RevOpsとは？

RevOps（レベニューオペレーション）とは、マーケティング、営業、カスタマーサクセス/カスタマーサポートの各部門の業務を、顧客中心に戦略的に統合・連携させ、収益の最大化を目指す手法です。

概念としては下記の図を御覧ください。
※前回RevOpsに関して書いた、下記の記事もあわせてご覧ください。

RevOps注目の背景

このRevOpsに現在注目が集まっています。「revenue operations」のグローバルでの過去5年間の検索トレンドを見てみましょう。

徐々に右肩上がりになっており、直近でも伸び続けていることがわかります。

では、なぜ現在RevOpsに注目が集まっているのかを考察していきたいと思います。

収益拡大最大化・生産性向上に向けたデータ活用の可能性拡大

1つあげられるのは、取得するデータの種類・量が増えたことにより、データを上手く活用することで収益最大化・生産性向上する機会が増えたことです。

具体的にどのようなことかいくつか例をあげてみます。
例えば、
マーケティング：費用対効果の高いリードジェネレーション・個別最適化されたコンテンツ生成・クロスチャネルマーケティング・広告費用の最適化など
営業：営業パーソンと顧客のマッチング・コンタクトタイミングの最適化・クロスセルのレコメンドなど
CS：ヘルススコアの算出・アップセルおよびクロスセルタイミングの最適化・オンボーディングの効率化など
などになります。

上記のように、データを活用することで収益拡大・生産性向上を行う機会は、顧客価値提供プロセスのいたるところに存在します。
しかし、これらで最大の効果をあげるためには、次のような2つの課題を解決する必要があります。

業務のサイロ化

1つ目は、業務のサイロ化です。これは、The Modelの普及などにより、分業化がすすんだことが大きな要因となります。

マーケティング・営業・CSの各部門がそれぞれのKPIに向けて連携せずに動くことで、施策が個別最適になり、顧客への価値提供が最大化しないことです。
これでは、顧客を中心におくのではなく、各業務を中心においた最適化がされるため、顧客への提供価値=収益の最大化が行われません。
業務のサイロ化を解決するためには、RevOpsを構築し、顧客を中心にした業務プロセスを部門横断で作り直す必要があります。サイロを壊すのは、特に大企業では簡単なことではありませんが、RevOpsに取り組むことができると、取り組んでいない企業よりも高い成果を出せる可能性が高まります。

実際に、RevOpsに取り組めている企業では、そうではない企業よりも

• 営業生産性が10-20%向上

• 既存顧客満足度が15-20%向上

• Go-to-Marketの支出が30%減少

• 成長速度が19%向上

• 収益性が15%向上

という調査結果も報告されています。

データのサイロ化

2つ目が、データのサイロ化です。データのサイロ化の要因は、デジタルツールの増加にあります。

例えば、マーケティングはGA、営業はSalesforce、CSはzendeskなど、現代ではその部門の業務に最適なツールを選ぶことは、至極当たり前のことになっています。
下記のグラフからも、実際に1企業が導入するSaaSの数は右肩上がりになっており、まだまだ伸び続けていることがわかります。

このような状況では、各ツールにデータが分散し、1人の顧客の全体像を把握することが困難になります。

例えば、マーケティング部門はGAをみてアプローチ、営業部門はSalesforceをみてアプローチ、CSはzendeskをみてアプローチ、という形をとっていると、それぞれが断片的な情報をもとに施策を打つことになり、顧客提供価値の最大化を行うことができません。これがデータのサイロ化です。

データのサイロ化を解決するためには、顧客に関するデータを統合し、顧客全体像の見える化をする必要があります。これがRevOpsの実現には必要です。

新しいテクノロジーの台頭

これまでみてきたように、顧客価値の最大化のためには、RevOpsの構築が必要で、その構築のためには、業務のサイロ化とデータのサイロ化を解決する必要があります。

しかし、これまで特にデータのサイロ化を解決するのは技術的な困難を伴うことがありました。例えば、名寄せロジックや各種システム連携の開発などです。しかし、最近ではAIや機械学習が台頭してきたことにより、これが大きく改善する兆しが見えています。例えば、意味的な類似度を計算し、異なる名前でもそれが同一の意味をもつかどうか（同一の項目かどうか）の判断や、異なる言語で記述された名前に対してそれが同一の意味をもつかどうかの判定などができるようになってきています。

これは一例ですが、このような技術の精度が高まっていくと、データサイロ化の課題を劇的に解決する可能性があります。そして、近年の進化の速さを考慮すると、それはすぐ近い未来かもしれません。

そのため、そのときになってからはじめるのではすでに遅く、今からその未来に備えてRevOpsを進めていく必要があると我々は考えます。

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