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案件分析で受注率を最大化する方法。分析のフレームワークや案件分析の手順を解説!

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目次[非表示]

  1. 1.案件分析とは?
    1. 1.1.案件分析が必要な理由
    2. 1.2.案件分析の重要な指標(KPI)
  2. 2.案件分析の具体的な手順
    1. 2.1.STEP① データ収集
    2. 2.2.STEP② KPI設定
    3. 2.3.STEP③ データ分析手法の選定
  3. 3.案件分析に活用できるフレームワーク
    1. 3.1.SWOT分析(自社・案件の強みと弱みを把握)
    2. 3.2.競争環境分析(ファイブフォース分析)
    3. 3.3.顧客セグメント分析
    4. 3.4.パレート分析(80/20の法則)
    5. 3.5.AI・機械学習を活用した予測分析
  4. 4.案件分析を成功させるツール【徹底比較】
  5. 5.まとめ|案件分析で競争優位を獲得する

案件分析とは?

案件分析とは、営業活動やプロジェクトを成功に導くために、必要なデータを収集・整理し、課題を明確化した上で適切な改善策を立案するプロセスです。 適切な分析を行うことで、顧客のニーズや市場の変化を把握し、より効果的な営業戦略やプロジェクト管理手法を確立できます。データに基づく意思決定が求められる現代において、案件分析は企業の競争力強化に不可欠な要素となっています。

案件分析が必要な理由

案件分析を行うことで、以下のようなメリットが得られます。

受注率の向上

成功パターンをデータから導き出し、より確度の高い営業戦略を構築することで、受注率の向上が見込めます。たとえば、過去の成約案件を分析し、成約要因を特定することで、類似の顧客に対するアプローチを最適化できます。

効率的な営業活動

営業活動においては、無駄なアプローチを減らし、より見込みの高い顧客にリソースを集中させることが求められます。案件分析を行うことで、成約につながる可能性の高いリードや、効果的な営業プロセスを特定し、無駄な時間やコストの削減が可能になります。

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競争優位の確立

競争が激しい市場においては、他社との差別化が重要です。競合他社の動向や、自社が持つ強み・弱みを客観的に分析することで、より適切な市場ポジショニングを確立し、競争優位性を強化できます。たとえば、価格競争ではなく、付加価値を重視した提案型営業を強化することで、顧客に選ばれる確率を高めることができます。

顧客ニーズの可視化

データ分析を通じて、顧客が抱える課題や要望をより深く理解できます。 たとえば、特定の業種や企業規模の顧客がどのような理由で自社のサービスを選んでいるのか、逆にどのようなポイントで競合他社に流れているのかを分析することで、より効果的な営業トークやマーケティング施策を展開できます。

案件分析を適切に実施することで、営業活動の精度が向上し、最適な戦略を構築することができます。結果として、売上の向上だけでなく、リソースの最適配分や競争力の強化にもつながるため、営業チームや経営陣にとって不可欠なプロセスといえます。

案件分析の重要な指標(KPI)

案件分析において重要な指標(KPI)には、営業活動の成果や課題を可視化し、改善策を見出すための様々な指標が含まれます。これらのKPIを適切に管理し、分析することで、より精度の高い営業戦略の立案が可能となります。

受注率

提案した案件のうち、どれだけ成約に至ったかを示す指標

案件単価

1案件あたりの平均契約額

営業プロセスの進捗率

商談が各ステージでどの程度進行しているかを示す指標

例:「リード獲得 → アポイント取得 → 提案 → 交渉 → 成約」といったプロセスの中で、どの段階で滞留している案件が多いのかを数値化

失注理由

どのような要因で案件が失注したのか

リードタイム

商談開始から成約に至るまでの期間

これらのKPIを適切に分析し、戦略的に活用することで、営業活動の最適化を図ることができます。

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案件分析の具体的な手順

案件分析を成功させるためには、体系的なプロセスを踏むことが重要です。以下の手順に従って分析を進めることで、より効果的な営業戦略を策定し、受注率の向上につなげることができます。

STEP① データ収集

案件分析を始める際には、必要なデータを適切に収集することが重要です。営業活動の中で得られる情報にはさまざまなものがあり、それらを整理し、適切に活用することで、より的確な分析が可能になります。たとえば、顧客の業種や企業規模、抱えている課題といった基本的な情報を把握することで、ターゲット顧客の傾向を理解しやすくなります。

また、商談の詳細な記録を残しておくことも欠かせません。どのような提案を行い、それに対して顧客がどのように反応したのか、競合他社との比較でどのような強みや課題が浮かび上がったのか、といった情報は、後の分析において大きな価値を持ちます。過去の成約案件や失注案件の履歴を振り返ることで、成功パターンや改善すべきポイントを明確にすることができるでしょう。

さらに、営業プロセスの進捗状況を詳細に追跡することで、どのフェーズで停滞が発生しやすいのか、どの段階で顧客の関心が低下してしまうのかといった課題を特定することが可能になります。こうしたデータを蓄積し、適切に整理することで、より戦略的な案件分析へとつなげていくことができるのです。

STEP② KPI設定

受注率を向上させるには、測定すべき指標を明確にすることが不可欠です。案件ごとの成功要因や課題を特定するためには、過去の営業実績を振り返り、どのポイントで改善が可能なのかを探る必要があります。成約率の推移や案件ごとの傾向を分析することで、どのような営業アプローチが効果的なのかが見えてきます。

また、失注した案件に焦点を当てることで、成約に至らなかった要因を洗い出し、改善策を検討することができます。例えば、提案内容が顧客の課題と十分に合致していなかったのか、価格設定が競争力を欠いていたのか、それとも営業プロセスのどこかに障壁があったのかを細かく分析することで、今後の提案の精度を向上させることができます。

さらに、成約スピードの改善も重要なポイントのひとつです。商談の各段階でどこに時間がかかっているのかを把握し、ボトルネックを特定することで、リードタイムを短縮し、よりスムーズな案件進行が可能になります。営業プロセスを見直し、無駄なステップを排除することで、より効率的な成約が可能となります。

こうしたKPIを明確にし、定期的に分析することで、営業チームのパフォーマンスを最適化し、継続的な成長を実現できます。

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STEP③ データ分析手法の選定

案件分析を進める上で、どのようなデータ分析手法を活用するかを適切に選定することが重要です。データを正しく解析し、課題を特定することで、より効果的な営業戦略を策定できます。

たとえば、過去のデータを時系列で追い、トレンドを把握することで、どの時期にどのような案件が成約しやすいのかを予測することができます。市場の変動や季節要因を考慮しながら分析を行うことで、営業活動をより計画的に進めることが可能となります。

また、失注した案件に関しても、その理由をカテゴリーごとに整理し分析することが求められます。価格が原因なのか、提案内容が顧客ニーズと一致していなかったのか、それとも競合他社の影響なのかを正確に把握することで、今後のアプローチを改善するための具体的な施策を講じることができます。

さらに、最近ではAIや機械学習を活用した成約予測モデルも活用されるようになっています。過去の成功案件と失注案件のデータをもとに、どのような条件が成約につながりやすいのかを分析し、営業担当者に対して次にどの顧客にアプローチすべきかを示唆するシステムも登場しています。これにより、データに基づいたより精度の高い意思決定が可能となり、営業成果の最大化が期待できます。

このように、案件ごとに適切な分析手法を選択し、データを活用することで、受注率の向上や営業活動の効率化を実現することができるのです。

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案件分析に活用できるフレームワーク

案件分析には、SWOT分析やファイブフォース分析が有効です。競争優位を高めるために市場環境を把握し、最適な営業戦略を構築します。また、パレート分析を活用することで、売上の大半を占める顧客層を特定し、営業効率を向上させることが可能です。AIを活用した予測分析も進化しており、データを基にした戦略策定がより重要になっています。

SWOT分析(自社・案件の強みと弱みを把握)

SWOT分析とは、自社や案件の強み(Strengths)・弱み(Weaknesses)、外部環境の機会(Opportunities)・脅威(Threats)を整理し、戦略立案に活かすフレームワークです。これにより、自社が持つ競争力を最大化し、リスクを最小限に抑えることができます。たとえば、自社の技術力が強みであれば、最新トレンドに適応しやすい戦略を立案し、逆に市場の競争激化が脅威であれば、独自のサービスで差別化を図るなど、具体的なアクションプランを策定するのに役立ちます。

競争環境分析(ファイブフォース分析)

市場における競争力を分析するために、ファイブフォース分析を活用します。この手法では、競合企業の脅威、新規参入の可能性、供給業者や顧客の交渉力、そして代替品の影響を総合的に評価します。市場内での自社の立ち位置を明確にし、どの要素が事業に大きな影響を与えるのかを把握することで、戦略的な意思決定に役立てることができます。

顧客セグメント分析

顧客を年齢、性別、購買履歴、興味関心などの属性で分類し、それぞれに適したアプローチを見つけ出すことが重要です。例えば、過去に購入経験のある顧客にはリピート購入を促す施策を、初めての顧客には信頼を築くための情報提供を行うなど、ターゲットごとに異なる戦略が求められます。また、行動データを分析することで、どのタイミングでアプローチすれば効果的なのかを見極め、最適なタイミングで提案を行うことが可能になります。

パレート分析(80/20の法則)

売上の約80%は全体の20%の顧客によって生み出されるという法則に基づき、ビジネスの成長に最も貢献する顧客を特定します。この分析を通じて、利益率の高い顧客にリソースを集中させることで、より効果的な営業戦略を実現できます。重要な顧客層を把握し、パーソナライズしたアプローチを行うことで、長期的な関係構築と収益向上につなげることができます。

AI・機械学習を活用した予測分析

AIや機械学習を活用することで、過去のデータから受注確率を予測し、営業戦略の精度を高めることができます。例えば、商談の成功・失敗要因をデータ分析し、どのタイミングでアプローチするべきか、どのような提案が効果的なのかを把握できます。また、顧客の行動パターンを解析し、最も関心を持つ内容を予測することで、よりパーソナライズされた営業活動が可能になります。これにより、成約率の向上や営業の効率化が期待できます。

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案件分析を成功させるツール【徹底比較】

案件分析を効率化するために役立つツールを比較します。これらのツールを適切に活用することで、データの管理や可視化がスムーズになり、より精度の高い分析が可能になります。

ツール名

特徴・用途

Salesforce

世界的に広く利用されているCRMツール。営業データを一元管理し、受注率や案件の進捗を可視化。カスタマイズ性が高く、企業ごとのニーズに対応できる。

Tableau

直感的な操作が可能なデータ可視化ツール。ダッシュボードを作成し、案件データをリアルタイムで分析できるため、迅速な意思決定をサポートする。

Google Analytics

ウェブ解析に特化したツール。サイト訪問者の行動データを分析し、オンライン案件の動向やコンバージョンの傾向を把握するのに適している。

HubSpot

マーケティング・営業・カスタマーサポートを統合したツール。リード管理や顧客データの分析が容易で、マーケティング施策の最適化にも役立つ。

Microsoft Power BI

ビジネスインテリジェンスツール。さまざまなデータソースを統合し、視覚的なレポートを作成することで、案件分析の精度を高める

Zoho CRM

中小企業向けのCRMツール。シンプルな操作性で案件の管理を効率化し、AIを活用した営業予測機能も搭載されている。

案件分析ツールを活用することで、営業活動の効率化が進み、データに基づいた適切な意思決定が可能になります。自社の業務フローやニーズに最適なツールを選定し、効果的に運用しましょう。

まとめ|案件分析で競争優位を獲得する

案件分析を適切に行うことで、受注率の向上や営業の効率化が可能になります。データをもとに市場の動向を把握し、自社が競争優位性を確立するための戦略を構築することが重要です。また、適切なツールを活用すると、分析の精度が向上し、営業プロセスの改善につながります。顧客のニーズを正確に理解し、最適なアプローチを選択することで、より高い成約率を実現できます。継続的な分析と改善を重ねることで、長期的な成長と競争力の強化が期待できるでしょう。

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