1. はじめに：データドリブン営業とは何か？
データドリブン営業とは、顧客の行動データや購買履歴などを活用して営業活動を行う手法です。従来の営業では、営業担当者の経験や直感に頼る場面が多く、効率や効果にばらつきが生じがちでした。しかし、データドリブン営業では、客観的なデータを活用することで、より精度の高い戦略を立てることが可能です。
例えば、CRM（Customer Relationship Management）ツールを活用して顧客の過去の購入履歴や行動パターンを把握することで、それぞれの顧客に最適な提案ができるようになります。このアプローチにより、営業活動の効率化と成果の向上を実現します。
また、データドリブン営業は、以下のような具体的なメリットを提供します：
- ターゲットの明確化：見込み顧客の購買意欲や潜在ニーズをデータから把握。
- タイムリーなアプローチ：適切なタイミングでフォローアップや提案を行う。
- 継続的な改善：営業プロセス全体をデータ分析によって最適化。
さらに、この手法は顧客との信頼関係を深めるうえでも有効です。データに基づいた提案は、顧客に「自分のことを理解してくれている」という安心感を与え、結果的に顧客満足度やリピート率の向上につながります。
データドリブン営業は、単なる効率化の手段ではなく、顧客中心のアプローチを実現するための強力なツールです。本ブログでは、この手法を実践するための具体的な方法について解説していきます。
2. CRMの活用で顧客理解を深める
1. CRMとは？その仕組みと機能の詳細
CRM（Customer Relationship Management）は、顧客との関係を深め、ビジネス目標を達成するために重要な情報を管理するシステムです。以下はCRMの基本的な仕組みと主な機能についての詳細です：
- 基本の仕組み：
- 顧客データの収集・蓄積：顧客の名前、連絡先、購買履歴、ウェブサイト上での行動履歴など、多様なデータを一元管理。
- データの可視化：ダッシュボードやレポートで顧客データを簡単に確認可能。
- 自動化：メール配信、リマインダー、顧客フォローアップを自動化し、人的ミスを削減。
- 主な機能：
- コンタクト管理：顧客ごとの詳細な情報（住所、誕生日、コミュニケーション履歴）を記録。
- 商談管理：進行中の案件を管理し、各ステージの進捗を把握。
- マーケティングオートメーション：ターゲット顧客向けのキャンペーンを実行。
- 分析とレポート：売上データや顧客満足度を基にした分析。
2. 顧客データの一元管理のメリット
顧客データを一元化することで、企業全体の営業・マーケティング活動が向上します。具体的なメリットを深掘りすると：
- 効率的な情報共有：
- 営業チームとマーケティングチームがリアルタイムで同じ顧客データを共有することで、顧客対応が統一されます。
- 社内の引き継ぎがスムーズになり、顧客に対するレスポンス速度が向上。
- 時間の節約：
- 営業担当者は、必要なデータを瞬時に取得できるため、リサーチに費やす時間を削減。
- 過去の問い合わせ履歴やクレーム対応内容もすぐに確認可能。
- 精度の高い提案：
- 顧客の興味や購入傾向に基づいた、より具体的で個別対応可能な提案が実現。
- 顧客の現在のニーズに合ったアプローチができるため、成約率が向上。
3. 行動データと購買履歴を活用したパーソナライズ提案
CRMを活用すると、顧客の行動データや購買履歴を基にした高度なパーソナライズが可能です。これにより、顧客満足度やロイヤルティが向上します。
- 行動データの活用例：
- ウェブサイトで閲覧した商品やクリックしたキャンペーン情報を分析し、次に購入しそうな商品を予測。
- イベントへの参加履歴を基に、関連する製品やサービスの案内を送信。
- 購買履歴の活用例：
- リピート購入を促進するため、消耗品の購入頻度に合わせたリマインダーや特典メールを送信。
- 過去に購入した商品に関連するアップグレード製品や補完的なサービスを提案。
- 具体的なシナリオ：
- ある顧客が5か月前にエアコンを購入した場合、そのエアコンのフィルター清掃サービスや補修パーツを提案。
- 高額商品を購入した顧客には、定期的なメンテナンスサービスを案内し、アフターサポートを強化。
4. CRM導入の成功事例
CRMを活用して顧客理解を深め、売上や顧客満足度を向上させた企業の事例です。
- 事例1：小売業 顧客がオンラインストアで閲覧した商品を基にしたメールキャンペーンを実施。開封率が20％向上し、購買率も15％増加。
- 事例2：BtoB企業 CRMを導入後、商談データの進捗を可視化。商談成立までのリードタイムが30％短縮。
- 事例3：飲食業 常連客の来店履歴を分析し、誕生日特典や記念日向けメニューを提供。リピーター率が25％増加。
CRMは単なるツールではなく、顧客との接点を増やし、深い関係性を構築するための重要なパートナーと言えます。
3. データ分析スキルで営業を効率化
1. データ分析の基本プロセスを詳しく解説
データ分析を活用するには、以下のプロセスを理解し、適切に実行することが重要です。
- データの収集：
- CRM、メール配信ツール、SNS分析ツール、ウェブサイトのアクセス解析（Google Analyticsなど）からデータを収集。
- 収集するデータの例：
- 購買履歴（頻度、購入金額、商品カテゴリー）
- ウェブサイト訪問データ（ページビュー、滞在時間、コンバージョン率）
- メールの開封率やクリック率
- 顧客属性データ（年齢、地域、職業）
- データの整理：
- 必要な情報だけを抽出し、分析しやすい形で整理。具体的には、以下のステップが含まれます：
- 重要指標（KPI）の設定：営業成果を測るための指標を明確化（例：成約率、顧客単価）。
- 分類とフィルタリング：購買頻度、顧客満足度、購買時期などでセグメント化。
- データクリーニング：不要なデータや重複データを削除。
- 必要な情報だけを抽出し、分析しやすい形で整理。具体的には、以下のステップが含まれます：
- インサイトの抽出：
- データ分析ツール（Tableau、Power BI、Excelなど）を使い、視覚化や傾向分析を実施。
- パターンを見つけるために用いる手法：
- クラスタリング：似た行動パターンを持つ顧客をグループ化。
- トレンド分析：売上や問い合わせ数の時系列データを分析し、季節性やピーク時を把握。
- 回帰分析：特定の要因が営業成果にどの程度影響しているかを確認。
2. 見込み顧客の特定方法
データ分析を活用して見込み顧客を特定する際、具体的には以下の方法があります：
- 行動データを活用：
- ウェブサイト訪問データ：
- 例：特定のサービスページを複数回閲覧したユーザーは購入意欲が高い可能性がある。
- メールキャンペーン：
- メールの開封率やリンククリック率が高い顧客を優先的にフォローアップ。
- ソーシャルメディア：
- いいねやコメント、シェアの頻度が高いユーザーは、ブランドに興味を持っている可能性が高い。
- ウェブサイト訪問データ：
- スコアリングモデル：
- 顧客の行動や属性に基づいてスコアを付与し、見込み顧客を評価。
- スコアリング例：
- メールを開封した：+10点
- リンクをクリックした：+20点
- 購入したことがある：+50点
- 合計スコアが一定値を超えた顧客を営業優先リストに追加。
- スコアリング例：
- 顧客の行動や属性に基づいてスコアを付与し、見込み顧客を評価。
- 過去データに基づく予測：
- 過去の成功事例を分析し、どのような顧客が成約しやすいかをモデル化。
- 例えば、30～40代の男性で過去に購入経験があり、メールクリック率が高い層がターゲットになる場合、類似の新規顧客を探す。
3. 営業活動の優先順位を決める分析法
リソースを最大限に活用するためには、顧客の価値や緊急性に基づいて営業活動の優先順位を決定します。
- 顧客価値（LTV: Lifetime Value）を基準にした分析：
- LTVとは、生涯にわたる顧客から得られる収益を指します。
- 高LTVの顧客を特定し、優先的にフォローすることで収益の最大化を図る。
- 例：過去に複数回高額商品を購入した顧客は、継続的な収益をもたらす可能性が高い。
- 緊急性と購買意欲：
- 緊急性が高い（購入の意思表示をしている）顧客は、即座に対応する。
- 例：問い合わせフォームから見積もり依頼をしてきた顧客。
- 逆に、長期的なフォローが必要な顧客（まだ購買意欲が低い）は、教育型マーケティングにシフト。
- 優先順位付けの具体例：
- 過去6か月以内に高額購入をした顧客（最優先）
- メールキャンペーンで高い反応率を示した見込み顧客（次優先）
- 商品カタログをダウンロードした新規顧客（優先度中）
- 2年以上アクティブでない既存顧客（低優先度）
4. 具体的な営業効率化の成功例
- 事例1：BtoC企業
- Eコマース企業が、購買頻度が月1回以上の顧客に特化したキャンペーンを実施。リピート率が20％増加。
- 事例2：BtoB企業
- 過去のデータを分析し、商談成約率が最も高い業界を特定。リソースを集中させた結果、商談の成功率が15％向上。
- 事例3：保険業界
- 年齢層やライフステージに基づいて顧客をセグメント化。個別対応が可能になり、クロスセル（他の商品を提案）成功率が30％アップ。
データ分析を活用することで、営業活動の無駄を削減し、顧客のニーズに応じた最適なアプローチが可能になります。
4. CRMとデータ分析の連携事例
1. 実際の企業での成功例：購買データ分析を活用したマーケティング
あるBtoC企業がCRMとデータ分析ツールを連携し、以下のような成果を上げました。
- 取り組み内容：
- CRMを活用して顧客の購買データ（購入頻度、購入金額、商品カテゴリ）を収集。
- データ分析ツール（例：TableauやPower BI）を用いて、顧客セグメントを作成。
- 高頻度購入者（リピーター）
- 初回購入後に再購入がない顧客（休眠顧客）
- キャンペーン商品に興味を示した顧客（プロモーションターゲット）
- アプローチ：
- リピーター向け：
- ポイント付与や限定割引キャンペーンを展開。
- 購入頻度をさらに上げるため、商品到着後のレビュー特典を提供。
- 休眠顧客向け：
- 休眠理由を探るためのアンケートを送信し、再購買を促進する割引クーポンを提供。
- 新規顧客向け：
- 過去に閲覧した商品を基にしたパーソナライズメールを送付。
- リピーター向け：
- 結果：
- 成約率が30%向上。
- リピート率が40%増加。
- 顧客満足度調査の結果、80%以上の顧客が「パーソナライズされた提案」に満足したと回答。
2. パーソナライズ提案による成果の可視化
CRMとデータ分析を連携することで、パーソナライズ提案の効果を具体的に測定・可視化することが可能です。
- 具体的な提案例：
- 過去の購買履歴に基づく提案：
- 例：家具を購入した顧客に、関連商品（インテリア小物やメンテナンス用品）を提案。
- 提案理由として「購入した商品の利用をより快適にするため」と説明を添えることで、納得感を高める。
- 行動データに基づく提案：
- 例：特定のサービスページを頻繁に閲覧した顧客に、限定トライアルのオファーを送信。
- 「このサービスに興味をお持ちのようですので、お試しプランをご提案します」といった内容で接触。
- 過去の購買履歴に基づく提案：
- 成果の測定：
- CRMのレポート機能を活用し、以下の指標を定期的にモニタリング。
- 商談成功率：提案を受けた顧客のうち、何％が購入に至ったか。
- 購買単価の増加率：パーソナライズ提案後の平均購買額。
- リピート率：提案を受けた顧客が再度購入した頻度。
- 分析ツールと連携することで、データを視覚化（グラフやチャート化）し、営業チームや経営陣に成果を共有。
- CRMのレポート機能を活用し、以下の指標を定期的にモニタリング。
3. 成功事例：BtoB企業の営業活動効率化
あるBtoB企業がCRMとデータ分析を活用し、商談成功率を高めた事例です。
- 背景：
- 営業チームがリソースを分散しており、成約に至らない見込み顧客にも多くの時間を割いていた。
- CRMとデータ分析を導入し、リード（見込み顧客）の優先順位を見直す必要があった。
- 取り組み内容：
- 顧客スコアリングシステムを構築。
- 購買意欲が高い顧客に高スコアを付与。
- スコア付与の基準：
- 過去の購買データ
- メールキャンペーンのクリック率
- ウェブサイトでの行動データ（特定のサービスページの閲覧時間など）
- 高スコアの顧客に営業リソースを集中。
- カスタマイズした提案書を作成。
- 顧客の関心に合わせた具体的な事例や価格シミュレーションを提示。
- 顧客スコアリングシステムを構築。
- 結果：
- 商談成功率が25%向上。
- 1件あたりの商談にかける時間が20%削減され、営業チームの生産性が改善。
4. CRMとデータ分析の連携ポイント
成功事例に共通するポイントをまとめると：
- 顧客データの正確性とリアルタイム更新：
- CRMに蓄積するデータが正確で、定期的に更新されていることが重要。
- データ分析ツールとの連携：
- Tableau、Power BI、Google Data Studioなどのツールを活用し、データの視覚化とパターン認識を効率化。
- パーソナライズ戦略の徹底：
- 顧客一人ひとりに合った提案を行うことで、満足度と成約率が向上。
- 成果の測定と改善：
- 定期的に成果を測定し、効果が薄いキャンペーンやアプローチを改善。
CRMとデータ分析を組み合わせることで、顧客との関係を深めるだけでなく、営業活動やマーケティングの効率を大幅に向上させることができます。
5. データ活用における注意点
1. データの正確性を保つポイント
データの正確性を維持することは、営業やマーケティングの成功に直結します。以下の方法で正確性を保ちましょう。
- データの定期更新：
- 顧客情報（連絡先、住所、購入履歴など）は、定期的に確認・更新する必要があります。
- データの最新性を保つ仕組み：
- CRMシステムの自動更新機能を活用。
- 顧客から直接情報を確認する仕組み（定期的なアンケートやフォームの活用）。
- データクリーニングの重要性：
- 重複データや古いデータを削除することで、システム内の混乱を防止。
- 実施すべきアクション：
- 重複データの検出ツール（Excelの「重複の削除」機能やCRM内の自動ツール）を活用。
- 定期的なデータレビューを実施（3～6か月に一度のペースが理想）。
- 正確な入力ルールの設定：
- 顧客情報を登録する際のフォーマットを統一（例：住所の入力形式、電話番号のハイフン有無）。
- CRMシステムで必須項目や入力形式を設定し、入力ミスを防ぐ。
2. プライバシー保護と顧客信頼の維持
データ活用が進む現代では、顧客のプライバシーを守ることが企業の信頼を支える重要な要素となります。
- 個人情報保護法の遵守：
- 日本では、「個人情報の保護に関する法律（個人情報保護法）」に基づき、個人情報の取り扱いに関する厳格なルールがあります。
- 基本ルール：
- 取得目的の明示：データ収集時に、顧客に対してその利用目的を明確に伝える。
- 同意の取得：利用目的が変更された場合は、顧客から改めて同意を得る。
- 不要データの削除：利用目的が終了したデータは、速やかに削除。
- データの安全管理：
- サイバー攻撃や不正アクセスを防ぐために、以下の措置を講じる：
- 暗号化：顧客データを保存・送信する際は暗号化を実施（SSL/TLSの活用）。
- アクセス制限：データへのアクセスを必要最低限の社員に限定。
- バックアップ：定期的にデータのバックアップを取得し、障害時の復元を可能に。
- サイバー攻撃や不正アクセスを防ぐために、以下の措置を講じる：
- 顧客に安心感を与える取り組み：
- プライバシーポリシーを明確にし、ウェブサイトなどで公開。
- 顧客からの問い合わせや苦情に迅速かつ丁寧に対応する窓口を設置。
- セキュリティ対策に関する取り組みをアピール（例：「当社はISO 27001認証を取得しています」など）。
3. データ活用の透明性
データを活用する際には、顧客に対する透明性を確保することが重要です。
- データ利用の説明：
- 顧客データをどのように利用するのかを明確に伝える。
- 例：メールキャンペーンに利用する場合、「あなたが興味を持つ可能性の高い情報をお届けするために利用します」と説明。
- オプトアウトの提供：
- 顧客がデータの利用を拒否できる仕組みを整備。
- 例：ニュースレターの配信停止リンクを必ずメールに記載。
4. 信頼関係の強化とリスク管理
- 信頼関係を強化するメリット：
- 顧客が企業を信頼することで、データの提供に対する抵抗が低減。
- 長期的な関係構築が可能になり、リピーター率が向上。
- データ流出リスクの管理：
- セキュリティ侵害が発生した場合の影響を最小限に抑えるため、事前に対策を準備。
- 例：
- データ流出発生時の対応計画（インシデントレスポンス計画）を策定。
- 問題が発生した際には速やかに顧客に通知し、信頼回復に努める。
データの正確性を維持しつつ、プライバシー保護を徹底することは、顧客満足度と企業の信頼性を向上させるカギとなります。この2つを両立させることで、安心してデータを活用できる基盤を構築できます。
6. 今すぐ始められるデータドリブン営業のステップ
1. 小規模でも導入できるツール紹介
小規模事業者や個人事業主でも導入しやすいCRMツールを活用することで、データドリブン営業を効率的に始めることができます。
- HubSpot CRM:
- 特徴：
- 無料プランが充実しており、中小企業や個人事業主でも使いやすい。
- 連絡先の管理、タスク管理、メール追跡などの基本機能が利用可能。
- 活用例：
- 顧客とのやり取りを記録し、商談の進捗を一元管理。
- ウェブサイト訪問データと連携し、顧客の関心商品を特定。
- 特徴：
- Salesforce:
- 特徴：
- 高度なカスタマイズと豊富な分析機能を備えた業界トップクラスのCRM。
- 小規模チーム向けのプランもあり、段階的に機能を拡張可能。
- 活用例：
- AI機能（Einstein Analytics）を使い、見込み顧客の優先順位付けを自動化。
- 商談進捗や売上予測のリアルタイム分析で、営業活動を最適化。
- 特徴：
- Zoho CRM:
- 特徴：
- 低コストながら直感的に使えるインターフェース。
- カスタマイズ性が高く、特定のビジネスニーズに合わせて設定可能。
- 活用例：
- 顧客属性ごとの売上データを可視化し、セグメント別のアプローチを計画。
- リード管理機能を使い、営業プロセスをスムーズに。
- 特徴：
2. 簡単にできる分析の初歩
データ分析の初心者でも簡単に始められる方法を以下に紹介します。
- データ収集の基礎：
- CRMやExcelを使い、顧客データを整理。
- 例：名前、連絡先、購買履歴、問い合わせ履歴など。
- ウェブサイトのアクセス解析ツール（Google Analyticsなど）と連携し、行動データを取得。
- CRMやExcelを使い、顧客データを整理。
- 基本的なデータ集計：
- 購買頻度の分析：
- 顧客がどのくらいの頻度で購入しているかを確認し、リピーターと新規顧客を区別。
- 例：月1回以上購入している顧客を「リピーター」としてセグメント化。
- 売上データの整理：
- 商品別や地域別の売上を集計し、どの分野が好調かを特定。
- 行動パターンの確認：
- メールの開封率やクリック率をチェックし、反応が高いコンテンツを特定。
- 購買頻度の分析：
- アクションプランの立案：
- リピーター向け施策：
- 割引クーポンやポイント特典を提供。
- 購入頻度をさらに高めるキャンペーンを企画。
- 新規顧客向け施策：
- 初回購入特典を設ける。
- 購買データに基づき、次回購入を促す提案を実施。
- リピーター向け施策：
3. データドリブン営業を成功させるコツ
- データの視覚化：
- ExcelやBIツールを使い、グラフやチャートでデータを可視化。
- 例：売上推移を折れ線グラフで表示し、成長の傾向を一目で把握。
- データを元にした仮説の設定：
- 例：「過去3か月以内にメールを開封した顧客は購買意欲が高い」という仮説を立てる。
- 仮説に基づいてアクションを起こし、結果を検証。
- 小さな成功を積み重ねる：
- 大規模な分析を目指すのではなく、簡単な施策から始める。
- 例：特定の商品を購入した顧客に関連商品を提案する。
- 成果が出た場合、他の顧客セグメントにも展開。
- 大規模な分析を目指すのではなく、簡単な施策から始める。
4. 成功事例：データドリブン営業の実践
- 事例1：小売業
- 状況：特定の商品カテゴリの売上が低迷。
- 対応：
- CRMを活用し、過去にそのカテゴリを購入した顧客を特定。
- メールキャンペーンで新商品情報を提供。
- 結果：対象カテゴリの売上が20%増加。
- 事例2：BtoB企業
- 状況：リード（見込み顧客）のフォローアップに時間がかかる。
- 対応：
- データ分析で商談成立率が高い顧客属性を特定。
- 高確率のリードに優先的にアプローチ。
- 結果：商談成功率が30%向上。
データドリブン営業は、小規模なステップから始めて成果を確認しながら進めるのがポイントです。まずは手軽なツールを導入し、基本的なデータ分析を行うことで、営業効率を大きく改善できます。
7. まとめ：データドリブン営業の未来と可能性
データドリブン営業は、営業活動をデータに基づいて計画・実行・改善するアプローチで、これにより企業は効率性を高め、競争力を強化することができます。以下ではその未来と可能性について詳しく解説します。
1. データドリブン営業の現状とその意義
- 営業活動の効率化：
- データを活用することで、感覚や経験に頼った営業から脱却し、科学的なアプローチが可能に。
- 顧客のニーズや行動を深く理解し、的確な提案を行うことで、商談成功率を向上。
- リソースを優先度の高い顧客や活動に集中させることで、生産性を向上。
- 顧客満足度の向上：
- データ分析を基にしたパーソナライズされたアプローチで、顧客一人ひとりの期待に応える。
- 顧客が「自分を理解してくれている」と感じることで、信頼関係が深まる。
2. AIや自動化ツールの進化と可能性
- AIの活用でより高度な分析が可能に：
- パターン認識と予測：
- AIは顧客データを解析し、購入の可能性が高い見込み顧客を自動的に特定。
- 顧客の行動データを基に、次のアクションを予測し提案。
- 自然言語処理（NLP）：
- メールや顧客との会話内容を解析し、顧客の感情や関心事を把握。
- 画像解析：
- SNSや顧客提供画像を解析し、顧客のライフスタイルや興味関心を理解。
- パターン認識と予測：
- 自動化ツールの進化：
- 営業プロセスの各ステップを自動化：
- リードスコアリングの自動化：CRMに蓄積されたデータを基に、リードの優先順位を自動計算。
- メール配信やフォローアップタスクの自動化：営業チームの負担を軽減。
- 自動化による成果：
- 対応スピードの向上により、顧客満足度の向上。
- 営業担当者が戦略的な活動に集中できる時間を確保。
- 営業プロセスの各ステップを自動化：
3. データドリブン営業がもたらす未来
- 営業活動の高度化：
- リアルタイム分析：
- IoTや5G技術の進展により、リアルタイムでデータを収集・分析可能に。
- 顧客が現在抱えている課題を即座に理解し、提案できる営業スタイルへ。
- ダイナミックプライシング：
- 顧客の購買履歴や市場動向を基に、最適な価格をリアルタイムで提示。
- リアルタイム分析：
- 顧客関係の深化：
- 予測型パーソナライゼーション：
- AIを活用して、顧客が必要とする製品やサービスを事前に提案。
- 例：自動車販売では、購入後のタイミングでメンテナンスプランを自動提案。
- 長期的な関係構築：
- データを活用して、顧客のライフサイクル全体を見据えた提案を行い、顧客ロイヤルティを向上。
- 予測型パーソナライゼーション：
- データ活用の民主化：
- データ分析のコストが低下し、中小企業や個人事業主でも高度なデータドリブン営業を実現可能に。
- 例：無料または低価格のツール（HubSpot、Zoho CRMなど）を利用し、専門知識がなくてもデータ分析を行える環境が整備。
4. 企業に求められる準備と取り組み
- データリテラシーの向上：
- 営業チーム全体でデータの重要性を理解し、基本的な分析スキルを身につける。
- 社内研修やeラーニングでの教育を推進。
- データインフラの整備：
- CRMやデータ分析ツールの導入だけでなく、データの品質を維持する仕組みを構築。
- データの収集・保存・活用に関するポリシーを明確にする。
- 文化の変革：
- データを基にした意思決定を推進する文化を醸成。
- 成果を可視化し、データドリブン営業がもたらす価値をチーム全体で共有。
5. データドリブン営業導入のメリットと課題
- メリット：
- 営業活動の効率化によるコスト削減。
- 顧客満足度の向上による収益増加。
- 正確な売上予測と計画立案。
- 課題：
- 初期導入コストやツールの選定に時間がかかる。
- データの質が低い場合、分析結果が不正確になる可能性。
- チーム全体の理解やスキルの平準化が必要。
データドリブン営業は、営業活動を変革し、顧客との関係をより深く、強固なものにする可能性を秘めています。これからの時代に対応するためにも、データ活用の仕組みを整備し、AIや自動化ツールを取り入れながら、次世代の営業手法を構築していきましょう。
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