「今月もあと5日なのに、営業チームの達成率がまだ70％…。みんな必死に動き回っているのに、なぜ成果が出ないんだろう」

もしあなたが営業データ分析をする立場で、頑張っている現場の営業チームの成果が上がらないことに悩んでいるなら、今回のブログ記事はもしかしたらヒントになるかもしれません。

私は長年、様々な企業の営業データ分析と改善支援を行ってきましたが、ほとんどの組織で同じ光景を目にします。

営業担当者たちが朝から晩まで駆け回り、「とにかく訪問件数を増やせ」という号令のもと、疲弊していく姿です。

あるとき、中小製造業の営業データを分析して愕然としました。

営業チーム全体で月間2,000件もの訪問をこなしていたにも関わらず、成約はわずか40件。成約率にすると2％という驚くべき低さでした。

さらに詳しく調べると、営業担当者の1日の活動時間のうち、実に65％が移動時間で占められていたのです。つまり、実際の商談時間は勤務時間の3分の1にも満たない状況でした。

「でも、高度な分析には専門的なBIツールや高額なCRMシステムが必要でしょう？」

そう思われるかもしれません。

しかし、実はそんなことはないのです。営業の生産性向上に必要なのは、高額なツールではなく「データを見る視点」と「シンプルな仕組み」です。

ExcelやGoogleスプレッドシートといった身近なツールで、十分に営業改革は可能なのです。

実際に私が支援したある企業の事例をご紹介しましょう。

従業員50名の専門商社で、営業支援の予算はほぼゼロ。

そこで私たちは、Googleスプレッドシートを使って過去2年分の商談記録を整理し、成約パターンを分析しました。

すると、ある興味深い事実が浮かび上がってきたのです。

成約に至る顧客には明確な3つの共通点があり、逆に訪問回数が多くても成約しない顧客にも特定のパターンがありました。

この分析結果をもとに、営業活動の優先順位を見直したところ、3ヶ月後には訪問件数を半分以下に減らしながら、売上を1.5倍に伸ばすことに成功しました。

営業担当者からは「無駄な訪問が減って、本当に大切なお客様に時間を使えるようになった」という声が上がり、残業時間も大幅に削減されました。

今回は、営業をデータで支援する立場のあなたが、お金をかけずにデータの力で営業チームを変革する方法を、具体的なステップとともにお伝えします。

特別な統計知識やプログラミングスキルは不要です。

必要なのは、営業チームを本気で変えたいという想いと、週に1時間だけデータと向き合う時間。それだけです。

さあ、一緒に営業チームの働き方を根本から変えていきましょう。

データは、頑張っている営業担当者たちを救う最強の味方になるはずです。

なぜ「とにかく頑張る」営業は限界なのか

　営業支援の立場から見える、現場の悲鳴

月初の営業会議。売上目標に届かなかった先月の振り返りで、営業部長が声を荒らげます。

「訪問件数が足りない！もっと足を使え！」

そして、あなたに向かって「訪問件数を管理するシートを作ってくれ」と指示が飛んでくる。

正直なところ、内心では「また訪問件数ですか…」とため息をついていませんか？

なぜなら、あなたは薄々気づいているはずです。訪問件数と売上の相関関係が、実はそれほど強くないということに。

私が営業データ分析の仕事を始め15年。これまで50社以上の営業組織を見てきましたが、「訪問件数を増やせば売上が上がる」という単純な法則が成り立つケースは、もはやほとんどありません。

むしろ、訪問件数にこだわるあまり、営業組織全体が疲弊し、生産性が著しく低下している例の方が圧倒的に多いのです。

　データが語る、衝撃の真実

ここで、私が最近分析した、ある製造業B社（従業員300名）の実際のデータをお見せしましょう。

営業企画担当者のCさんから……

「うちの営業は頑張っているのに成果が出ない。何が問題なのか分析してほしい」

……という依頼を受けました。

【B社の営業活動データ（月間平均）】

• 営業担当者数：20名
• 総訪問件数：3,200件（1人あたり160件）
• 商談に発展した件数：320件（訪問の10％）
• 成約件数：48件（訪問の1.5％）
• 営業担当者の月間総労働時間：3,600時間
• そのうち移動時間：2,160時間（60％）
• 実質的な商談時間：720時間（20％）
• 社内作業時間：720時間（20％）

このデータを見て、どう思われますか？

営業担当者たちは確かに「頑張って」います。月160件もの訪問をこなすのは、相当な努力です。

しかし、その努力の60％は移動時間に消えており、実際にお客様と向き合っている時間はたった20％しかないのです。

さらに詳しく分析すると、もっと衝撃的な事実が判明しました。

成約した48件の顧客属性を調べたところ、なんと35件（73％）は、過去に取引実績がある既存顧客か、既存顧客からの紹介でした。

つまり、新規開拓のために費やした膨大な時間とコストは、ほとんど成果につながっていなかったのです。

　経営層と現場の板挟みで苦しむ、営業支援部門

営業企画や営業管理、営業推進などの営業支援部門の立場にいると、こんなジレンマに悩まされることがあります。

経営層からは「もっと効率的な営業体制を作れ」と言われる。

一方、営業現場からは「余計な管理ばかり増やすな」と反発される。

データを見れば明らかに非効率な活動が多いのに、それを指摘すると「現場を知らない人間が口を出すな」と言われてしまう。

実際、先ほどのB社のCさんも同じ悩みを抱えていました。

「訪問の質を上げるべきだとデータで示しても、営業部長は『質より量だ』の一点張り。でも、現場の営業担当者と話すと、みんな『このやり方はおかしい』と感じているんです」

この構造的な問題の背景には、多くの企業で「活動量＝頑張り」という古い評価基準が根強く残っていることがあります。

訪問件数や電話件数といった「目に見える活動」は管理しやすく、評価もしやすい。

一方で、「顧客の課題を深く理解する」「最適なタイミングで提案する」といった質的な要素は、数値化が難しいため、評価の対象になりにくいのです。

　「頑張り」を評価する文化がもたらす、3つの弊害

データ分析の観点から見ると、「とにかく頑張る」営業文化には、以下の3つの深刻な弊害があります。

【優良顧客の発見ができない】

訪問件数を追い求めるあまり、「どの顧客が本当に重要なのか」を見極める時間がありません。

結果として、購買意欲の低い顧客にも高い顧客にも、同じだけの時間を使ってしまいます。

売上の80％は顧客全体の20％から生まれているにも関わらず、多くの営業組織がこの20％を特定できていないと言われています。

【成功パターンの蓄積と共有ができない】

営業担当者が常に動き回っていると、「なぜこの商談は成功したのか」「なぜ失注したのか」を振り返る時間がありません。

せっかくの成功体験も属人的なものにとどまり、組織全体の財産になりません。

データとして蓄積されないため、新人教育も「とにかく先輩について回れ」という非効率な方法に頼らざるを得ないのです。

【優秀な人材の離職を招く】

特に20代、30代の若手営業担当者は、非効率な働き方に強い違和感を持っています。

実際、営業職の離職理由を分析すると、「キャリアの展望が見えない」に次いで「非効率な業務プロセス」が上位に来ています。

データを活用すればもっと効率的に働けるのに、それを許さない組織文化に失望し、優秀な人材ほど早期に転職してしまうのです。

　データが示す、希望の光

ここまで暗い話ばかりしてきましたが、希望もあります。

それは、多くの企業で「変化の兆し」が見え始めていることです。

営業現場でも、特に若手を中心に「もっとスマートに働きたい」という声が上がっています。

経営層も、働き方改革の流れの中で「長時間労働に頼らない営業体制」の必要性を認識し始めています。

そして何より、コロナ禍を経て「訪問しなくても売れる」という成功体験を持つ企業が増えてきました。

今こそ、営業支援部門が主導して、データドリブンな営業体制を作るチャンスです。

高額なツールは必要ありません。

すでにある情報を整理し、分析し、現場が使いやすい形で提供する。

それだけで、営業組織は劇的に変わる可能性を秘めているのです。

データ活用が営業を変える3つの理由

　営業支援者だからこそ見える、データの可能性

「データ活用」と聞くと、多くの営業担当者は身構えてしまいます。

「難しそう」「面倒くさそう」「現場を知らない人の机上の空論」

そんな反応が返ってくることも少なくありません。

しかし、営業企画や営業管理の立場でデータと日々向き合っているあなたなら、きっと感じているはずです。

「このデータをうまく使えば、営業チームの働き方が劇的に変わるのに」と。

実は、その直感は正しいのです。

私がこれまで支援してきた企業では、シンプルなデータ活用だけで、営業組織に驚くような変化が起きています。

• 訪問件数は減ったのに売上は増える
• 残業は減ったのに成約率は上がる

そんな「魔法」のような変化が、データの力で実現できるのです。

では、なぜデータにそんな力があるのか。営業を支援する立場から見た、3つの理由を紹介します。

　理由1：見込み客の精度が飛躍的に向上する

営業支援の仕事をしていて、最も歯がゆいのは「明らかに見込みの薄い顧客に、優秀な営業担当者の時間が使われている」光景を目にすることではないでしょうか。

例えば、こんなケースです。

化学メーカーのD社で、新人営業のEさんが必死にアプローチしている顧客リストを見せてもらったところ、なんとその半数以上が「過去3年間で一度も発注実績がない休眠顧客」でした。

しかも、そのうち何社かは、すでに倒産や事業撤退をしていたのです。

「なぜこんなリストで営業させているんですか？」と営業部長に聞くと、「新人は数をこなして経験を積むものだ」という答え。

確かに経験は大切ですが、成果の出ない活動を続けることで、新人のモチベーションが下がってしまうリスクの方が大きいのではないでしょうか。

ここで、データの出番です。

D社では、過去5年分の取引データを分析し、「優良顧客になる可能性が高い企業の特徴」を抽出しました。

【分析で見つかった優良顧客の3つの特徴】

• 初回取引から3ヶ月以内に追加発注がある
• 複数部署から問い合わせがある
• 競合他社の製品を併用している

この3つの条件でスコアリングし、見込み客リストを再構築したところ、驚くべき結果が出ました。

スコア上位20％の顧客に絞ってアプローチした結果、成約率が従来の3％から15％に跳ね上がったのです。

さらに興味深いのは、このスコアリングをExcelの簡単な関数（IF文とSUM関数の組み合わせ）で実現したことです。

特別なツールは使っていません。

営業担当者も「このリストなら自信を持ってアプローチできる」と、モチベーションが大きく向上しました。

　理由2：最適なアプローチタイミングが分かる

営業支援をしていて気づくのは、多くの営業担当者が「いつアプローチすべきか」を勘に頼っているということです。

「そろそろ訪問した方がいいかな」

「最近連絡してないから電話してみよう」

こんな曖昧な基準で動いているケースがほとんどです。

しかし、データを見ると、顧客には明確な「買いたくなるタイミング」があることが分かります。

IT機器販売のF社での事例をご紹介しましょう。

営業企画のGさんは、過去の商談履歴データから興味深いパターンを発見しました。

発見事項	詳細
予算策定期の2ヶ月前	・多くの企業で9-10月が該当。 ・この時期の提案は成約率が通常の3倍。 ・次年度の投資計画に組み込んでもらいやすい。
前回購入から18-24ヶ月後	・買い替えのゴールデンタイム。 ・リース期間や減価償却のタイミングと一致。 ・このタイミングを逃すと、さらに2-3年は動きがない。
問い合わせから48時間以内	・成約率が2倍に向上。 ・72時間を過ぎると急激に関心が薄れる。 ・競合他社に先を越される可能性も高まる。

この発見をもとに、GさんはGoogleスプレッドシートで「アプローチタイミング管理表」を作成しました。

顧客ごとに「予算策定時期」「前回購入日」「最終接触日」を記録し、条件付き書式で「今アプローチすべき顧客」が自動的に色分けされる仕組みです。

導入から3ヶ月後、営業チームの商談数は20％減少しましたが、成約数は逆に30％増加しました。

営業担当者からは「タイミングが合っているから、お客様も話を聞いてくれる。訪問が楽しくなった」という声が上がっています。

　理由3：提案内容のパーソナライズが可能になる

「お客様一人ひとりに合わせた提案を」

これは営業の理想ですが、現実には画一的な提案書を使い回しているケースが多いのではないでしょうか。

営業支援の立場から見ると、せっかく顧客情報があるのに活用されていない、もったいない状況です。

しかし、データを整理することで、効率的にパーソナライズされた提案が可能になります。

医療機器商社のH社では、営業企画のIさんが中心となって、過去の成約案件を分析し、「顧客タイプ別の勝ちパターン」を見つけ出しました。

顧客タイプ	重視するポイント	効果的な提案	決裁フロー
タイプA：大規模病院 （200床以上）	信頼性、実績、アフターサービス	他の大規模病院での導入事例を詳しく紹介	複数部署での稟議が必要（平均3ヶ月）
タイプB：クリニック （20床未満）	費用対効果、操作の簡便性、省スペース	投資回収シミュレーション、デモ機の貸出	院長の一存で決定（平均2週間）
タイプC：介護施設	安全性、スタッフの負担軽減、補助金活用	事故防止効果、補助金申請のサポート	本部決裁が必要（平均1.5ヶ月）

この分析結果をもとに、Iさんは「提案書テンプレート集」を作成しました。

顧客タイプを選ぶだけで、最適な構成の提案書のひな形が表示される仕組みです。

さらに、過去の成功事例や関連データも挿入できるようにしました。

結果は劇的でした。

提案書作成時間が平均3時間から1時間に短縮され、かつ成約率は25％向上。

営業担当者からは「お客様から『うちのことをよく分かっている』と言われることが増えた」という報告が相次ぎました。

　データ活用の本質は「営業担当者を楽にすること」

ここまで3つの理由を見てきましたが、すべてに共通するのは「営業担当者の仕事を楽にしている」ということです。

• 見込みの薄い顧客を追いかける無駄な時間がなくなる
• いつアプローチすべきか悩む必要がなくなる
• 提案書作成に費やす時間が大幅に削減される

つまり、データ活用の本質は、営業担当者を管理することではなく、支援することにあるのです。

この視点を持つことが、営業支援部門としてデータ活用を成功させる最も重要なポイントです。

実際、成功している企業では、営業企画などの営業支援部門は「管理部門」ではなく「営業を楽にする部門」として認識されています。

データは営業を縛るものではなく、営業を自由にするもの。この認識の転換が、組織全体の意識を変える第一歩となるのです。

実践！ 0円で始めるデータ営業5ステップ

　営業現場の抵抗を最小限に、効果を最大限に

「データ活用の重要性は分かった。でも、どこから手をつければいいのか…」

営業支援の立場にいると、このような悩みに直面することが多いはずです。

さらに難しいのは、忙しい営業現場に新しい仕組みを導入することへの抵抗感。

• 「また余計な入力作業が増えるのか」
• 「管理のための管理じゃないか」

そんな声が聞こえてきそうです。

そこで、営業現場の負担を最小限に抑えながら、最大限の効果を生み出す「5つのステップ」をご紹介します。

実際に多くの企業で成功した方法を、営業データ分析を活用し支援する視点から体系化しました。

特別な予算は不要。ExcelかGoogleスプレッドシートさえあれば、今すぐ始められます。

　STEP1：手書きメモをデジタル化する（第1週）

最初の一歩は、意外にシンプルです。

営業担当者が持っている「情報の断片」をデジタル化すること。

多くの営業担当者は、名刺や手帳、付箋、PCのメモ帳などに貴重な情報を書き留めていますが、それらは個人の引き出しに眠ったままになっています。

【具体的な進め方】

まず、営業担当者全員に声をかけます。

ただし、「全ての顧客情報を入力してください」などと言ってはいけません。

それでは確実に反発を招きます。代わりに、こう伝えてください。

「今週商談した（する）顧客だけ、この簡単なシートに入力してもらえませんか？ 項目は5つだけです」

【最初に集める5つの項目】

1. 会社名
2. 担当者名
3. 商談日
4. 商談内容（一言でOK）
5. 次のアクション

物流会社J社で営業企画を担当するKさんは、この方法で大きな成果を上げました。

最初は「たった5項目」にしたことで、営業担当者の抵抗感がほとんどありませんでした。

「これくらいなら、まあいいか」という反応です。

1週間後、20人の営業担当者から集まったデータは約400件。

それをGoogleスプレッドシートで一覧化すると、驚くべきことが分かりました。

同じ顧客企業に対して、3人の営業担当者が別々にアプローチしていたケースが15件もあったのです。

この「重複訪問」の事実を営業会議で共有したところ、営業担当者自身が「これはもったいない」と気づき、自主的により詳しい情報を入力するようになりました。

押し付けではなく、価値を実感してもらうことが、デジタル化成功の鍵なのです。

　STEP2：活動の見える化（第2週）

第2週は、集まったデータから「営業活動の実態」を可視化します。

ここでのポイントは、「管理」ではなく「発見」を目的とすることです。

【作成する3つの基本グラフ】

グラフ1. 活動内訳円グラフ

営業担当者の1日の活動を分類し、円グラフにします。

多くの場合、以下のような結果になります。

• 移動時間：40-60%
• 商談時間：15-25%
• 社内作業：20-30%
• その他：5-15%

グラフ2. 曜日別・時間帯別商談数ヒートマップ

いつ商談が多いのかを可視化します。

Excelの条件付き書式を使えば、簡単にヒートマップが作れます。

これにより……

• 「水曜日の午後は商談が入りにくい」
• 「金曜日の夕方は避けられがち」

……などのパターンが見えてきます。

グラフ3. 営業担当者別の活動量と成果の散布図

横軸に訪問件数、縦軸に成約数をプロットします。

すると……

• 「訪問は多いが成約が少ない人」
• 「訪問は少ないが成約が多い人」

……が一目瞭然になります。

製薬会社L社の営業企画Mさんは、この散布図を作って驚きました。

最も成約数が多いトップ営業のNさんは、訪問件数では下から3番目だったのです。

詳しく調べると、Nさんは事前の情報収集と準備に時間をかけ、確度の高い商談だけに絞って訪問していることが分かりました。

この発見を営業会議で共有する際、Mさんは「Nさんの訪問件数が少ない」ことを批判するのではなく、「Nさんの効率的な方法を皆で学びましょう」というポジティブなメッセージとして伝えました。

データは人を批判するためではなく、改善のヒントを見つけるためのもの。この姿勢が重要です。

　STEP3：成約パターンの発見（第3-4週）

第3週からは、いよいよ「なぜ売れるのか」「なぜ売れないのか」の分析に入ります。

ここでも、複雑な統計手法は不要です。シンプルな集計と観察で、多くの発見があります。

【成約パターン分析の手順】

手順1. 成約案件の共通点を探す

過去3ヶ月の成約案件をリストアップし、以下の観点で分類します。

• 業界
• 企業規模（従業員数、売上規模）
• 初回接触から成約までの期間
• 接触回数
• 提案した商品・サービス
• 競合の有無

手順2. ピボットテーブルで集計

Excelのピボットテーブル機能を使えば、クロス集計が簡単にできます。

例えば、「業界×企業規模」「商品×成約期間」などの組み合わせで、どのパターンが最も成約率が高いかが分かります。

手順3. 失注要因の分析

成約分析と同じくらい重要なのが、失注分析です。

「なぜ買ってもらえなかったのか」を記録し、パターン化します。

建設資材商社O社の営業企画Pさんは、この分析で重要な発見をしました。

失注理由の第1位は「価格が高い」でしたが、詳しく見ると、実は「価格が高い」と言った顧客の7割は、そもそも予算規模が小さい企業でした。

つまり、ターゲティングの問題だったのです。

一方、予算規模が大きい企業での失注理由は「レスポンスの遅さ」が1位でした。

この発見により、O社では顧客を予算規模で分類し、大規模顧客には専任担当を付けて迅速な対応を心がけるようになりました。

結果、大規模顧客の成約率が40％向上しました。

　STEP4：優先順位マトリクスの作成（第5週）

第4週までの分析結果を踏まえて、第5週では「どの顧客に、どれだけのリソースを投入すべきか」を決める優先順位マトリクスを作成します。

【2軸マトリクスの作り方】

縦軸：成約確度（高/中/低）

• 高：過去の成約パターンに3つ以上合致
• 中：1-2つ合致
• 低：合致なし、または失注パターンに該当

横軸：案件規模（大/中/小）

• 大：年間予想売上1000万円以上
• 中：300-1000万円
• 小：300万円未満

このマトリクスで、顧客を9つのセグメントに分類します。

そして、それぞれのセグメントに対するアプローチ方法を定義します。

セグメント	優先度	担当者	チャネル	接触頻度
確度高×規模大	最優先	ベテラン営業	対面／電話	週1回以上
確度高×規模中	優先度高	標準営業	対面／オンライン	月2–3回
確度低×規模小	効率重視	若手営業／自動配信	メール中心	四半期1回程度

IT企業Q社では、このマトリクスを導入して3ヶ月で、営業一人当たりの生産性が45％向上しました。

営業担当者からも「どの顧客に注力すべきかが明確になり、迷いがなくなった」と好評でした。

　STEP5：週次レビューの習慣化（第6週以降）

最後のステップは、PDCAを回す仕組みづくりです。せっかく作った仕組みも、継続しなければ意味がありません。

しかし、「毎週1時間のレビュー会議」などと設定すると、確実に形骸化します。

【15分でできる週次レビューの方法】

営業企画のあなたが準備するのは、たった1枚のシートです。

【今週の振り返りシートの構成例】

セクション	内容
今週の数字（自動集計）	総訪問数／商談数／成約数 先週比、目標比
今週のグッドニュース（各自1つ）	成約した案件 良い感触の商談 効率化のアイデア
今週の学び（各自1つ）	うまくいった理由 失敗から学んだこと
来週の重点顧客（各自3社まで）	優先順位マトリクスから選択

化学メーカーR社の営業企画Sさんは、このシートをGoogleフォームで作成し、金曜日の15時に自動配信されるようにしました。

営業担当者は5分で入力完了。

それを集計したものを、月曜日の朝礼で5分間共有するだけです。

「たったこれだけ？」と思われるかもしれませんが、効果は絶大です。

毎週の小さな気づきが蓄積され、3ヶ月後には組織全体の行動が大きく変わっています。

　成功の秘訣は「小さく始めて、価値を実感してもらうこと」

ここまで5つのステップを見てきましたが、すべてに共通するのは「営業現場に負担をかけない」ということです。

• 最初は項目を絞る（5つ以下）
• 自動化できることは自動化する
• 価値を実感できる情報を早めに提供する
• 批判ではなく、改善のためのデータであることを伝える
• 完璧を求めず、まずは始めることを重視する

営業支援の仕事は、営業担当者を管理することではありません。

彼らがより楽に、より効率的に、より大きな成果を出せるよう支援することです。データは、そのための強力な武器となります。

成功事例：お金をかけずに変わった営業チーム

　食品卸売業T社の6ヶ月

営業支援の仕事をしていると、「理論は分かるけど、本当にうまくいくの？」という疑問を持たれることがよくあります。

そこで、実際に予算ゼロでデータ営業を実現した企業の事例をお話しします。

舞台は従業員80名の食品卸売業T社。

営業部は15名で、創業30年の典型的な中堅企業です。

営業企画担当のUさん（32歳）が、どのようにして保守的な営業組織を変革したのか。

失敗も含めた、リアルな6ヶ月間の記録です。

　【第1ヶ月】最初の壁：「うちには無理」という諦め

2024年4月、T社の営業会議。

売上が3期連続で前年割れとなり、重苦しい雰囲気が漂っていました。

営業部長：「もっと気合いを入れて訪問件数を増やせ！1人1日10件は回れるはずだ」

ベテラン営業V：「部長、もう限界ですよ。これ以上は体がもちません」

若手営業W：「そもそも、同じお客さんに何度行っても『今は間に合ってます』で終わりです」

この会話を聞いていたUさんは、「データを使えばもっと効率的にできるはず」と提案しましたが、返ってきたのは予想通りの反応でした。

• 「データ分析？ そんな暇があったら1件でも多く訪問しろ」
• 「うちみたいな古い業界には向かない」
• 「どうせ高いシステムが必要なんでしょ？」

しかし、Uさんは諦めませんでした。

まず、過去1年分の売上データと各営業パーソンのスケジューラ（Outlookなど）のデータを頑張って集め、Excelで簡単に分析し、衝撃的な事実を発見したのです。

【Uさんの発見】

• 売上の72％は、顧客全体のわずか18％（約200社）から発生
• 残り82％の顧客への訪問時間は全体の65％を占める
• つまり、時間の3分の2を、売上の3割弱しか生まない顧客に使っていた

この「数字」を営業会議で見せたところ、さすがのベテラン勢も考え込みました。

「確かに、これはまずいかも…」という空気が流れ始めたのです。

　【第2ヶ月】小さな一歩：まずは1人から始める

Uさんは、いきなり全員を巻き込もうとはしませんでした。

代わりに、比較的柔軟で仲のいい若手営業のWさんに声をかけました。

「Wさん、1ヶ月だけ実験に付き合ってくれない？ あなたの担当顧客だけでいいから、訪問の優先順位をデータで決めてみない？」

Wさんの担当顧客は約150社。

UさんはGoogleスプレッドシートで、以下の簡単なスコアリングシートを作りました。

顧客スコアリング基準	ポイント
過去6ヶ月以内に発注あり	1
前年同期比で発注額が増加	1
新商品の問い合わせあり	1
競合他社からの切り替え検討中	1
担当者との関係性良好	1

スコア3点以上を「A顧客」、2点を「B顧客」、1点以下を「C顧客」として、A→B→Cの順に訪問することにしました。

1ヶ月後の結果は劇的でした。

• 訪問件数：180件→95件（47％減）
• 商談数：23件→31件（35％増）
• 受注数：4件→9件（125％増）

この成果を見た他の営業メンバーが、「自分もやってみたい」と言い始めたのです。

　【第3ヶ月】横展開の工夫：現場を巻き込む仕掛け

5月の営業会議で、Wさんの成功事例を共有したUさん。

しかし、まだ慎重な声もありました。

• 「Wさんは若いからパソコンが得意なんだ」
• 「俺たちベテランには難しい」

そこでUさんは、ある工夫をしました。

営業成績が飛びぬけていたベテラン営業のVさんとペアを組み、Vさんの経験知をデータ化することにしたのです。

暗黙知	ルール化内容
水産加工の会社は、大型連休明けが狙い目	カレンダー連携で自動リマインド
店舗改装した飲食店は、メニューも変わることが多い	改装情報をスプレッドシートに記録
担当者が変わった時がチャンス	人事異動情報の共有シート作成

Vさんは最初、「俺の企業秘密を教えるのか」と渋っていましたが、Uさんが「Vさんの知識を会社の財産として残しましょう。後輩たちの教育にも使えます」と説得。

さらに、「Vさん監修」という形でマニュアル化することで、プライドも保てるようにしました。

このVさんの知識をルール化したシートは大好評。

特に中堅営業から「今まで聞きづらかったVさんのコツが分かった」と感謝されました。

　【第4-5ヶ月】仕組み化：全員が使える形に

7月になると、15名中12名の営業がデータを活用するようになりました。

しかし、新たな課題も出てきました。

• 「各自がバラバラのシートを使っていて、積極的な情報共有がされていない」
• 「微妙に入力項目や書き方などが人によって違う」
• 「更新頻度も人によってまちまち」

そこでUさんは、シンプルな統一フォーマットを作成しました。

ポイントは「最小限の項目に絞る」こと。

シート名	項目
シート1：顧客マスタ	会社名 担当者 業種 前月発注額 顧客ランク（A/B/C）
シート2：活動記録	日付 会社名（プルダウン選択） 活動内容（訪問/電話/メール） 結果（◎/○/△/×） 次回アクション
シート3：週次ダッシュボード（自動集計）	個人別活動量グラフ 顧客ランク別訪問割合 成約率推移

さらに、毎週金曜日の15:00-15:15を「データ更新タイム」として設定。

全員で一斉に入力することで、「面倒くさい」という心理的ハードルを下げました。

　【第6ヶ月】成果と新たな文化：数字が物語る変化

9月末、半期の締めでT社の営業成績が明らかになりました。

【導入前後の比較（4月vs9月）】

• 売上高：8,200万円→9,800万円（19.5％増）
• 一人当たり訪問件数：180件→110件（38.9％減）
• 成約率：2.2％→7.8％（3.5倍）
• 平均残業時間：45時間→28時間（37.8％減）
• 営業利益率：3.2％→6.1％（移動費等のコスト削減効果）

しかし、Uさんが最も嬉しかったのは、数字以上に「文化」が変わったことでした。

【営業チームの変化】

• 朝礼での会話が「昨日何件回った」から「昨日の成約要因は何だった」に変化
• ベテランと若手の間で、データを介した建設的な議論が増加
• 「勘と経験」と「データ」を組み合わせる文化が定着
• 新人教育が「背中を見て覚えろ」から「データを見て学べ」に進化

　成功要因の分析：なぜT社は変われたのか

T社の事例から、営業支援者が学ぶべき重要なポイントを整理します。

【ポイント1. 抵抗勢力を敵にしない】

Uさんは、ベテラン営業を「古い」と否定するのではなく、彼らの知識を「見える化」し、ヒーロー（営業の英雄）とすることで味方につけました。

「データ vs 経験」ではなく「データ × 経験」という構図を作ったのです。

【ポイント2. 完璧を求めない】

最初から理想的なシステムを作ろうとせず、「今より少しマシ」を積み重ねました。

エクセルとGoogleスプレッドシートだけで十分だと割り切ったことが、かえって現場の受け入れやすさにつながりました。

【ポイント3. 成功体験を早く作る】

Wさんという「成功例」を1ヶ月で作り、それを横展開しました。

理論や正論ではなく、「同僚ができたなら自分も」という心理を活用したのです。

【ポイント4. 営業の味方というポジショニング】

Uさんは一貫して「営業を管理する」のではなく「営業を楽にする」という立場を貫きました。

データは営業を縛るものではなく、自由にするものだというメッセージを発信し続けたのです。

　その他事例

T社の成功を受けて、興味を持った他の中小企業でも同様の取り組みが広がっています（まだ、ちょっとですが……）。

【製造業X社の場合】

• 設備の更新サイクルデータを蓄積
• 顧客の設備導入時期から、買い替えタイミングを予測
• Googleカレンダーと連携して自動リマインド

【人材サービスY社の場合】

• 求人企業の採用時期パターンをデータ化
• 業界別・規模別の採用ピーク時期を可視化
• 時期に応じた提案内容のテンプレート化

【保険代理店Z社の場合】

• 顧客のライフイベント（結婚、出産、住宅購入）を記録
• イベントに応じた保険見直し提案を自動化
• LINEワークスと連携して情報共有

　あなたの組織でも必ずできる

T社の事例を読んで、「うちでは無理だ」と思った方もいるかもしれません。

しかし、Uさんも最初はそう思われていました。

大切なのは、完璧なシステムを作ることではなく、小さな一歩を踏み出すことです。

• まずは自分の担当業務でデータを整理してみる
• 協力的な営業担当者を1人見つける
• 1ヶ月だけの実験として始める
• 成果が出たら、少しずつ広げる

営業支援の仕事は、時に孤独で、理解されないこともあります。

しかし、データという武器を手に、営業チームを本当の意味で支援できた時、組織は劇的に変わります。

T社のUさんのように、あなたも変革の先導者になれるのです。

よくある落とし穴と対策

　営業支援者が直面する「あるある」な悩みと処方箋

「データ活用を始めたけれど、思うように進まない…」

営業支援の仕事をしていると、必ずこの壁にぶつかります。

• 理想と現実のギャップ
• 現場の抵抗
• スキル不足
• 経営層の無理解

私が見てきた数多くの失敗パターンと、それを乗り越えるための具体的な対策をお伝えします。

失敗は成功のもと。先人たちの苦労を知ることで、あなたは同じ轍を踏まずに済むはずです。

　【落とし穴1】データ入力が続かない「また形骸化か」の悲劇

　　よくある失敗パターン

医療機器商社のA社。営業企画のBさんは、気合いを入れて「完璧な顧客管理シート」を作成しました。

入力項目は50個以上。顧客の基本情報から商談履歴、競合情報、担当者の趣味まで、「これさえあれば何でも分析できる」という力作でした。

導入初日、DX推進室長を兼任する営業部長から全営業担当者に「必ず入力するように」と指示が出ました。

1週間後、入力率は80％。「順調だ」とBさんは安心していました。

しかし、1ヶ月後には入力率30％、3ヶ月後にはほぼ誰も入力しない状態に。

シートを見ると、最初の数件だけ丁寧に入力され、あとは空欄だらけ。

典型的な「形骸化」の末路でした。

　　なぜ続かないのか……　現場の本音

• 「50項目も入力する時間があったら、電話の1本でもかけたい」
• 「必須と任意の区別がなく、どこまで入力すべきか分からない」
• 「入力しても何も変わらない。意味を感じない」
• 「スマホからだと入力しづらい」

　　解決策：「最小限」からスタートする勇気

【ステップ1：項目を5個に絞る】

本当に必要な項目だけに絞ります。「あれもこれも」は禁物です。

• 必須3項目：日付、顧客名、結果（◎○△×の4段階）
• 任意2項目：金額、次回アクション

【ステップ2：入力の手間を極限まで減らす】

• プルダウンリストを活用（顧客名、結果など）
• スマホでも入力しやすいGoogleフォームを活用
• 音声入力も推奨（移動中の車内でも可能）

【ステップ3：入力の価値をすぐに実感できる仕組み】

• 入力した瞬間に、個人の成約率が自動表示される
• 週次で「今週のMVP」を自動集計して発表
• 月次で「入力データから見つかった改善ポイント」を共有

　　成功事例

IT企業C社では、最初は「商談の勝敗（○×）」だけを記録することから始めました。

たった1項目です。

しかし、3ヶ月分のデータが溜まった時点で分析すると、「水曜日の午後の商談は成約率が他の2倍」という発見がありました。

理由を調べると、「週の中日で顧客も落ち着いていて、じっくり話を聞いてもらえる」ことが判明。

この発見以降、重要商談は水曜午後に設定するようになり、全体の成約率が15％向上しました。

営業担当者も「たった○×つけるだけで、こんな発見があるのか」と驚き、自主的により詳しい情報を入力するようになりました。

　【落とし穴2】分析が難しい「私、文系なので…」の呪縛

　　よくある失敗パターン

「データ分析」と聞いて、こんな不安を感じていませんか？

• 「統計学なんて勉強したことない」
• 「Excelの関数もSUMくらいしか使えない」
• 「グラフを作っても、何を読み取ればいいか分からない」

実際、多くの営業支援部門の営業データ分析の担当者が同じ悩みを抱えています。

そして、難しい分析手法を勉強しようとして挫折し、「やっぱり自分には無理だ」と諦めてしまうのです。

　　解決策：中学生でも分かる分析から始める

【レベル1：数を数える（1週間でマスター）】

• 何が何個あるか数える（顧客数、商談数、成約数）
• 割り算で率を出す（成約率、達成率）
• 並べ替えてランキングを作る（売上TOP10など）

【レベル2：比較する（2週間でマスター）】

• 今月 vs 先月
• 自社 vs 他社
• A商品 vs B商品

【レベル3：グラフで見る（3週間でマスター）】

• 棒グラフ：量の比較
• 折れ線グラフ：推移の確認
• 円グラフ：構成比の把握

【レベル4：関係性を見つける（1ヶ月でマスター）】

• 散布図：2つの要素の関係（訪問数と売上など）
• クロス集計：掛け合わせで発見（業界×商品など）

　　すぐ使える「分析の型」3選

【型1：ABC分析（パレート分析）】

• 売上の大きい順に顧客を並べる
• 上位20％で売上の何％を占めるか確認
• 「重要顧客」を見える化

【型2：前年同期比較】

• 季節変動を考慮した比較が可能
• 成長率が一目瞭然
• 異常値に気づきやすい

【型3：移動平均】

• 3ヶ月移動平均で傾向を把握
• 一時的な変動に惑わされない
• トレンドが見えやすい

　　成功事例

人材派遣会社D社の営業企画Eさんは、「自分は数字が苦手」と思い込んでいました。

しかし、「とりあえず顧客を売上順に並べて、上から20社に色を付ける」という単純な作業から始めました。

すると、上位20社（全体の5％）で売上の60％を占めていることが判明。

さらに、その20社の訪問頻度を調べると、月1回も訪問していない企業が8社もありました。

一方で、売上下位の企業に週2回も訪問している営業担当者がいることも分かりました。

この「小学生でもできる分析」の結果を共有しただけで、営業チームの行動が変わり、3ヶ月で売上が20％増加しました。

　【落とし穴3】チームに浸透しない「総論賛成、各論反対」の壁

　　よくある失敗パターン

全社会議では「データ活用は重要だ」と皆が頷く。社長含め役員の多くがDXだ！ と凄んでいる。

しかし、いざ実行となると…

• 営業部長：「理屈は分かるが、うちの業界は特殊だから」
• ベテラン営業：「データより経験が大事。若造に何が分かる」
• 中堅営業：「余計な仕事を増やすな」
• 若手営業：「上が変わらないのに、自分だけやっても意味ない」

　　解決策：「小さな成功」の連鎖を作る

【作戦1：影響力のある人を味方につける】

• 営業成績トップの人に最初に相談
• 「〇〇さんの成功の秘訣をデータ化したい」とアプローチ
• その人の手法を「見える化」して全体に共有

【作戦2：若手から始めて、ベテランを焦らせる】

• デジタルネイティブ世代は受け入れが早い
• 若手の成果が出始めると、ベテランも無視できなくなる
• 「若手に負けてられない」という競争心を活用

【作戦3：「やらない自由」を認める】

• 強制ではなく「希望者だけ」でスタート
• 成果が出た人だけが得をする仕組み
• 様子見していた人も、自然に参加したくなる

　　成功事例

建設会社F社では、最初は15人中3人しか参加しませんでした。

しかし、その3人の成約率が2ヶ月で倍増。

特に、入社3年目の若手GGさんが、ベテランを抜いて月間成績2位に躍進しました。

これを見た他のメンバーが「何をやっているのか教えてくれ」と自ら聞いてくるように。

強制ではなく「うらやましい」という感情が、最も強力な推進力になったのです。

　【落とし穴4】すぐに成果を求められる「で、売上は？」のプレッシャー

　　よくある失敗パターン

最も苦しむのが、経営層からの「即効性」への要求です。

• 「データ分析を始めて1ヶ月たったが、売上は変わらないじゃないか」
• 「そんな悠長なことをやっている場合か。もっと即効性のある施策を」
• 「分析している暇があったら、営業に同行しろ」

　　解決策：「見える成果」を段階的に示す

【第1段階（1ヶ月目）：活動の効率化を数値化】

• 移動時間20％削減
• 商談数30％増加
• 残業時間25％削減

【第2段階（2-3ヶ月目）：先行指標の改善】

• 見込み客のランクアップ数
• 提案書提出数の増加
• 商談の次ステップ進捗率

【第3段階（4-6ヶ月目）：売上への貢献】

• 成約率の向上
• 客単価の増加
• 売上高の改善

【データを絡めた報告例】

導入から2ヶ月経過しました。売上への直接的な効果は来月以降に
現れる見込みですが、先行指標では明確な改善が見られます。

・A級見込み客：12社→28社（133％増）
・商談数：月120件→180件（50％増）
・提案書提出数：月15件→32件（113％増）

これらの指標改善により、来月以降、成約数が現在の月8件から
15件程度に増加すると予測しています。

　　成功事例

物流会社H社の営業企画Iさんは、経営層への報告で工夫をしました。

売上数字だけでなく、「営業担当者の声」を集めて報告したのです。

• 「無駄な訪問が減って、重要顧客に時間を使えるようになった」（営業J）
• 「データのおかげで、新規開拓の成功率が上がった」（営業K）
• 「残業が減って、家族との時間が増えた」（営業L）

数字だけでなく、現場の生の声を伝えることで、経営層も「確実に良い方向に向かっている」と理解し、継続的な支援を得られました。

　データ活用を「当たり前」にするために

ここまで様々な落とし穴と対策を見てきました。

共通するのは、「完璧を求めず、小さく始めて、価値を実感してもらう」ということです。

心構え	内容
自分が全てを背負わない	現場を巻き込み、一緒に作り上げる 失敗を恐れず、改善を続ける
営業の味方であり続ける	管理ではなく支援 批判ではなく改善提案
成果を焦らない	種まきには時間がかかる 小さな変化を見逃さない

データ活用は、営業組織を変革する強力な武器です。

しかし、その真の価値は、営業担当者が「楽になった」「仕事が面白くなった」と感じた時に初めて実現します。

今日から始める「最初の一歩」

大きな変革も、小さな一歩から始まります。

明日、いや今日から始められる3つのアクションを紹介します。

　アクション1：過去3ヶ月の営業活動を「見える化」する
　（所要時間：2時間）

【ステップ1】売上データを引っ張り出す（30分）

• 過去3ヶ月の売上データをExcelに出力
• 顧客別、営業担当者別、商品別に整理
• まずは「あるもの」だけで十分

【ステップ2】簡単な分析をする（1時間）

以下の5つの数字を計算してみてください。

• 顧客数と売上高の関係（上位20％の顧客が売上の何％か）
• 営業担当者別の成約率（成約数÷商談数）
• 商品別の売上構成比
• 新規vs既存の売上比率
• 月別の売上推移

【ステップ3】「発見」をメモする（30分）

• 「意外だった」こと3つ
• 「やっぱり」と思ったこと3つ
• 「もっと調べたい」こと3つ

【実例】

食品卸のMM社の営業企画NNさんは、このシンプルな分析で衝撃を受けました。

• 上位20％の顧客で売上の78％（予想以上に集中）
• 成約率トップとワーストで10倍の差（2％vs20％）
• 売上の35％が、1商品に依存（リスクが高い）

この「事実」を営業会議で共有しただけで、議論の質が変わりました。

「頑張ろう」ではなく「どこに注力すべきか」という建設的な話し合いになったのです。

　アクション2：協力者を一人見つける
　（所要時間：1時間）

データ活用は、一人では実現できません。

まず、たった一人でいいので、協力者を見つけましょう。

【協力者候補の見つけ方】

• 営業成績が安定している中堅営業
• 現状に不満を持っている若手営業
• 数字に興味がありそうな人
• 「もっと効率的に働きたい」と言っている人

【声のかけ方のコツ】

以下、避けるべき言い方の例です。

• 「データ活用に協力してください」（押し付け感）
• 「新しいシステムを導入します」（負担感）
• 「皆でやることになりました」（強制感）

以下、効果的な言い方の例です。

• 「〇〇さんの営業スタイルを、数字で証明してみませんか？」
• 「もっと楽に成果を出す方法を、一緒に探しませんか？」
• 「1ヶ月だけ、実験に付き合ってもらえませんか？」

　アクション3：「週次振り返り」の仕組みを作る
　（所要時間：30分）

継続こそ力なり。しかし、続けることが最も難しい。

そこで、最もシンプルな「週次振り返りシート」を作りましょう。

【最小限の振り返りシート（Googleフォームで作成）】

質問は4つだけ。

• 今週の商談数は？（数字入力）
• 今週成約した案件は？（自由記述）
• 今週の気づきは？（自由記述）
• 来週特に注力する顧客は？（3社まで）

【運用のコツ】

• 毎週金曜15時に自動でリマインドメール
• 入力時間は5分以内
• 月曜朝一で結果を共有（5分）
• 「気づき」は必ず営業会議で紹介

【1ヶ月後に起きること】

• 4週分のデータで、傾向が見えてくる
• 「気づき」の共有で、チーム学習が始まる
• 数字で語る文化が少しずつ浸透する

　大切なのは「完璧」ではなく「前進」

ここで紹介した3つのアクションは、どれも「完璧」ではありません。

もっと高度な分析手法もあるし、もっと網羅的なデータ収集方法もあります。

しかし、私がこれまで見てきた成功企業に共通するのは、「不完全でも始めた」ということです。

今回のまとめ

多くの営業組織が「とにかく頑張る」という昭和的な営業スタイルから抜け出せずにいる中、データ活用こそが営業改革の鍵となります。

今回は、営業を支援するデータ分析担当者の視点から、高額なシステムに頼らずExcelやGoogleスプレッドシートといった身近なツールだけで実現できる営業改革の方法を解説しました。

重要なのは、完璧なシステムを作ることではなく、小さな一歩から始めることです。

まずは最小限の項目でデータを集め、簡単な分析から気づきを得て、その価値を現場に実感してもらう。

この積み重ねが、訪問件数は半減しても売上は1.5倍という劇的な成果につながります。

営業支援部門の役割は、営業担当者を管理することではなく、彼ら・彼女らがより楽に、より効率的に成果を出せるよう支援することです。

データは営業を縛るものではなく、営業を自由にし、本来時間をかけるべき顧客との対話に集中できる環境を作り出します。

すでに多くの企業が、この方法で営業組織の変革に成功しています。

あなたも今日から、過去3ヶ月のデータを見える化することから始めてみませんか。

小さな一歩が、必ず大きな変化を生み出すはずです。