顧客基本情報
営業組織情報
必要に応じ実施
投資すべき層
成り行き任せ層
アビームコンサルティング株式会社 2016.11 本資料の無断転載・複製を禁じます Copyright©2016 by ABeam Consulting, All rights reserved
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法人顧客セグメンテーション／ターゲティングの高度化イメージ
社内データを中心とした統合顧客情報基盤に社外データを組合せ分析を行うことで、現在取引の無い企業も含め、 業種・扱い品目、売上伸長率等、企業特性を表わす有用な追加情報を得ることができ、より的確に攻略すべき顧客（層）を見出すことが可能となります。
立ち上げのステップ
現有データで限定した領域におけるProof Of Conceptを実施し、有効性を体感いただくと共に、更なるパフォーマンス向上に向けた改善点を抽出し、今後の進め方を策定するアプローチが一般的です。営業生産性向上に向け、法人営業とデータ活用の知見に基づきEnd to Endで支援します。
Custom
er/Marketing Intelligence
○ 分析テーマの定義○ 現有データに基づく事業・商品等を限定したトライアル分析
○ 分析結果の考察○ Quick Win 施策の抽出と今後の進め方の計画
○ 中長期的取り組みの整理○ 次フェーズ実行計画
○ Quick Win 施策の準備○ 施策の実行
※2 Proof of Concept. 範囲を限定した簡易な新しい概念の実現可能性の検証。 ※3 Phase1で定義した実行計画の実行。追加現状調査、追加分析等を行う場合があります。
○ 中長期的な取り組み施策の実行
○ ユーザー・トレーニング○ モニタリング・効果測定○ 改善点抽出
○ 分析精度の向上に向けた 情報バリエーションの拡充○ ユーザーインターフェース改善○ 教育・啓蒙活動○ データ精度の向上に向けた データガバナンスの確立○ 分析体制の整備 等
実施事項
有望顧客をターゲットとすることで同じ活動量でより多く成約
○ 国内の全企業と比較しての 自社の顧客の共通特性○ 有望顧客のプロファイル
- 業種・ 扱い品 - 従業員規模 - 売上伸長率 等
○ ポテンシャル（伸び代）が大きい (自社浸透率、売上伸長率等）
○ 戦略セグメント 等
○ 商品グループ毎のターゲット企業と購買予測スコア
データ品質の確保ターゲティングに有用な情報の拡充
仮説に基づく分析分析結果の施策への展開
・・・
購買率スコアリングと意思入れ
有望未取引先ターゲットリスト
企業名 商品カテゴリ スコア○○工業 小型複合機 0.82△△商事 プロジェクタ 0.81・・・ ・・・
ビジネスインテリジェンス
統計分析
自社商品のユーザー
■ 売上高 50～100億/年■ 従業員 100～300人■ 事業所数 5～10箇所
■ 業種 耐久消費財卸売 機械器具設置工事 建築材料卸売 機械器具小売
有望顧客のプロファイル
母集団
自社顧客の特性分析
＋ ＋
社内
成約案件数
顧客訪問率ランダム
経験則ベース
購買予測モデルに基づく営業活動
100%0%
ゲイン（経験則ベースより効率的)ゲイン（経験則ベースより効率的）
現営業体制でカバーできる範囲
契約企業基本情報 （業種/売上高/従業員数等）
企業プロファイル情報 （扱い品目／売上伸長率等）
契約企業基本情報 （業種/売上高/従業員数等）
企業プロファイル情報 （扱い品目／売上伸長率等）
売上履歴情報 （基幹の取引実績)
契約詳細情報
営業組織情報
顧客基本情報
売上履歴情報 （基幹の取引実績)
契約詳細情報
営業組織情報
顧客基本情報
社外※１
より大きな効果を得るためのポイント
Phase2-2課題対応策の実行※3
Phase2-1Quick Winの実行
Phase 1ファースト・ステップ PoC※2
Phase 3トライアル
Phase 4全面展開と継続的改善
※１ 企業情報提供サービス又はオープンデータ等を利用。
経験則ベース経験則ベース
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