2018.10.11 Thu |

できる営業マンとそうない営業マンの違いを解析する方法

この記事は鈴木瑞人が執筆します。

今回は、テキストマイニングというデータ解析方法を使用した「できる営業マンとそうでない営業マンの違いを解析する方法」について書きたいと思います。

まずは、
「テキストマイニング ユーザーローカル」で検索してください。
一番上にでてくる「テキストマイニング 無料ツール by ユーザーローカル」を選択します。
以下のような画面が出てくるので、左上の緑色のボタン「二つの文書を比較」を押してください。
https://textmining.userlocal.jp/

https://textmining.userlocal.jp/

二つの文書とそれぞれの題名を入れることができます。

本来であれば、ここに、できる営業マンの営業トークと、できない営業マンの営業トークをいれて、差を比較するのですが、
今回は営業トークのデータがないので、代わりの文書を使います。

「安倍首相 演説」で検索し、
「総理の演説・記者会見など | 記者会見 | 首相官邸ホームページ」を選択。
https://www.kantei.go.jp/jp/98_abe/statement/index.html

ここから、適当に以下二つの演説をとってきて、それらを使用します。

平成30年9月12日 東方経済フォーラム全体会合 安倍総理スピーチ
https://www.kantei.go.jp/jp/98_abe/statement/2018/0912eef.html

平成30年5月25日
サンクトペテルブルク国際経済フォーラム 安倍総理スピーチ
https://www.kantei.go.jp/jp/98_abe/statement/2018/0526iforum.html

今回は、安倍首相の演説にしていますが、良い営業マンのトークと悪い営業マンのトーク、に置き換えて結果を想像ください。

二つの文書を入力した状態は以下のような画面になります。

そして、一番下の緑のボタン「文書比較をする」を押します。
するとまず以下のような、ワードクラウドが出てきます。
各単語の大きさは、各文書での出現回数を表しています。たくさん出現するものが大きな文字として表現されています。
次に単語の分類がでてきます。
5種類に分類されており、
「東方経済フォーラム…にだけ出現」
「東方経済フォーラム…によく出る」
「両方によく出る」
「サンクトペテルブル…によく出る」
「サンクトペテルブル…にだけ出現」
がそれぞれ出てきます。
営業マンのトークデータであれば、できる営業マンがどんな単語をよく使い、できない営業マンがどんな単語を使うかがわかります。

次は、特徴後マップです。
両文書でそれぞれ特徴的な単語がどれかということと、それぞれの単語が一般的か、これらの文書に特有か、を知ることができます。たとえば、教える人がうまい人は、専門用語を使わず、誰にでもわかる用語で説明しますが、そのようなことがここで確認できる可能性があります。

次は、単語のネガティブ、ポジティブ、を表すマップです。
良い営業マンは、ポジティブな単語を多用しているのかどうかなどがわかる可能性があります。

最後に、単語の出現比率が出てきます。
名詞、動詞、形容詞、の3つに分かれて出てきます。
成績の良くない営業マンが、具体的に、どの単語をどの単語に置き換えるべきかの示唆を与えてくれるでしょう。


できる営業マンとできない営業マンの違いは、すでにいくつかの企業で解析されており、例えば以下の記事があります。
デキる営業マンの会話の必勝パターンとはー最新科学で解明した「売れる理由」ー
https://president.jp/articles/-/25810

この記事では、エモーションテック社が、数百人の顧客と営業マンのデータを集め解析しています。
その結果、

できる営業マンは
「商品・サービスが必要な時期」
「問題の優先順位や制約条件」
「顧客が営業を受けようと思った理由」
について意識して聞く傾向があり、

できない営業マンは商談時に
「決定権者が誰なのか」
を聞き出す割合が多いことが判明しています。

また、相手(顧客)が男性か女性かの場合で、それぞれ重視すべきところが違い、

男性相手の場合、
「今後の計画・目指す方向」
「営業を受けようと思った理由」
を重視し、
女性相手の場合、
「問題の優先順位や制約条件」
「商品・サービスが必要な時期」
を重視する傾向があるので、
営業マンは、相手の性別ごとに何に重きをおいて話すべきかがわかるようです。

営業についてこのような観点から考えるのことも重要かと思います。

今回は、ここまで。

鈴木瑞人
株式会社パッパーレ
東京大学大学院新領域創成科学研究科 メディカル情報生命専攻 博士課程
NPO法人Bizjapan テクノロジー部門 BizXチームリーダー

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