CRM Analytics
CRMアナリティクス
Org-wide CRM analytics adoption correlates with 12-20% higher forecast accuracy (McKinsey 2024).
💡TL;DR
CRMアナリティクスは「意思決定の頻度」と「アクション連動性」で評価する。週次で(1)ベロシティ、(2)ステージ滞留、(3)関与者カバレッジ、(4)SLA遵守を出し、改善タスクを自動生成。ダッシュボードだけで終わらせず、Action Feedへ落とす。
定義
CRMデータを用いた分析（パイプライン速度、Win率、活動効果など）で収益判断を支えること。
🏢SMBチームにとっての意味
分析がアクションに繋がらないと現場は見なくなる。タスク化まで自動で行う。
📋実践例
年商5,800万ドルの12ホテル運営会社がCRMアナリティクスを統合し法人予約を監視。導入前はPMSとセールスツールに分散し、予測誤差19%、リード対応SLA遵守38%。週次の分析と自動タスク生成により、SLA遵守は71%、予測誤差は9%、団体予約のWin率は18%→23%に改善し、四半期で64万ドルの客室売上を追加した。
🔧実装ステップ
- 1
ベロシティ、ステージ滞留、失注理由、予測と実績の4つの主要ビューを定義する。
- 2
ダッシュボードを週次更新し、異常値（遅いステージ・低活動）には自動タスクを作成する。
- 3
セグメント/チャネル別に指標を分解し、ミックス変化を早期に捉える。
- 4
役割分担を設定：RevOpsがインサイト作成、マネージャーがタスク完了、担当者が実行。
- 5
タスク完了率を週次で確認し、タスクを生まないチャートは廃止する。
❓よくある質問
分析麻痺を防ぐには？
指標を少数に絞り、乖離ごとにアクションを紐付ける。タスク化できないチャートは削除し、30分のレビューで担当を明確にする。
SMBでも予測モデルを作るべき？
まずは記述的ダッシュボードとルールベースのアラートから始め、データ品質が安定してから軽量モデルを追加する。精度が低いと信頼と採用率を損なう。
⚡Optifaiでの活用
OptifaiがCRMメトリクスを週次集計し、改善プレイをAction Feedに配信。
📚参考文献
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