4 人のアナリストがあなたのデータについて語っていることは次のとおりです。

事実:データは、明確でシンプルな、より良い意思決定を行うのに役立ちます。 正確なリアルタイムの情報にアクセスできなければ、予測と計画の能力が歪められ、時代遅れになる可能性があります。 実際、最近の調査によると、人間と機械によって生成されたデータは、従来のビジネス データの 10 倍の速さで成長しており、機械データはその 50 倍の成長率でさらに急速に増加しています (Inside Big Data)。 この声明を分析すると、大企業を含むあらゆる規模の企業が、ビジネス ニーズを促進し、意味のある選択を行うために、AI/ML データ ソリューションに目を向けていることがわかります。

企業が世界的な健康と経済の逆風の中で濁った海を進んでいると、手に負えないことがたくさんあるように感じるかもしれません. そのため、セールス パフォーマンス マネジメント (SPM)のような自動化された直感的なソリューションを使用することは、今日の状況において重要であるだけでなく、競争に勝ち抜く原動力にもなり得ます。

Gartner によると、「SPM ソリューションは、組織が享受する利益を、効率的な実行からプロセスの有効性と最適化に移行させる機能を提供します。 これは、機械学習 (ML) アルゴリズムなどの高度な分析機能が利用可能になり、SPM 用に特別に設計されたためです。」

変換 - 販売実績管理 (SPM) は、組織がより効果的に計画を立てて業績を最大化するのに役立つ、キャパシティとノルマの計画、テリトリー マッピング、インセンティブの設計、および継続的な分析に対するデータ駆動型のアプローチです。

しかし、これらのメリットは、リアルタイムで正確なデータにアクセスできなければ実現できません。 4 つの業界専門家企業がデータについて述べていることと、データが必要な理由を以下に示します。

AI/ML に関する Gartner の予測

Gartner が発行した最近の記事では、業界としての現在の能力とリソースを評価し、AI テクノロジの将来を予測しています。 驚くことではありません。彼らは、AI/ML ソフトウェアに関しては販売が順調に進んでおり、それがデータとの関連で私たちの将来にどのように重要な役割を果たすかを完全に確信しています.

Gartner 2020 CIO Agenda Survey によると、「主要な組織は、来年中に実施される人工知能 (AI) プロジェクトの数が 2 倍になると予想しており、その 40% 以上が 2020 年末までに AI ソリューションを実際に展開することを計画しています。」 また、AI/ML テクノロジーの 5 つの重要な分野と、最近の急速な進化の時代にそれらをナビゲートする方法についてもアドバイスを提供します。

1. AI がインフラストラクチャの意思決定を促進するため、すべてのデータが高速化されます!
2. コラボレーションを通じて、ますます複雑化する AI 技術を管理する
3. 単純な ML 手法が最も理にかなっている場合がある
4. クラウド サービス プロバイダーを戦略の一部にする
5. 表面レベルを超えて AI 拡張自動化を採用する

組織が管理しなければならないデータの量が増えるにつれて、これらの新しいテクノロジーに伴う問題と複雑さも増します。 AI を今すぐ採用することで、企業は組織の脈動を把握し、全速力で未来に向かって突進することができます。

AI とデータに対する Forrester の見解

販売組織は、競合他社の一歩先を行くために、より深い洞察とデータへのアクセスを必要としています。 これらの企業が達成している方法の 1 つは、データ リポジトリ、人工知能、機械学習 (AI/ML) によるものです。

Forresterの専門家は、「2020 年は、企業が AI の価値に焦点を合わせ、実験モードから飛び出し、現実に身を置いて採用を加速する年になるだろう」と考えています。 私たちもそれを信じています。 企業が適切なデータにアクセスできる場合、自動化と AI/ML の利点を十分に活用して、競争上の優位性を得ることができます。

以下は、Forrester の専門家からの 3 つのアドバイスです。

1. 確固たるクルーを選ぶ:組織内外の適切なパートナーとチームを組むことは、成功への準備に大いに役立ちます。
2. 新しいデータ、分析、および AI/機械学習テクノロジをナビゲートする:これらのテクノロジは、データから価値を生み出すための多くの方法を約束します。
3. (データ) アンカーを強化する:データは組織のバックボーンであるため、利用可能なデータ管理テクノロジの成熟度とビジネス価値を理解してください。 どこに陥るかがわかれば、ロードマップを作成するなど、より規範的な行動を取ることができます。

Ventana が語る、データ主導のセールス リーダーシップが重要な理由

Ventana Research の CEO 兼最高調査責任者である Mark Smith 氏によると、「現在の状況を明確に評価することで、データを使用して販売の有効性と効率を改善する機会が存在するかどうかを判断することが可能になります。」

マークは、組織がビジネスにデータ駆動型アプローチを採用するのを支援するための 1 つの大きなステップは、リーダーシップだけでなく、営業担当者が「全体像」と、この戦略的アプローチが会社にもたらす利点を確実に理解できるようにすることにも役立つと考えています。 最終的に、データを理解することは、販売計画プロセス、意思決定、および全体的なパフォーマンスを改善するための最初のステップです。

販売データに関するマッキンゼーの見解

マッキンゼーの専門家が、営業におけるデータの真の力を解き放つためのアドバイスをいくつか提供します。 彼らは、先進的な企業がデータ分析と人工知能の成長を利用して、提供するものだけでなく、市場や顧客ベースとの関わり方も変革していると考えています。

彼らの調査によると、2020 年に利用できるデータを使用する組織にとって価値のある 4 つのソースを以下に示します。

1. リードジェネレーションの大幅な改善:分析は、リードジェネレーションの精度を向上させ、販売前プロセスを自動化するのに適しています。企業は豊富なデータセットを使用して適切な顧客を適切なタイミングで特定するためです。
2. 人々と取引をより適切に一致させる:営業担当者は分析を使用して、営業の成功を促進するものを理解するだけでなく、計画、カバレッジ、採用、およびトレーニングについても通知します。
3. 顧客の生涯価値を最大化する:複雑な製品ポートフォリオを持つ企業は、ソリューションを特定の顧客のニーズに合わせるのが難しい場合があります。 そのため、類似の顧客が購入したものに関するデータを利用して、顧客ベース内でクロスセルの機会を特定する、次に購入する製品のアルゴリズムを実装しています。
4. 適切な価格を取得する:アナリティクスは、洗練された価格設定ツールを介して、売り手と見込み客の間で価格の透明性を提供できます。

データは年中無休のリソースです

Ventana Research の Mark Smith 氏は、次のように述べたとき、非常に洞察に満ちていました。 代わりに、この改善の機会を追求するタイミングは、販売パフォーマンスの最適化がどのように優先されるかに基づいている必要があります。」

データへのアクセスと、追跡、使用、解釈、そして最も重要なプロセスの改善は、この分野で競争力を維持するために不可欠です。 データソースが接続されたら、 AI / ML ソリューションを実装して貴重な洞察を引き出すことで、物事をさらに一歩進めることができます。

簡単に言えば、人工知能は、組織内で効果的な結果と変革を促進する独自の洞察を提供できますが、AI の真の強みは、分析して有用な洞察を生み出すことができる堅牢なデータ セットにあります。

これらのトピックに興味を持ち、これを組織に戻したい場合は、当社のブログAI/ML in Sales: How to Get the Right Data to Succeedをチェックして、調査を続けてください。

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