マーケター・セールス・CSが、今RevOpsに取り組むべき理由

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RevOpsとはなにか？

RevOps（レベニュー・オペレーション）とは、マーケティング、セールス、カスタマー・サクセス／カスタマー・サポートの各チームを戦略的に統合・連携させ、一貫したカスタマー・エクスペリエンスを提供し、収益成長を加速させる手法のことです。

BCGのレポートによれば、RevOpsに取り組んでいる企業は、そうでない企業と比べて次のような傾向が強いことが明らかになりました。

• 営業生産性が10～20％高い
• 既存顧客の満足度が15～20％高い
• 市場投入コストを30％削減
• 19％速い事業成長
• 収益性が15％高い

なぜRevOpsなのか？

もともとB2Bの購買行動は、営業担当者が見込み顧客と面会し、質問に答え、購買決定を支援することで成り立っていました。つまり、営業部門が顧客の購買行動に与える影響は非常に大きかったのです。

しかし近年、このプロセスは大きく変化してきています。

多くの見込み客は自ら情報を収集し、営業担当者と話す前には購買の意思決定のための検討を行うようになっています。そのため、もはや営業担当者だけが購買意思決定の支援を行うのではなく、マーケティング、商品、CSが一丸となって購買意思決定の支援を行うことが、これまで以上に重要になってきています。

このように考えると、各部門が縦割りのサイロ化したKPIを追求すれば、組織は不利な状況に陥ります。

営業部門が新規契約数を主要なKPIに設定し、カスタマーサクセスチームが契約維持率をKPIに設定している例を考えてみましょう。営業部門は、リードに過度な割引を提供することによって多くの顧客を獲得しようとします 。その結果、適正価格で契約したはずの潜在顧客が、必要のない割引を提供されることで、割引期間終了後に離脱し、カスタマーサクセスチームのKPIは悪化してしまいます。これは明らかに、長期的な収益全体の減少へとつながります。

各部門が縦割りで仕事をするのではなく、連携することによって、顧客提供価値を最大化し、収益性向上を目指す組織作りとデータドリブンな意思決定が求められています。その具体例をいくつか紹介しましょう。

• マーケティング：費用対効果の高いリード創出、個別に最適化されたコンテンツ作成、クロスチャネルマーケティング、広告費の最適化
• 営業：営業担当者と顧客のマッチング、接触タイミングの最適化、クロスセルの提案
• CS：ヘルススコアの算出、アップセルとクロスセルのタイミングの最適化、オンボーディングの効率化

Morphのような最新のデータツールは、これを可能にするだけでなく、簡単にします。

RevOpsのケーススタディ

では、実際にRevOpsによって成果を上げた企業の具体的なケーススタディを見てみましょう。

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ItsMyCargo: RevOpsによりユーザー数が113%増加

ItsMyCargoはデンマークの物流会社です。ウェブサイト上での顧客行動を追跡した結果、多くのユーザーが予約画面でサイトを離れていることがわかりました。彼らは、顧客の大半は予約のためではなく、価格を確認するためにサイトを訪れているという仮説を立てました。この仮説を検証するため、より少ないステップで価格を確認できる見積もり専用サイトを作成したところ、ユニークユーザーが127.73%増加しました。

営業チームが見積もりサイトに登録されたメールアドレスにアプローチした結果、サービスを利用した顧客数は前年比113%増となりました。

Flimp Communications : マーケティングからセールスへのリードを一元管理することで、商談数を40%増加

Flimp Communicationsは、インタラクティブなデジタル・コミュニケーション・ツールを提供するアメリカの企業です。同社は以前、リードを手作業で適切な部署に割り当てており、38種類のリードソースに管理しづらい設定値を設け、同社が頻繁に開催するイベントやウェビナーを無視したリード管理をしていました。そのため、営業チームは、どのリードの確度が高いのかわからず、マーケティング部門は、効果的で的を絞ったキャンペーンの作成が困難でした。

こうしたギャップに対処するため、Flimp Communicationはデータ駆動型のダッシュボードを導入し、シンプルな一連の基準に基づいてリードソースのスコアリングを自動化し、適切なチームに割り当てました。‍

その結果、リードのコンバージョンが40%増加し、適切なリードにターゲットを絞り、最初から適切な情報を共有することができるようになりました。

RevOpsを実現するために必要なこと

部門をまたいでデータを管理することは、全員が同じ方向を向くというRevOpsの目標を達成するための鍵となります。例えば、SaaS企業を例にとってみましょう。各部門はそれぞれのツールに以下のようなデータを持っています。

これらのデータをすべて使用することで、リードがどのように顧客になるのか、どのユーザーが課金ユーザーになるのか、ユーザー行動のどのような傾向が最も収益性が高いのかを特定することが可能になります。しかし、こうしたデータはチームごとに分断されているだけでなく、扱うツールもバラバラとなっています。

Morphは、既存のツールセット（Salesforce、Mailchimp、データベースなど）のデータを統合するだけでなく、誰でもそのデータを解析、分析、視覚化し、自然言語のプロンプトを使用して、その結果を全社で共有可能なダッシュボードに出力することができます。

このような業務上のサイロ化を解消するために、Morphは設計されており、これまでは別々のツールとエンジニアリング・チームへの依頼が不可欠であったものが、ひとつのツール上で実現できます。

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