
次世代のB2Bセールス ―ヒトとAIの協働による次世代の営業スタイルの実現に向けて―【前編】
AI活用の営業改革を成功させるために、重要な5つのポイントのうち、「ヒトとAI協働での付加価値提供」「営業オペレーションモデル」について解説します。
データに基づく意思決定や業務プロセスのデジタル化を進める上で、データの品質をいかに担保するのか、という問題は避けられません。
“Garbage in, garbage out”(ゴミを入力するとゴミが出力される)とも表現されるように、正確性を欠いたデータや、複雑にサイロ化したデータは、データ分析の精度を低下させてしまいます。また、データ活用全体のコストや効率性にも悪影響を及ぼし、組織が望むパフォーマンスの発揮を阻害する要因となり得ます。
また、SaaSやパッケージソフトの導入が当たり前となっている現状では、製品ごとに依存するデータモデルが異なるという新たな問題も生じています。これらの問題に対応するには、ベスト・オブ・ブリード型のシステム構成を前提にした上でデータ品質戦略を確立し、場当たり的なデータ品質管理から脱却する必要があります。
データ品質管理は、大きく6つのステップに分けて検討することができます。まず対象範囲・アプローチを決定し、その上でどのように統制・管理するか、組織・プロセスを設計します。その後、データ品質を維持・運用するためのインフラストラクチャを検討し、必要となるトレーニングを施し、品質プログラムを展開します。
この中ではStep3の「データ品質プロセス定義」が特に重要であり、データ品質を向上させ、効果を確実なものとするためのキーとなります。
以下の図4はデータ品質プロセスのフレームワークです。各構成要素内で、次のプロセスを実施するために明確化すべきポイントを記載しています。このデータ品質プロセスに従うことで、PDCAサイクルを実行することが可能となります。
では、データ品質管理の成熟度はどのように評価するべきでしょうか。PwCではデータ品質の成熟度を測るにあたって「戦略的資産としてのデータに対する信頼レベル」と「企業データを取り巻く人・プロセス・テクノロジーの成熟度」を評価の軸としており、成熟度レベルを「気づいていない」「Reactive(反応的)」「Proactive(主体的)」「Optimized(最適化)」の4段階で定義しています。
成熟度レベルを「Optimized(最適化)」に到達させるためには、スポンサーやエグゼクティブ/ボードメンバーがデータ品質の影響度や重要性を理解することが求められます。また、全社で保有しているデータ資産をうまく維持・運用・活用できるよう、専門組織やプロセス、それらを支えるテクノロジーを整備していく必要があります。
PwCでは、自社が保有しているデータ・トランスフォーメーション・フレームワークに基づき、成熟度の評価から、ビジネス戦略から実業務への落とし込み、データ品質管理ツールの導入と運用まで、一貫した支援が可能です。各種業界への支援を通じて豊富な知識・経験を有しており、PwCグローバルネットワーク共通の知見・方法論・ツールセットも活用することで、クライアントが抱える多様な課題解決に貢献します。
また、組織全体のデータ戦略を踏まえ、最小限のリソースで最大の効果を発揮するデータ品質管理導入を支援します。
AI活用の営業改革を成功させるために、重要な5つのポイントのうち、「ヒトとAI協働での付加価値提供」「営業オペレーションモデル」について解説します。
AI活用の営業改革を成功させるために、重要な5つのポイントのうち「学習データマネジメント」「トラスト」「テクノロジー」について解説します。
第2回では、プライバシー保護重視の時代において顧客からの「信頼」を育むためにマーケターは何をすべきか、顧客理解の重要性とともにアプローチ方法について述べます。
第11回は、金沢大学 融合研究域 融合科学系 教授 金間大介氏を迎え、PwCコンサルティングのディレクター東海林崇とマネージャー池田真由が、労働力減少問題の課題先進業界である「福祉・介護」業界における今後の人材獲得戦略を議論しました。
東京大学とPwC Japanグループは未来を創出する経営人材育成を目的に全国の大学の学部生・大学院生を対象にサマープログラムを実施しています。2025年度は受講対象を「全国の大学の学部生・大学院生」へと拡大しました。ビジネスとテクノロジーの双方について理解しながら、ビジネスアイデアを企画・推進し、企業を目指すための力を一緒に学べる講座です。 申込期限:2025年7月31日(木)※2025年7月24日(木)14:00までにID登録が必要です。
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