製造業の購買担当者がAIにかわることってあり得るの?
製造業の営業担当者の中には、自社製品を販売する代理店のパフォーマンスを正しく把握していないケースが少なくないと思われます。
しかし、代理店の売上や在庫状況、訪問頻度などの数字的なデータを集約・可視化することで、営業は代理店の弱点や課題をより具体的に捉えることができるようになります。
本記事では、代理店の活動実態を可視化するためのモニタリングシステムの構築方法について紹介します。
この仕組みを導入することで、営業は代理店毎のサービスレベルを定量的に分析できるようになり、より効率的な営業を展開できるでしょう。
代理店モニタリングシステムを構築するには、まず代理店からの報告内容と頻度を定めます。
例えば、売上高、在庫数、訪問先企業数などを毎月末締め基準で報告を求める、といった感じです。
報告内容をExcelフォーマットなどで設計し、営業管理部門が代理店から毎月集める仕組みとします。
集めた数値情報はデータベースへ整理入力し、Web上から参照可能な形態とする必要があります。
数値データが集約されれば、データ可視化ツールを用いてグラフ化して分析します。
例えば、代理店別売上高の推移グラフから好調店と振るわない店を一目で見極められます。
また、データを時系列に並べ替えることで、特定月が好調だった要因を追跡したり、訪問頻度と売上の相関関係を検証できます。
これらの分析結果から、営業は効率的なサポート体制を構築できるでしょう。
最新の IoT技術を活用すれば、さらに細かな代理店動向を捉えられます。
例えば、代理店が保有する商品のIoTセンサーを通じて、実際の在庫状況や商品の搬入出動向を毎日モニタリングできるでしょう。
こうした最新技術は営業の立候補支援に不可欠となってきています。
ビッグデータを活用した細かな需給予測も可能になるでしょう。
製造業営業の最新戦略の1つと位置づけるべきでしょう。
以上、代理店の活動動向を定量的に分析できるモニタリングシステムの構築手順と、活用事例について説明しました。
この仕組みを導入すれば、営業はもちろん管理職も代理店マネジメントをより方向性のあるものとできるでしょう。
調達購買業務の効率化だけでなく、システムを導入することで、コスト削減や製品・資材のステータス可視化のほか、属人化していた購買情報の共有化による内部不正防止や統制にも役立ちます。