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日々の営業活動で生まれるデータには、新たな発見と業務改善のヒントが隠れています。これを分析する「営業分析」は、現代ビジネスにおいて、競合優位性を確立するために欠かせない取り組みです。
そこで本記事では、営業分析とは何かや、営業分析で使えるフレームワーク、成功させるポイントなどをご紹介します。営業分析と言っても、まずは難しく考えないことが大切です。本記事で営業分析の概要をつかみ、これからの業務改善に取り入れてみてください。
｜営業分析とは？
営業分析とは、日々の営業活動で生まれるデータを収集・分析し、受注率・売上アップに向けた業務改善に活用する取り組みです。
従来の営業活動は勘に頼るケースが多く、「営業担当者のパフォーマンスの差が激しい」「正確な売上予測・予算計画が立てられない」といった問題があります。
こうした状況において営業分析を用いれば、データに基づいた営業活動が可能となり、さまざまな営業課題の解決につながります。
営業データは分析してこそ意味がある
ビジネスのオンライン化に伴い、企業ではさまざまなデータが蓄積されており、営業データもその中の1つです。しかし、実際に営業データを用いて営業活動を展開している企業は少なく、ほとんどの企業では「宝の持ちぐされ」状態となっています。
営業データは収集するだけでなく、分析し、新しいインサイト（洞察）を得て、初めて価値が生まれます。
そのため、営業分析を通じて受注率や売り上げのアップを目指すのであれば、「営業データをどのように分析すれば価値が生まれるのか？」を、理解することがまず大切です。
｜営業分析を行う目的・メリット
営業分析を行う主な目的・メリットは、「予測を立てる」「把握する」「深掘りする」「最適なタイミングを知る」「標準化する」の5つです。ここでは、営業分析を行う5つの目的・メリットについて、詳しく解説していきます。
1. 売り上げを予測できる
営業分析により、売り上げを正確に予測できるようになります。事前に立てた売上目標に対する着地見込みを知ることで、より正確な目標設定が可能となり、営業担当者のモチベーションの維持および向上が可能です。
また、売上目標の達成・未達成を、営業データを用いて分析できるため、営業責任者の正確なマネジメントにもつながります。根拠があり、納得感の高いマネジメントにより、営業部門全体でのパフォーマンス底上げにも期待できます。
2. 顧客行動を把握できる
営業担当者がリード（見込み客）と接触してから、あるいはそれ以前から、顧客行動を把握することは効果的な営業・提案に欠かせません。
営業分析のための環境を整えれば、さまざまな顧客行動データを収集する環境も整います。これにより、営業担当者は顧客行動データを参考にしながらリードや顧客とのコミュニケーションを重ねられるため、各担当者の営業パフォーマンス向上に効果があります。
3. 顧客ニーズを深掘りできる
顧客行動データを収集・分析する環境があれば、顧客ニーズを深掘りし、リードごとに最適な営業・提案が可能となります。
たとえば営業ツールのGRiX（グリックス）は、営業資料をWeb上で共有することにより、リードが「資料のどこに興味・関心を示しているか」を把握できます。AIが資料上の動きからリードの興味・関心を先読みし、営業・提案の質を高めて有効商談を増やせるのが大きなメリットです。
こうした顧客ニーズを深掘りできる営業ツールは、「一歩進んだ営業・提案」を行うために欠かせません。
4. 最適なタイミングでアプローチできる
受注率や売り上げのアップを実現するには、いつでも最適なタイミングでアプローチする必要があります。リードを新規顧客に引き上げるにせよ、既存顧客のアップセル・クロスセルを行うにせよ、アプローチのタイミングが成否を分けるカギです。
近年では企業の購買プロセスがオンライン化し、オンライン上での顧客行動データを取得するのが容易になりました。そうしたテクノロジーと営業分析を組み合わせることで、リードや顧客ごとに最適なタイミングでのアプローチを見極められるようになります。
5. 営業スキルを標準化できる
営業担当者ごとにパフォーマンスのバラつきが激しい営業部門では、営業分析を通して「営業スキルの標準化」を行うのが効果的です。
パフォーマンスの高い営業担当者の活動やプロセスを可視化し、成功要因を分解および分析すれば、営業部門全体のパフォーマンス底上げにつながるKPI（重要業績評価指標）が見えてきます。
こうした活動を「セールスイネーブルメント（営業強化支援）」と呼び、営業力強化に欠かせません。
｜営業分析で使えるフレームワーク14選
それでは、営業分析で使える14のフレームワークをご紹介します。「戦略を立てる」「顧客を知る」「データの関係性を知る」「新しい発見を得る」という4つのタイプに分けて解説するので、必要な営業分析をぜひ取り入れてみてください。
戦略を立てる
1. 決定木分析
決定木分析とは、予測や判別、または分類を目的として用いるフレームワークです。1つの結果（目的変数）からデータをツリー構造に分岐させることで、結果に影響を与える要因（説明変数）を探ります。営業分析では、営業担当者の活動データ、顧客行動データ、顧客アンケートの結果を踏まえ、最適な営業プロセスを考案するのに役立ちます。
2. 3C分析
3C分析とは、顧客（Cutomer）・自社（Company）・競合（Competitor）という3つの要素を分析し、現状を把握するためのフレームワークです。営業分析においては、営業部門を取り巻く環境を可視化および分析し、自社が置かれている状況と機会、営業課題を整理するのに役立ちます。
3. KPI分析
KPI分析とは、KPI（重要業績評価指標）を用いて営業部門や営業担当者のパフォーマンスを分析するフレームワークです。複数のKPIを設定し、営業パフォーマンスを分析すれば、営業部門と営業担当者の課題および改善点を把握できます。また、営業責任者がマネジメント精度を高めるためにも欠かせないフレームワークです。
4. SWOT分析
SWOT分析とは、強み（Strength）・弱点（Weakness）・機会（Opprotunity）・脅威（Threat）という4つの要素を分析し、営業部門や営業担当者の課題・改善点を整理するためのフレームワークです。営業分析においては、営業戦略・営業プロセスを再構築するために使用するケースがあります。また、正確な分析のためには3C分析など、他の外的要因分析を用いる必要があります。
顧客を知る
5. コホート分析
コホート分析とは、リードや顧客を一定条件でグループ分けし、それぞれの時間経過に伴う行動変化を分析するフレームワークです。営業分析では、営業担当者と既存顧客のかかわりが製品やサービスの定着率に与える影響を分析し、LTV（顧客生涯価値）を向上させるために用いています。
6. デシル分析
デシル分析とは、既存顧客の売り上げデータをもとに累積の購入金額が高い順に、10のグループに等分するフレームワークです。購入比率や売上構成比を知ることにより、優先的にかかわるべき優良顧客を可視化するのに役立ちます。さらに、10に等分したグループごとにどのような特性があるかを分析すれば、既存顧客のアップセルやクロスセルに役立つ情報を発見できる可能性があります。
7. ソーシャルリスニング
ソーシャルリスニングとは、SNSなどのオンラインで発信される情報を収集および分析し、リードや顧客のニーズやトレンドを把握するフレームワークです。営業分析においてはリードや顧客が、自社または自社の製品やサービスをどのように認識しているかを把握し、その後の営業活動に役立てることができます。また、競合分析にも利用できるフレームワークです。
8. RFM分析
RFM分析とは、既存顧客が製品やサービスを購入した、最終日（Recency）・頻度（Frequency）・金額（Monetary）をそれぞれスコア化し、顧客をグループ分けするフレームワークです。営業分析においては、各スコアを可視化することでグループごとに最適な営業戦略を考え、営業リソースの集中と営業効率のアップを実現するために活用します。
データの関係性を知る
9. アソシエーション分析
アソシエーション分析とは、収集したデータからデータ同士の関連性やパターンを分析するフレームワークです。たとえば、「製品Aを購入した顧客やサービスBに加入しやすい」といった顧客パターンを分析し、既存顧客への提案や、新規顧客獲得に向けた営業活動の最適化に役立ちます。
10. ロジスティック回帰分析
ロジスティック回帰分析とは、複数の要因（説明変数）が複数の結果（目的変数）に与える影響を予測できるフレームワークです。たとえば、事前の顧客アンケートで得た属性情報から、製品やサービスの購入確率を予測し、それに応じたアプローチを展開できるようになります。営業分析においては、リードごとの受注確度の把握に役立ちます。
11. 重回帰分析
重回帰分析とは、1つの結果（目的変数）に対してどのような要因（説明変数）が関係しているかを把握するフレームワークです。結果に対する要因が1つなら「単回帰分析」、要因が複数なら「重回帰分析」と呼びます。営業分析においては、営業担当者のアプローチや施策が、受注率や売り上げにどのような影響を与えるかを可視化できます。
新しい発見を得る
12. クロス集計分析
クロス集計分析とは、リードや顧客に対して行ったアンケート調査において、複数の指標を組み合わせ、新しいインサイト（洞察）を得るためのフレームワークです。営業分析においては、リードや顧客を属性情報で分類し、グループごとにどのような傾向があるかを把握できます。営業戦略の立案や営業スキルの標準化など、幅広いシーンで活用できるのが特徴です。
13. コレスポンデンス分析
コレスポンデンス分析とは、クロス集計分析の結果を散布図などのグラフに起こし、データ間の関係性を見えやすくするフレームワークです。また、アンケート調査結果など表形式にできるデータなら幅広く分析可能であり、リードや顧客ごとの傾向把握や、ニーズやトレンドの変化などを知ることもできます。
14. 因子分析
因子分析とは、いくつかの結果（目的変数）に潜んでいる要因（説明変数）を明らかにするためのフレームワークです。もともとは教育心理学の分野において、生徒の能力を図るために開発されました。営業分析においては、顧客行動データやアンケート調査結果を用いて、受注または失注など、さまざまな結果に与える要因を分析できます。
｜営業分析を成功させるポイント
営業分析を通じて受注率・売上アップを成功させるためには、4つのポイントを押さえる必要があります。ここでは、営業分析を成功させる4つのポイントを解説するので、ぜひ参考にしてみてください。
1. 営業責任者の主導で進める
営業分析は、営業責任者の主導で進めるのが重要となります。なぜなら、営業分析への取り組みには一定のコストがかかり、裁量権のある責任者が主導することで、営業分析の取り組みスピードを向上できるためです。
そのため、営業責任者や役員クラスの人材が営業分析の有効性を理解し、自社にとってどのような営業分析が必要かを把握しなければいけません。また、責任者主導で営業分析を進めることにより、営業部門での「データドリブン（データ起点）文化」を定着させられます。
2. 分析の目的とゴールを明確にする
営業分析は、一つひとつの分析に目的とゴールを持つことが大切です。営業分析では仮説と検証を繰り返すことで、営業効率化や生産性向上を目指します。これによる受注率や売り上げのアップを目指すためには、分析ごとに明確な目的とゴールが欠かせません。
また、営業分析において明確な目的とゴールを持つためには、「営業課題の整理」から始める必要があります。課題発見力に優れた人材を巻き込むなど、営業分析の成功に向けた組織編成にも注意を向けましょう。
3. 分析に必要な営業データを集める
営業分析には営業データの収集が欠かせません。現状の営業データでも十分な場合はありますが、ほとんどの企業の場合は、営業分析の目的とゴールを明確にした上で、それに合った新たな営業データを集める必要があります。
たとえば、資料可視化に役立つ営業ツールのGRiX（グリックス）は、リードや顧客が「資料のどこを見ているか？何に興味・関心を示しているか？」という営業データを収集・分析できます。幅広い営業分析に活用できるので、ぜひご活用ください。
4. 簡単なところから分析を始める
これから営業分析に取り組む企業では、簡単なところから分析を始め、「営業分析の成功体験」をつくることが大切です。成功体験をもとに自社に必要な営業分析を考え、仮説を立て、検証し、継続的に改善していくサイクルを生み出しましょう。
また、営業部門全体で「分析は難しいものではない」という意識および組織文化をつくるためにも、簡単なところから分析を始めましょう。そのためには営業ツールを導入し、営業データの収集・分析を簡素化するのがおすすめです。
｜営業分析は営業ツールを使用するのがおすすめ
前章でもご紹介したように、営業分析では営業ツールを使用することをおすすめします。なぜなら、エクセルなど既存のオフィスツールで行う分析には限界があり、営業データを収集する環境を整えるだけでも大きな労力を要するためです。
営業分析で大切なのは、「営業効率化や生産性向上につながる情報を素早く得る」ことであり、営業データの収集および分析に時間をかけることではありません。そのため、営業データの収集および分析は営業ツールに任せて、営業責任者や担当者は、営業ツールが出力するレポートを参照しながら業務改善に取り組むのが理想の姿です。
『【2025年最新版】営業ツール30選 | 営業の成果を最大化するツール厳選』では、目的ごとに最適な営業ツールをご紹介しているので、本記事とあわせてぜひご覧ください。
｜まとめ
「営業分析＝難しい取り組み」というイメージが強いかもしれませんが、営業ツールにより、営業データの収集・分析を容易にできます。営業分析を成功させるには、あるいは営業部門にデータドリブン文化を定着させるには、「営業分析を如何にシンプルにするか」が大切です。
そのため、営業分析に取り組む際は目的とゴールに合わせた営業ツールの導入を視野に入れながら、自社に合った分析環境を整えていきましょう。