効果的な販売分析で営業をよりスマートに
効果的な売上分析で営業をよりスマートに
Boardのビジネスインテリジェンス、予測分析、CRM統合機能の活用により、販売プロセスを支える主要な価値推進要因を可視化し、顧客の購買行動に関わる重要な情報を集め、販売機会の変化を確実に捉えことができます
顧客を詳細にセグメント化
顧客のニーズや好みに関する詳細な洞察を引き出し、その行動の正確なプロファイルを作成します
顧客を簡単に分類
ニーズ、好み、主要な購買要因、ビジネス属性（産業部門、規模、国など）、販売の重要業績評価指標（販売量の伸び、クロスセリングの成果、粗利益の増加など）の観点から顧客層を定義します
アルゴリズムを使ったセグメンテーション
グループの数と、そのグループが要件を満たすための「類似度基準」を決め、BoardのネイティブK-Meansクラスタ化アルゴリズムをデータセットに適用すれば、顧客をセグメント化できます
営業に役立つ洞察
データマイニングでビジネス上の洞察を引き出し、それにより顧客セグメント内の販売パターンを見つけます
販売の予測分析から得る未来志向の洞察
機械学習環境内の販売予測分析を活用すれば、売上げ拡大が容易に可能な領域を見つけて、営業部門の活動をその領域に集中させることができます
データ予測能力を強化
機械学習環境内の予測分析を活用したBoardの分析機能で、販売量、収益、販売のさまざまな主要価値推進要因の予測を自動生成します
人間と機械の協働アプローチを最大限に活用
類似のデータセット（例えば、第1四半期の販売量、年間収益、週間の注文フロー）に基づくセッションの予測履歴を追跡し、Boardの予測分析ツールと管理職の判断とではどちらの予測が正確かを比較して、結果に応じて各データセットに対する機械または人間のアプローチを実行します
社内の分析機能を統合
社内の分析機能（RやPythonで作成した自社開発のアルゴリズムなど）が容易に認識されるようになり、Boardのプラットフォームとの統合によるメリットを享受できます
見込み顧客から顧客へのコンバージョン率を向上
パイプライン分析と検証ツールを活用して、どこに注力すべきかを明らかにします
エンドツーエンドで販売パイプラインの透明性を実現
有望な見込み顧客が購買ジャーニーのどこに存在するのかを簡単に検出し、さまざまなステージにわたって販売機会を定量化します
KPIを容易に監視
履歴データに基づき、コンバージョン率、取引の成約率、成約までに要する期間など、販売機会に関わる一連のKPIを計算します
営業活動の集中
取引の成約率、予想成約日、規模、収益性の観点から販売機会の優先順位を付け、より有望な機会を獲得するための営業チームの活動を推進します
販売計画業務を強化
機会から販売へのコンバージョンに関わるパイプライン情報を、市場、地理的地域、テリトリ、担当者などの関連推進要因ごとに分割して、販売計画プロセス、とくにノルマ計画とテリトリ計画の業務を支援します
販売指標を容易に監視
Boardの優れた販売分析ツールと分析機能から得られるKPIを活用し、販売に関するデータセットからビジネス上の洞察を引き出します
顧客の購入行動に潜むパターンを発見
Boardプラットフォームには、顧客の購買行動に関連する一連の独自の指標（獲得、累計購買回数、最新購買日、累計購買金額、休眠など）が用意されており、それらを活用して過去の販売情報から関連性のある販売パターンを見つけることができます
詳細な分析を素早く実行
標準的な最小／最大／平均／加重平均のほか、さらに洗練された線形回帰、重回帰、Holt-Winters法、その他自社開発のアルゴリズムによる、さまざまな数学的・統計的機能を活用できます
主要な価値推進要因の変化を追跡
主要な価値推進要因と販売指標を設定し、販売活動の有効性を測定します。そうした変化の追跡は、M＆Aの取引バイアス、新しい販売拠点の開設と閉鎖、新規顧客の獲得、担当者間での顧客ポートフォリオの再割り当てなどの影響を取り除くために必要な調整をすべて分析に組み込んで行われます
エンドツーエンドの販売分析、レポーティング、管理
Boardにより、Mitsubishi Electricでは、さまざまなソースからの情報を自動的に統合した正確なデータにリアルタイムでアクセスできるようになり、販売と注文の分析にかかる工程が10時間からたったの2秒に減りました。
