SFA分析のよくある失敗

SFA分析は営業活動の効率化や適正化に役立つソリューションですが、正しい知識や理解の下に導入・運用されないと失敗に終わるリスクが高まります。SFA分析失敗のパターンは導入時(検討段階)に起因するものと運用体制に起因するものがあり、それぞれの内容を把握しておきましょう。

【導入時に起因する】SFA分析の失敗パターン

SFA導入目的がわかっていない

SFA分析を導入しようと上層部が判断して決定したとしても、そもそも実際に営業活動を行う現場に導入目的やSFA分析に対する理解が行き渡っておらず、結果的に適切なSFA分析の運用が叶わないというケースが少なくありません。

SFA分析の導入を検討する上で、様々な目的やニーズを想定してソリューションを選ぶことは不可欠ですが、まず営業現場とのコミュニケーションをおろそかにしては得られるはずのメリットも得られないでしょう。

対策・解決方法

SFA分析の導入の前に、営業担当者など現場で活躍する従業員へシステム導入の目的や主旨、どのような運用体制を構築予定なのかきちんと説明して理解を深めることが大切です。また、その際に現場からの声があればきちんとピックアップして製品の比較検討に反映させましょう。

現場の求める機能がない、あるいは機能が多すぎる

SFA導入によって営業活動をサポートしようとしても、根本的に営業担当者や現場スタッフの求める機能が備わっていなかったり、利便性が悪かったりすれば、結局はSFA分析を効果的に利用することはできません。

また、沢山の機能があるほど便利に違いないと思い込んで高額なシステムソリューションを導入しても、それに合った成果が得られなければコストパフォーマンスが悪化して結果的に失敗となります。

対策・解決方法

上層部だけで一方的にSFA分析の導入を進めるのでなく、しっかりと営業活動を行っている現場の声を拾い上げて、そこで求められているニーズや現状の課題を理解することが大切です。

SFA導入の効果が見られない

SFAの導入にはそれなりの費用がかかります。導入費用以上の売上が出ていれば問題ありませんが、効果が見られない場合は要因を考えなければなりません。導入の効果が見られない要因として、導入の目的を明確化していない、導入自体が目的になってしまっている、どのように結果に結びつけるのかがイメージできていないなどが挙げられます。

対策・解決方法

SFAは便利なシステムですが、導入するだけで自動的に営業効率が上がるものではありません。費用対効果が出ないことへの対策・解決方法は、導入前に自社の課題とSFA導入の目的をはっきりさせておくこと。改善したい点や数的目標が明確でないと、SFAの効果を実感しにくくなるからです。

現場の意見を聞かず、上だけで導入を決めてしまった

現場である営業担当者の意見を聞かずに、上だけで決めてしまったケースです。このような場合は現場がSFAへの入力を面倒に感じてしまい、なかなか浸透しません。実際にSFAを入力するのは営業担当者なので、導入前に営業担当者との合意形成をすることが大事です。

対策・解決方法

SFAを運用するには、営業担当者の地道な入力が必要です。トップダウンで決めてしまうのではなくきちんと説明会をおこない、営業担当者にSFAのメリットや目的を理解してもらいましょう。また営業担当者からどのような機能があると便利なのか聞き取りもします。現場で働く営業担当者が「使いやすいな」と思うSFAを導入するのがポイントです。

【運用体制に起因する】SFA分析の失敗パターン

SFAが使いにくい

どれだけ多機能・高性能なシステムソリューションであったとしても、実際の現場において使いづらければ期待通りの効果を導くことは困難です。また、使いにくさが先に立って苦手意識が広がってしまえば、そもそもSFA分析を現場の営業担当者が利用しようとしないといったケースも想定されるでしょう。

SFA分析を導入しても利用されなければデータの収集や一元管理、業務効率化も叶えられないため、導入するメリットが失われてしまいます。

対策・解決方法

SFA分析やシステムソリューションを導入する場合、必ず製品のトライアルや現物確認を行いましょう。さらに、できれば実際に現場で営業に従事する人材に試してもらって、使いやすさや不満点などについて意見をもらうことが大切です。

SFAの利用フローが確立していない

SFA分析を適正に利用するためのマニュアルや、日常の業務に取り入れるためのフローが確立されていなければ、全員が正しくSFA分析を使用してくれるとは限りません。

一部の使える人だけがSFA分析を利用し、苦手意識を持っている人はSFA分析を使っていないとなれば、収集できるデータにも偏りが生じて正確な分析やデータ活用も困難になります

対策・解決方法

あらかじめSFA分析のフローを構築しておき、全員がスムーズに活用できるよう準備態勢を整えておくことが大切です。また、導入前に勉強会や説明会を行って、具体的にどのようなメリットがあり、利用効果があるのか示しておくこともポイントです。

その他、現状の業務フローとのすり合わせといったことも導入をスムーズにする上で欠かせません。

SFA分析のスキルが足りず、データを活用できない

SFAシステムソリューションによって様々なデータを収集できたとしても、それらのデータをきちんと分類・分析して活用メリットを理解できなければ、ただデータが蓄積されていくだけで管理できないままに終わってしまいます。

また、分析方法が誤っていたり分析スキルが不足していたりすれば、結果的に間違った戦略や効果を導いてしまうかも知れません

優れたツールだからこそ、適正な運用ができなければ業務上の潜在的リスクになり得ます。

対策・解決方法

SFA分析の導入に当たって、データの取り扱い方や分析方法についてきちんと勉強することが必要です。

SFA分析を導入したから終わりと安心するのでなく、実際に活用して業務に反映していく流れを意識しましょう。

情報共有ができていない

SFA分析のメリットの1つとして、収集したデータの一元管理を行い、各部門や各スタッフがデータを共有することで、互いの状況や情報を把握しやすいといったものがあります。言い換えれば、各部門や各部署、各スタッフが相互にコミュニケーションを取ったり情報を共有したりといった関係性が確立されていなければ、そもそもSFA分析のメリットを最大化することはできません

また、自分たちのノウハウや営業のコツを互いに知られたくないと考え、情報を秘匿するといった意識や体質もSFA導入失敗の要因となります。

その他、部門や支店ごとに異なるSFAシステムソリューションを導入している場合、互換性がない恐れもあるでしょう。

対策・解決方法

システムだけに頼り切ったネットワークの構築を目指すのでなく、あくまでも従業員間のコミュニケーションにもとづいた関係強化が重要です。

分析で満足して、次の行動に繋げられていない

SFAの分析だけで満足して、実際のアクションに繋げられていないケースです。SNAの本来の目的は営業管理ではなく、営業組織の目的達成です。

営業が成功するケースや営業成績の良い社員の傾向などの分析を活用しなければなりません。しかし現実は、ほとんどの会社でSFAは営業管理ツールにとどまっています。

対策・解決方法

SFAに蓄積されたデータを分析して、具体的な成果に繋げられるように行動することが大事です。すぐに結果が出なくても、徐々に改善していく取り組みが必要なのです。成功事例の説明会などもおこない、SFAのメリットをみんなに理解してもらいましょう。

SFAの導入によって逆に営業のモチベーションが下がってしまう

SFAの導入によって、逆に営業担当者のモチベーションが下がってしまうケースです。最初から多機能のSFAを導入すると、忙しい営業担当者は操作が面倒で拒否反応を起こしてしまうかもしれません。機械入力が苦手な社員にとっても、SFAの導入はテンションが下がる要因になりがちです。

対策・解決方法

現場の営業担当者が使いやすいシンプルな機能のSFAを導入しましょう。本当に全営業担当者にとって使いやすいのかどうかをしっかり考え、機能面や役割なども十分に検討してから購入することをおすすめします。

SFA分析を成功させるために!導入で失敗しないポイント

導入時の検討・すり合わせを、SFAにかかわる全員でおこなう

上層部の独断でSFAを導入すると、現場の営業担当者がSFAに上手く馴染めず浸透しないことがあります。現場で働く営業担当者は、SFAの導入が営業業務の効率化に繋がるとわかっていても、今まで通りのやり方の方が負担なくやりやすいと思うものです。営業担当者がSFAをスムーズに受け入れられるように、SFAにかかわる全員で導入時の検討・イメージのすり合わせをおこないましょう。

SFAを活用してもらうためのフローを整備する

せっかくSFAを導入しても、入力システムが使いにくければ、なかなか現場に定着しないでしょう。また、分析項目を多くして入力を複雑化すると、手間に感じてその内入力しなくなるかもしれません。

解決策として、SFAの入力手順をマニュアル化することが挙げられます。入力する項目を厳選し、選択肢で選べるようにするなど、できるだけ簡略化することも大事です。

SFA分析をするスキル、活用するスキルを身に着けていく

SFAは導入して終わりではなく、営業活動の改善に役立てるなど使いこなさなればなりません。そのためには、SFAの活動データを分析するスキル、活用するスキルを身に着けていくことが大事です。

まずは導入前に十分な研修をおこない、データを正確に分析できる人材を確保しましょう。

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