くるくる日和

色々なことをくるくると紡いでいきます。

BtoBの営業方法が、行き当たりばったりになっていませんか?①

さてさて、前にも書いたような気がしますが、僕は以前にネットショップに家具やインテリアを卸す会社でWEBディレクターとして働いていました。

 

その会社は、自社で商品の企画をし、海外で製造した家具やインテリアを、ドロップシッピング方式でネットショップに卸すと言うスキームでやっていました。
ドロップシッピングなので、卸すとは言っても、実際にはエンドユーザーへの直送なので、ショップ側が在庫を持つ必要はありませんし、梱包や発送といった作業も発生しません。
ただ売れた後にデータだけがやり取りされるんですね。

 

そしてネットショップなので売れるためには商品画像が必要になってきます。
どんな商品か分からないと、そもそも売れませんからね。
その商品画像も社内にあるスタジオで撮影していました。
なので撮り直しなんかの融通はかなりききました。

 

さて、本題はここからです。
その会社では、WEBディレクターと言っても、ネットショップへの商品提案や新規顧客開拓なんかも行なっていました。
まぁ、営業ですよね。

 

その時の経験を踏まえてBtoBの営業について書いてみたいと思います。

 

突然ですが、みなさんはどのような営業戦略のもと動いていますか?

 

とりあえず商談件数だけ稼げれば良いや、となっていたりしませんか?
それですと行き当たりばったりになって、何が成功したのか、何が失敗したのかが分かりにくくなってしまいます。
変数が多くなってしまうからなんですね。
行き当たりばったりですと、沢山の経験を積んでいるはずなのに、そのデータが整理できなくて後に活かせるものが何も無いということになっていたりします。

 

また、ありがちなのは商談件数は多いのですが、よくよく調べたら特定の取引先にしか行っていない、と言うこともあります。
そう、人間なので、どうしても行きやすいところばかりに行ってしまいがちです。
それもそれで偏った経験となり、ナレッジは蓄積されません。

 

もっとも、担当している営業先の数にもよるかも知れません。
担当先が20件であれば、1日一件回っていれば、ひと月で全件回れます。

 

もちろん訪問する数が全てではなく、訪問した後で持って帰れる成果物が一番大事です。
でも、1日一件のスケジュールであれば、それなりのプレゼン準備は出来ますし、それなりのプレゼン準備が出来ているということは、成果物もそれなりのものを持って帰ることは出来るでしょう。

 

でも、担当している営業先がもっと多ければ。
100件であれば?
ひと月の営業日が20日としたら、1日に五件の訪問でひと月に全て回れます。
でも、それですと回るだけで手一杯でプレゼン資料なんか作る暇はないですよね。
そして、そうなると、もはや訪問することが目的となり、成果物は薄くなってしまうのではないでしょうか?

 

だからといって三ヶ月かけて全件回ると言うのはあまりに悠長過ぎますよね?
一つの四半期が終わってしまいます。

 

では、どうすれば良いか。

 

セグメント分けし、優先順位を付ければ良いのです。

 

いくつかのセグメントに別れるように優先順位を付けて、そのセグメントごとにアプローチの仕方を変えるのです。

そう、全ての取引先に、同じようなプレゼンをしなくても良いのです。
取引高が高い所を重点的に攻め、あとはメールだけでも良いんです。

 

僕はその家具の会社にいた時、1,000件以上ものネットショップを担当していました。
しかもそれらのネットショップを運営している会社は全国に散らばっています。

 

新商品が出る度に全国を回ってプレゼンするなんてこと、当然出来ません。
経費があまりにかかり過ぎますからね。
そこで僕がまずしたことはRFM分析でセグメント分けをすることでした。

RFM分析というのは、Recency(最新購買日)、Frequency(購買頻度)、Monetary(購入金額)の3つの指標で顧客を分類する方法で、その頭文字を取ったものです。

 

三つの指標が用いられるので図にするとx軸、y軸、z軸という3Dになってしまいエクセルなんかだとグラフにしづらいので、僕は独自にR(最新購買日)とF(購買頻度)を割り算することにしました。

 

具体的にはこんな感じです。
A社は最新購買日が二日前なので数値は2。
購買頻度は直近三ヶ月の数字だと40回。
2÷40=0.05

 

それに対してB社は最新購買日が12日前なので数値としては12。
購買頻度は直近三ヶ月で20回。
12÷20=0.6

 

計算結果が少ない方がロイヤルティは高いとみなされます。

 

R÷Fの計算結果を縦軸にし(底辺に近いほど売上に貢献している)、Mの数値を横軸にして(右側に行くほど購入金額が高い)、それぞれの取引先を下記のような図に落とし込みました。

取引先のセグメント分け

このセグメント分けを基にして営業戦略を立てたのですが、それについてはまた、次回に。

 

ではでは、また。

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