顧客関係管理（CRM）レポートは、パイプライン、収益、顧客活動、営業実績の全体像をチームが把握するためのものです。しかし、多くのアナリストにとって、こうしたレポートの作成は今なお非常に手間のかかる手作業です。
Salesforceのデータをエクスポートします。財務部門から表計算ソフトを取り込みます。先週から変更されたフィールドをクレンジングします。フォーミュラを作り直し、結合を確認しながら、最終的な数値が前日に誰かが見たダッシュボードの数値と一致することを祈ります。
だからこそ、レポート作成にはCRMワークフローの自動化が重要です。目的は単に新しいダッシュボードを作成することではありません。レポートを支えるロジックをワークフローに組み込み、再利用して、一貫した方法で実行することです。
CRMワークフローの自動化とは何か
CRMワークフローの自動化では、定義済みのルールと再利用可能なステップを使用して、CRM業務全体の反復作業を削減します。日常的な営業業務では、たとえば新しい見込み客を適切な営業担当者に割り当てたり、商談が特定のステージに達したときにフォローアップのリマインダーを送信したりします。レポート作成チームにとって、分析の自動化とは、その考え方をデータ準備とレポート作成に応用することであり、繰り返し行う作業を反復可能なワークフローに変換して複数のソースのデータを連携し、手作業を減らしながら結果を提供することです。
アナリストのレポート作成ワークフローにも、同じ考え方が当てはまります。同じCRMレポートを毎回手作業で作り直す代わりに必要な入力データを接続し、同じ前処理の手順を適用して、一貫した出力を生成する再利用可能なプロセスを構築します。
CRMにおけるワークフロー自動化の一般的な例
一般的なCRMの自動化では、多くの場合、次のようなフロントオフィス業務に重点が置かれます。
- 担当地域、取引規模、営業担当者の対応状況に基づくリードスコアリングと割り当て
- フォームへの入力、ミーティング、営業活動後のフォローアップメール
- 商談のステージ変更に伴うパイプラインの更新
- 定期レポート用にCRMデータを準備するレポート作成ワークフロー
ただし、これらの例だけでは全体像を捉えきれません。自動化機能を備えたCRMは営業チームの業務推進に役立ちますが、アナリストには、その裏側にあるレポート作成プロセスのためのCRMワークフロー管理も必要です。レポート作成がエクスポート、表計算ソフト、繰り返しのクレンジング作業に依存している場合、自動化によって手作業のCRMレポート作成を再利用可能なワークフローに変えられます。
CRMレポートが脆弱な理由とダッシュボードでは解決できない理由
実際の手作業は、ダッシュボードを開く前から始まっています。アナリストはSalesforceの商談データをエクスポートし、地域別目標のスプレッドシートをダウンロードし、別のシステムから製品階層データを取得します。さらに、前週のフィルターが引き続き使用できるかを確認し、担当者名をクレンジングし、日付ロジックを更新して結合処理を再構築したうえで、週次ビューを更新します。レポート自体は定期的に作成されます。しかし、その背後にあるワークフローは再利用を前提に設計されていません。
ビジネスルールは、スプレッドシートの数式、SQLスニペット、ダッシュボードのフィルター、担当者の記憶の中に分散しています。そのロジックが再利用可能なワークフローに組み込まれていなければ、レポートを作成するたびに誰かが同じ一連の判断を繰り返さなければなりません。Gartnerは、データ品質プログラムにも同様の問題があり、手作業がより適切なデータ管理の実践に向けた取り組みを妨げていると指摘しています。
入力データが変化すると、その脆弱性はさらに高まります。CRMレポートがCRMデータだけに依存することはほとんどありません。アナリストは、Salesforceの商談データに販売目標、担当地域、財務上の調整、マーケティングデータを組み合わせます。これらのデータソース間では、フィールド名、日付形式、カテゴリラベルが必ずしも一致していません。いずれかが予告なく変更されても、レポートでは明確なエラーが発生しないことがよくあります。一見妥当に見えても、実際には誤った数値が算出されます。目に見えるエラーよりも危険なのは、誰かが気づくまでに、その誤った数値がさらに広く共有される可能性があるためです。
脆弱なシステムは通常、その時点では妥当に思える一時的な対処の積み重ねによって作られます。表計算ソフトのフォーミュラで一度限りの問題に対処します。会議の直前に、ダッシュボードへ急いでフィルターを追加します。手作業によるクレンジングが「いつものやり方」として定着します。やがて、こうした一時的な対処がプロセスそのものになります。その後、アナリストが退職したり、CRMが変更されたり、事業部門から少し異なる切り口でのデータ分析を求められたりすると、どのバージョンが正しいのか、誰にもはっきりと分からなくなります。
ダッシュボードではこの問題を解決できません。CRM分析ソフトウェアを使用していても、アナリストがCRMシステムからデータをエクスポートし、表計算ソフトや別のツールで変換して、プラットフォーム外でレポート作成ロジックを再構築している場合があります。ダッシュボードはデータがすでに準備され、安定していることを前提としているため、ETL作業の多くはダッシュボードが読み込まれる前に行われます。ダッシュボードは「事業部門に何を見せるべきか」という問いに答えます。一方、アナリストは「ダッシュボードに使用するデータを、毎回正しく準備するにはどうすればよいか」という問いにも答える必要があります。
Salesforceの「State of Sales」の統計は、このギャップを数値で示しています。営業責任者は自社データの19％が利用できないと推定しており、AIを活用している営業チームの74％が、その結果としてデータ整備を優先しています。上流のワークフローに関する問題は、一部だけに見られる特殊なものではありません。広く発生している問題であり、その上に新しいダッシュボードを追加しても解消されません。
繰り返し実行できるCRMレポート作成ワークフローの設計方法
反復可能なワークフローを導入すると、レポート作成プロセスは「毎週同じ手順を一からやり直す」ものから、「すでに定義したプロセスを実行する」ものへと変わります。どのツールを使用しても基本的なアプローチは同じです。ロジックを明確にし、各ステップを正しい順序に並べ、実際のデータで発生する例外に対処します。
まず、すでに多くの時間を費やしている定期レポートを1つ選びます。プロセス全体を整理します。
- データはどこから取得しますか？
- どのフィールドが重要で、どのフィールドをクレンジングまたは標準化する必要がありますか？
- どの結合処理を繰り返しており、どのキーでソースを接続していますか？
- レポート作成のたびに、どの計算を作り直していますか？
- 出力はどこに送られ、誰が確認しますか？
これらの質問への回答によって、ワークフローが定義されます。残す列、空白の日付フィールドの処理方法、2つのソースで値が異なる場合に信頼するアカウントIDなど、これまで手作業で判断していた各ステップを、毎回同じように実行されるルールとして組み込みます。
データの接続と準備
繰り返し実行できるCRMワークフローでは、まずデータソースに接続し、結合する前に各データを一貫した形式に整えます。Alteryx Designer では、セレクトツールを使用して、後続の処理に渡す列の選択、列名の変更、データ型の設定を行います。これはフィールド名やデータ型に不整合のあるソースへ接続した後に行う標準的な最初のステップです。続いて、クレンジング処理によって形式を標準化します。具体的には、余分な空白の削除、カテゴリラベルの修正、ソースごとに異なる形式でエクスポートされた日付フィールドの統一などを行います。
CRMとCRM以外のデータソースの結合
ほとんどのCRMレポートは、CRMデータ以外のデータにも依存しています。Salesforceの商談データを、担当地域の表計算ソフト、財務データのエクスポート、販売目標ファイルなどと結び付けるにはデータの結合が必要です。この結合の信頼性は、キーの一貫性に左右されます。Alteryx Designer では、結合ツールを使用し、指定したキーフィールドに基づいて2つのデータストリームを結合します。その結果、一致したレコードと、左右それぞれのデータストリームで一致しなかったレコードという3つの出力が生成されます。一致しなかったレコードを気づかれないまま破棄せず、レビュー用の出力に振り分けることが重要です。これが、確実に機能する結合と、レコードを知らないうちに除外してわずかに誤った合計値を生成する結合との違いです。
定期的な計算の適用
パイプラインカバレッジ、加重商談金額、ステージ転換率、経過日数などは、プロセスが手作業の場合、レポートを作成するたびに作り直される計算です。Alteryx Designer では、フォーミュラツールを使用し、保存された式に基づいてフィールドを作成または更新します。これらの式はワークフローの一部として、実行のたびに自動的に適用されます。計算ロジックは一度だけ定義され、ワークフロー内に保存されます。誰かが誤って上書きする可能性のある表計算ソフトのセルや、アナリストが前四半期に行った作業の記憶に依存することはありません。
出力を送信する前の検証
検証ステップのないワークフローは、上流で何も変更されていないことを前提に実行するようなものです。レポートを出力する前に、行数がソースデータと一致しているか、結合したデータセット間で合計値が整合しているか、必須フィールドにすべて値が入力されているかなどを確認すると効果的です。これらのチェックはワークフローに直接組み込めるため、実行のたびに自動的に行われます。チェックに失敗すると、誤った出力がステークホルダーに届く前にワークフローが停止します。レポートの配信後にエラーを発見するよりも、迅速かつ低コストで対処できます。これが、定期的な分析業務において一貫したデータ品質と信頼性の高いデータ統合の基盤となります。
実際の運用ではどうなるか
上記の接続、準備、結合、計算、検証といったワークフローステップは、CRMへのネイティブ接続機能を備え、視覚的でガバナンスの効いた、繰り返し実行可能なワークフローを構築できるあらゆるプラットフォームで実行できます。以下では、Alteryx Oneを使用してこの仕組みを説明します。
営業オペレーションアナリストが、Salesforce、担当地域マッピング用の表計算ソフト、財務データのエクスポートを使用して週次売上高の照合作業を行っています。ワークフローを導入する前は、エクスポートデータのダウンロード、不整合のあるフィールドの手作業によるクレンジング、システム間で一致しない地域コードの照合、営業担当副社長にレポートを提出する前の合計値の再確認に、毎週約2時間かかっていました。
このワークフローを構築するきっかけとなった具体的な問題は、担当地域マッピングファイルでは州の正式名称が使用されていた一方、Salesforceでは2文字の州コードがエクスポートされていたことです。この不一致により、結合時にレコードが気づかれないまま除外されていました。エラーは発生せず、単に除外されていたのです。アナリストが気づいたのは、週次の合計値が前週とわずかに異なっていたからです。この問題は、数か月前から発生していた可能性があります。
Alteryxでは、データを結合する前にセレクトツールを使用して3つのソースすべてのフィールド名を統一します。検索・置換ステップで州の正式名称を2文字の州コードにマッピングし、結合キーの一貫性を確保します。結合ツールでSalesforceの商談データと担当地域ファイルを結合し、一致しなかったレコードをレビュー用の出力に振り分けます。これにより、一致しない地域コードが消えてしまうことなく、すぐに確認できます。フォーミュラツールの式を使用して、結合したデータセットからパイプラインカバレッジと加重金額を計算します。最後の検証ステップではレポートを書き出す前に、行数をSalesforceのソースデータの総数と照合します。以前は手作業で行われていたデータ準備および変換ステップは、現在では、IT部門が日常的なロジックを管理することなく、監視および統制できる、監査可能で反復可能なワークフローに組み込まれています。
スケジュール設定と実行
ワークフローの構築と検証が完了したら、アナリストが手動で開始するのを待つことなく、設定したスケジュールに従って実行できます。Alteryx Oneでは、Salesforce Inputツールを使用するワークフローを含め、クラウド上でスケジュール実行できます。
CRMデータの準備、関連データセットの更新、最終的な出力の配布など、複数のワークフローにまたがる複雑なレポート作成プロセスでは、オーケストレーション機能を使用して各ステップ間の依存関係を定義し、順番に実行できます。
CRMレポート作成プロセスを自動化すると何が変わるのか
この変化によって得られるのは、時間の節約だけではありません。クレンジングロジック、結合条件、計算、検証チェックを手作業で適用するのではなく、ワークフローに組み込むことで、エンタープライズレポート作成チームにとって、時間の節約以上に重要な3つの変化が生まれます。
記憶に頼らず、監査可能なプロセスへ
コンプライアンスに関する疑問が生じたり、数値に違和感があったりした場合、その答えはワークフローの中にあります。誰かが前四半期に行った作業の記憶に頼る必要はありません。すべての実行を追跡できます。すべてのルールを確認できます。これまで特定のアナリストの作業手順に依存していた組織の知識が、ガバナンスの適用された、内容を確認できるワークフローに組み込まれます。これにより、IT部門はすべてのステップを直接管理することなく、プロセスを監督できます。
ばらつきをなくし、一貫した処理へ
データが更新されるたびに、同じロジックが適用されます。フィールド名の変更、新しい地域コードの追加、財務データのエクスポート形式の変更など、ソースに変化があった場合は気づかれないまま誤りが出力に紛れ込むのではなく、対応が必要な例外として検出されます。ビジネスルールが記憶に頼らずワークフローに組み込まれているため、2人のアナリストが同じレポートを実行すれば同じ結果が得られます。
アナリストの時間を解釈に充てられるようになります
レポートを一から作り直す作業が不要になれば、パイプラインレポートの再クレンジングに費やしていた2時間を営業担当副社長が本当に知りたい問いの分析に充てられます。たとえば、南東部でカバレッジが低下した理由や、その原因が担当地域の割り当てにあるのか、パイプライン創出にあるのかを分析できます。
これが、レポート作成の自動化がもたらす実用的な価値です。アナリストの判断を不要にするのではなく、その判断力の活用を妨げている、付加価値の低い反復作業を取り除きます。Salesforceのデータによると、AIを導入している営業チームの74％がデータ整備を優先しています。ワークフロー基盤を構築することで、データ整備を一度限りのクレンジングではなく、拡張可能なプロセスに変えられます。
はじめに
Alteryx Oneは前述のワークフローをサポートします。アナリストがビジネスロジックを担い、IT部門が監督と管理を維持できる、ガバナンスの適用された監査可能な環境で、視覚的なデータ準備と変換を実行できます。現在使用している定期的なCRMワークフローを基に、次の方法で評価できます。
- 無料トライアル： ワークフロー自動化のトライアルを開始し、現在手作業で実施しているCRMレポート作成ワークフローを再利用可能な形で構築してみましょう。ご利用を開始するのに、特別な設定は必要ありません。
- デモのお申し込み：お客様のCRMレポート作成シナリオに合わせて、上記のワークフローがどのように構成されるかをご覧になりたい場合は、デモをお申し込みください。お客様の環境に沿ってご説明します。
- 実際の動作をご覧ください：「セールスパイプラインの統合とレポーティング」のユースケースでは、CRMデータ、関連データソース、計算、出力配信までを含むワークフロー全体がAlteryx Oneでどのように実行されるかをご覧いただけます。