【集計・分析】営業視点でのツールの違いと使い方 Excel / Googleスプレッドシート / R / Python 版

営業で数値をおもにいじる時は、主にこの3つかと思う。
・レポート
・セールス戦略
・社員管理・採用戦略

頻度としては上から順に多くなっていくことが多いと思うが、
下に行くほど集計から分析の色が強くなっていくかと思う。

僕の務めていたベンチャー系の企業だと、
・レポート:週に2,3回
・セールス戦略:月、Qに1回
・社員管理・採用戦略:半年に1回
こんなイメージだ。

で、この記事ではそれぞれどの作業ではどのツールを使うべきなのか、
またExcel以外使ったことないよって人には他のツールの利点を解説したい。

ツールのメリット・デメリットを営業視点で

まずはざっとそれぞれのメリット・デメリットをまとめる。
あくまで個人的な見解だけど、営業視点で記載する。

■Excel
メリット:
・圧倒的な操作性の高さ
・ファイル形式や操作が世の中のスタンダード
・テーブルを直接イジレるので視認性が高くストレスフリー

デメリット:
・数1000行、数10列になるとかなり見にくい・重い
※僕の経験では、関数計算は数万セルを実行すると止まる。
サイトによると最大1,048,576行、16,384列らしい。もちろんPC性能や環境による。
・自動化を目的としたマクロ・VBA機能は、結構古く(イメージがある)
あまりいい最新で良い書籍がない・ネット情報が少ない
・WordなどのOfice系や外部サービスと連携もできなくはないが、結構面倒くさい

■Googleスプレッドシート
メリット:
・クラウドなので、共有・共同編集に最強
・GoogleアナリティクスなどGoogle系のサービスと連携しやすい。
(Excelでいうマクロ・VBAのappscriptが書きやすく、WEB記事も多い)
・テーブルを直接イジレるので視認性が高くストレスフリー

デメリット:
・appscriptはまだまだ書籍は少なく体系的に学びにくい
(ただjavascriptベースなので、エンジニアなどに聞けばわかるっぽい)
・関数処理やデータリロードはやっぱり時間がかかる
・まだまだ業界スタンダードとはいえない

■R
メリット:
・基本統計量や相関係数行列、ダミー変数作成など、
ちょっと統計的な見方や回帰をしたいときには最強。
・モデリングなど、更にワンステップ上のことをやるときに必要。
・書籍、WEB記事が豊富

デメリット:
・上記2つに比べて学習投資が必要
・テーブルを直接イジレるわけではないので、エラー時にはイライラする
・自動化という趣旨では、あまり使えない(個人的な意見)

■Python
メリット:
・機械学習など分析を発展させるときに便利
・スクレイピングや、データを他のWEBアプリに投げるときなど、
プログラミング言語であるメリットは強い
・やってみた系のWEB記事が豊富

デメリット:
・上記3つに比べて学習投資が必要
・jupyternotebookなどを使って即時実行という利点もあるが、
libraryによって書き方が変わるので、会議などでその場で解説しながらという使い方には不向き

ざっと個人的に感じていることを書いてみたが、もちろんこの4つはもちろん並列で比べるものではない。

実際の現場ではどう使い分けるか

ここからは上記を踏まえ、営業活動においての実際の使い分けについて書いていく。

■Excel
ここはもういいと思う。
数100行ぐらいのデータなら、ピポットテーブルとソートで、単純集計にはもう最強。
個人てきにはよく分からんデータをまず理解するためにはものすごく便利だと最近再認識している。

■Googleスプレッドシート
チームでの数値共有は、Excelでやっている場合は一秒でも早くスプレッドシートに変えるべき。
関数を仕込んでおいて、数字の入力さえ行えば集計している、という状態がベスト。
売上管理・行動管理・案件管理など。

あとやはり最強の使い方は、Googleアナリティクスと連携させて、関数処理とグラフ化まで行っておくこと。
僕は上で書いたレポート処理は、WEB記事の広告レポートをこれで半自動可していた。
操作としては、記事URLを入力→30日間のUUやPV、属性がGAから引っ張られる→全記事と比較してグラフ化→グラフ画像をPPTに貼ればレポート完成となる。
ちなみにGoogleスライドというPPTぽいやつに自動で貼ることもできるし、
最強と思うのは軽いスクレイピングもできてしまうこと。
競合の類似記事を抽出したりできるので、これも半自動でレポートに入れたりできる。

その場で関数処理をするというよりも、ルーチンワークの処理をする際に使うべき。

■R
lm、glm、glmm関数などモデリングするときは最強と思っている。
例えば営業成績を分析する際に、提案回数、クライアントの性別、セミナーの参加などを説明変数に持ってきてそれぞれの関係が見てみたい、みたいなときに使う。
つまり上で書いたセールス戦略の分析みたいなことだ。
あとは社員管理・採用戦略なんかも、採用時の社員情報を個人成績と付け合わせて分析すれば、採用方針も固まりやすくなる。

ここはExcell・スプレでできないことをしたいときにつかうイメージ。

■Python
Pythonはあくまでプログラミング言語なので、逆にいえば何でもできる。
僕は提案書を書くときの材料としてスクレイピングでタイトルデータを引っ張ってきたり、
今構想中なのは、PPTを自動で操作して報告書を完全自動で作ろうと思っている。

機械学習はPythonがいいと思うので、Rで書いたようなことを教師なし分類でKmeansしたいとか、
もっと発展して記事データでなんか分析アプリつくりたいときなど。(僕はまだここまでできない)

とざっとまとめたが、全て使えるにこしたことはない。
僕も1年前まではExcellも単純集計ぐらいしか使えなかったしVBAもマクロも言葉すら聞いたことがなかった。
なので、今Excelしか使ってないよって人はとりあえず動かしてみると、その便利さに驚くと思う。

僕も自分で営業ツール考えるのはネタ切れなので、
こんな機能やツールがあったらいいなというのがあったらコメントなど貰えれば、
あとでコードをアップする(かもしれません)。

※※※

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