予測分析サービス
株式会社日産サティオ宮崎

（平澤）
宮崎県内は公共交通機関があまり利用できない地域も多いので、車は基本的に必需品です。
また、九州では宮崎・佐賀・長崎で軽自動車の比率が高くなっています。お子さんが大人になって免許を取ると、車を購入するケースが多いですね。
車の運転に慣れないうちはどうしても傷を付けたりしがちなので、1台目は中古車という選択肢もあったのですが、最近はやはり安全装置やナビの付いた新車をお求めになるお客様が増えました。

（平澤）
私はすぐに「これはいい」と思いました。当社ではCA（カーライフアドバイザー）が、自分が管理している数百名のお客様の中から20～30名を毎月ピックアップして「ターゲットリスト」を作成し、そこにアプローチするという営業スタイルをとってきました。
しかし、リストを作る作業に非常に時間がかかるわりには、手作業のためにヌケやモレが防げず、内容的にもよく知っているお客様や情報が多いお客様に片寄ってしまうなど、CAによってリストの質にばらつきが生じてしまいます。私はこういった問題意識をずっと持っていて、いろいろなシステムやツールなどを検討してみましたが、なかなか求めるものに出合えませんでした。
　それに対して、予測分析サービスではビッグデータに基づいたリストが毎月提供されると聞いて、いま申し上げたような問題を一挙に解決できるのではないかと感じました。また、昨今の働き方改革にもあるように、CAの仕事からもっと無駄を省いて効率化したいと思ったのです。 　もう一つは、CAに対する評価の問題です。従来の方法ではターゲットリストの品質にばらつきがあるため、それを元に営業活動をして成果が上がったとしても、がんばったせいなのかたまたま売れたのか、もしくは売れていないけれどきちんとやっているのか、なかなか判断がつきませんでした。
　しかし、ベースとなるリストが全社的に同じレベルのものであれば、結果を左右するのは個人の努力による部分が大きい。成績が継続して上がらない人はリストの使い方や仕事のやり方のどこかに問題があるのではないかと考えて、対策を立てやすくなります。予測分析サービスによって、営業活動の結果を分析したデータも得られるので、そこから次の展開につなげることができると思いました。本人にとっても、結果を客観的な数字で示されるので、納得しやすいという面があります。

（今村）
大きな差ではないものの、店舗によってばらつきはありますね。リストを素直に活用しているどうかが、結果に表れたのかもしれません。

（平澤）
CAは成果を最大化するために努力しているので、上からいわれなくても、常に効率を意識しながら仕事をしています。ただ、その意識が強すぎるとマイナスになってしまう場合があります。リストに100名のお客様が載っているのであれば、下位のほうは無駄だとは考えずに100人目まできっちりアプローチする。効率だけ考えると、「あなたはこの車に乗っているから次はこれ」と手っ取り早く勧めがちですが、お客様が何を考えていらっしゃるか、本当のところはなかなか分からないはずです。だから、車に関する旬の話をしながらお客様のニーズを探らなくてはいけません。

（山波）
リストのお客様について、自分が考えていたのとは違う車種がお勧めとして掲載されているケースが結構あり、それは大きな発見でした。また、掲載回数が何回の人は受注率が高いと感じたら、掲載回数が同じである他のお客様に集中してアプローチするなど、自分の店舗なりのリストの活用方法を工夫したこともあります。店長としては、以前に断られたお客様を再訪するよう指示する際も、リストに載っているからということで話しやすかった面がありました。

（平澤）
自分でリストを作成していると、断られたお客様を翌月のリストに入れることはなかなかできません。しかし、予測分析サービスのリストでは2回、3回と出てくるから行かざるを得ない。そこで、前回はこう言って断られたから次はこんな話をしてみようとか、お勧め車種を変えてみる。そうすると、お客様の対応も変化するというように、CAの側に工夫が生まれてきました。

（平澤）
これまでお話ししたように、CAによる個人差を少なくして底上げを図るためにも有効だと思います。また、予測分析サービスの導入に合わせて、ほかの業務プロセスもシステマチックなものに変えていこうとしています。それができるのは、予測分析サービスによる客観的で信頼性の高いデータがあることが大前提です。さらに、これから当社に入ってくる若い人たちにとって、このようなツールや仕組みは必須でしょう。 　いま、車を取り巻く環境が大きく変わりつつあり、カーディーラーというビジネスも変革期を迎えています。おそらく、あと4～5年で激変することは避けられない。そんな時にリスト作りに時間をかけていたら、急速に進化するテクノロジーについて勉強する時間がなくなってしまいます。また、ワークライフバランスの面からも、仕事の効率化をいっそう進める必要があります。 　ビッグデータの活用やデータの分析という面では、当社はかなり早くから取り入れており、成果が出ています。データはツールのひとつであって、それをいかに活用するかが重要です。予測分析サービスのデータは信頼性や客観性が非常に高く、分かりやすいので現場でも使いやすく、いろいろな面で成果につなげやすいと思っています。