営業分析とは？基本の3ステップと実践で使える8つの手法を解説

📋 この記事の要点

• 営業分析は、個人の勘や経験に頼った営業を、データに基づく再現性のある改善へと変える取り組み
• 顧客ニーズの正確な把握、属人化の解消、客観的データに基づく意思決定に不可欠なプロセス
• 市場の動向・課題の要因・施策の検証という3ステップを軸にPDCAを回すことが基本となる
• KPI分析や競合分析など、目的別に8つの分析手法を使い分けることで多角的に課題を特定できる
• AI搭載のSFA活用でデータ収集や商談要約を自動化し、分析工数を削減して効率的な運用が可能になる

この記事は16分で読めます

営業成績が思うように伸びない組織では、商談の進め方や顧客とのコミュニケーション手法が個人の経験や勘に依存しているケースが多く見られます。営業の成果を高めるための分析、いわゆる「営業分析」は、こうした課題を解決するための取り組みです。営業活動や商談のデータを整理・分析することで、成果につながる要因とそうでない要因を切り分け、再現性のある改善策を導き出せます。

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本記事では、営業分析の基本的な考え方から、実践で使える8つの分析手法、さらに、近年主流になりつつある最新のAI活用状況も解説します。感覚に頼った営業管理から一歩踏み出したい方は、ぜひ最後までご覧ください。

営業分析とは、営業活動や商談に関するデータを収集・整理し、成果につながる要因を明らかにする取り組みのことです。売上が伸び悩んでいる要因や、成果を上げている営業担当者の共通点を、感覚や経験則ではなくデータに基づいて特定することを目的としています。

営業活動は日々の商談や顧客とのやり取りの積み重ねであり、その過程には成果を左右する多くの手がかりが含まれています。しかし、これらの情報が個人の記憶やメモに留まっている限り、組織として活用することはできません。営業分析では、営業活動に関するあらゆる情報をデータとして蓄積・整理し、改善点を可視化します。

営業分析で扱う主なデータは次の通りです。

• 販売データ：売上高、受注件数、平均取引額など
• 商談・案件データ：商談化率、受注率、案件のステージごとの進捗状況など
• 活動データ：架電数、訪問件数、メール送信数などの日報情報
• 顧客データ：業種、企業規模、購買履歴、Webサイトの閲覧履歴などの行動データ

これらのデータを組み合わせて分析することで、単一の指標だけでは見えなかった課題や改善のヒントが見えてきます。

営業分析を重視すべき理由として、主に次の3点があげられます。

買い手のニーズを把握するため

営業活動の対象となる買い手のニーズを把握できれば、自社商材を必要とする方に向けて適切にサービスを案内できます。

買い手の情報を整理してまとめておくことによって、業種業界、会社規模によって異なる課題の傾向を掴み、営業手法に活かすことが可能です。感覚ではなくデータにもとづいた判断になるため、営業担当者による提案内容のばらつきも防止できます。

属人化している営業のスキル・ノウハウを共有するため

安定して成果を出している営業担当者の活動量や内容をデータ化し、ノウハウに落とし込むことで営業組織全体のスキル底上げと脱属人化を実現できます。

例えば、優秀な営業担当者の商談前の準備やトーク内容を整理してナレッジとして共有します。それを見たほかの営業担当者は、「こういうときはこうやって伝えれば、受注につながる」といった学びを得られます。

実際に成果を出している方法を再現するには、ノウハウを可能な限り、具体的な数値に落とし込むことが大切です。そのため、デジタルツールなどを活用し、データを収集・可視化するための環境構築も欠かせません。

客観的なデータから改善アクションを起こせるため

営業分析を行うと、データから課題や成功要因を明確に把握できます。主観的な意見や予測に頼ることなく、客観的な判断と意思決定が可能となります。さらに、データに基づく改善アクションを継続的に積み重ねることで、問題解決と成果向上のサイクルが定着していきます。

また、データは多様な視点で細かく分解し、可視化しておくことでより詳細な課題が見つかります。例えば、売上を「業種業界」、「最終的な意思決定の理由」軸で分解してみましょう。

「この業界はこういう理由で意思決定することが多いな」→「同業界の顧客との商談では『こういったことでお困りではないですか？』と仮説を提示してみよう」のようなアクションが生まれます。

営業分析は、下記の3つのステップに沿って進めます。

1. 動向分析
2. 要因分析
3. 検証分析

近年は、営業分析の負荷が生成AIやAIエージェントによって軽減されつつあります。市場データの収集・グラフ化や、仮説に対する初期分析をAIが支援することで、分析にかかる工数を抑えながら検証のサイクルを早められるようになってきました。

1. 動向分析

動向分析とは、自社が属する市場の動向をグラフや表で可視化する分析手法です。自社の売上が変動しているとき、市場全体のトレンドや季節要因を把握して、外部要因を検証します。

例えば、Webマーケティングツール販売会社の売上の伸び率は、Webマーケティングの市場成長率に比例すると考えられます。

仮に、Webマーケティングの市場成長率が毎年110％程度の場合、自社は前年比売上110％、あるいはそれ以上に業績を伸ばしているかどうかをモニタリングしましょう。市場平均と同水準にとどまっている場合、自社の成長は市場の追い風によるものと考えられるため、市場を上回れていない要因を分析する必要があります。

ただし、動向分析はあくまでも市場の潮流を押さえる方法です。要因分析や検証分析などの検証方法と組み合わせて、綿密に営業施策を検討しましょう。

2. 要因分析

要因分析とは、動向分析で判明した市場の動きの背景を探る手法です。動向分析で見えてきた結果について仮説を立てて検証し、市場に影響を与えている本当の要因を突き止めていきます。

先ほどのWebマーケティングツール販売会社を例にすると、自社と同程度の機能を持つ競合A社の売上が特定の月に急増したとします。しかし動向分析を行っても市場全体に大きな外部要因は見られず、自社の同月の売上にも大きな変動はありませんでした。

要因を詳しく調べた結果、業界内でA社だけが新拠点を立ち上げて営業担当者を増員し、その地域でオンライン広告やウェビナーを実施していたことが判明したとしましょう。他社が既存の主要エリアを深耕している間、A社だけが未開拓のエリアでシェアを伸ばしていたと推測できます。

要因分析の段階では、まだ仮説にとどまっていることも少なくありません。仮説の精度を高めて効果的な施策を立案するために、複数の初期仮説を立てたうえで検証分析に進みましょう。

3. 検証分析

検証分析は、動向分析と要因分析から得られた仮説を検証していくステップです。実際にテストをして、立てた仮説が正しいのかどうかを細かく分析していきます。

先ほどのWebマーケティングツール販売会社の例では、競合A社が新拠点のエリアで効果を上げた施策として、拠点立ち上げ、訪問営業の強化、オンライン広告、ウェビナー開催などが仮説としてあげられます。予算や人員リソースを踏まえて着手しやすい施策から検証を開始し、仮説が正しいかどうかを確かめていくと良いでしょう。

なお、検証分析は、動向分析と要因分析が十分にできていることが前提です。仮説が曖昧なままでは、効果的なテストができず、十分な検証結果を得られない可能性があります。

前のセクションで紹介した動向分析・要因分析・検証分析は、営業分析を進める際の大きな流れです。実際に分析を行う際には、「どのような切り口でデータを見るか」が重要です。

そこで活用したいのが、これから紹介する8つの分析手法です。自社の課題や目的に応じて使い分けることで、多角的な視点で自社の営業活動を分析できます。

KPI分析

KPI分析とは、KGI（重要目標達成指標）を達成するために必要な中間指標であるKPI（重要業績評価指標）を設定し、その達成状況を確認しながら改善点を探る分析手法です。KGIが「最終的に達成したい目標の数値」であるのに対して、KPIは「その目標に到達するまでの過程で追うべき数値」を指します。

営業分析でよく使われる代表的なKPIには、次のようなものがあります。

• 見込み案件数：商談につながる可能性が高い案件の数
• 商談数：実際に進行している商談の数
• 商談化率：見込み客のうち、どれだけ商談につなげられたかを示す割合
• 受注数：実際に受注した案件の数
• 受注率：商談数に対して受注に至った案件の割合
• 顧客の平均購入単価：1件あたりの平均取引金額

KPIは、KGIから逆算して設定することが重要です。例えば、KGIを「売上を前年比110％にする」とした場合、その達成に必要な「新規商談件数」や「受注率」「顧客の平均購入単価」などをKPIとして設定します。最終目標だけを見るのではなく、途中の指標を追うことで、どこに課題があるのかを把握しやすくなります。

KPI分析は、主に次の3つのステップで進めましょう。

• KPIデータを継続的に収集する
• 目標に対する達成状況を可視化する
• 分析結果をチーム内で共有し、改善につなげる

商談件数は目標を達成しているのに受注率が低い場合、商談の進め方や提案内容に課題があると考えられます。一方、受注率は高いものの商談数が不足しているのであれば、見込み客の創出や商談化までのプロセスを見直す必要があるでしょう。

このようにKPIを分解して確認することで、最終的な成果だけでは見えにくいボトルネックを特定し、具体的な改善アクションにつなげやすくなります。

競合分析

競合分析とは、自社と同じ市場で事業を展開する競合他社の強み・弱みや動向を分析し、自社の戦略に活かす手法です。

他社が伸びている理由や、逆に苦戦している理由を把握することで、自社が取るべき差異化のポイントが見えてきます。また、自社と似た顧客層を狙う競合だけでなく、異なる顧客層を狙う競合も分析対象に含めることで、業界内で新たなエリアや顧客層を見つけられる場合もあります。

競合分析で使用する代表的なフレームワークは以下の通りです。

エリア分析（エリアマーケティング）

エリア分析とは、特定の地域について人口や世帯構成、消費傾向、競合状況、自社顧客の分布などを分析し、地域ごとの市場性や営業機会を把握する手法です。特定の商圏内に見込み客がどれだけ存在するかを明らかにし、広告・販促や営業活動、出店戦略などを検討する際の判断材料として活用します。

同じ商品や営業施策であっても、人口構成や生活スタイル、競合状況が異なれば、地域によって成果に差が出ることがあります。例えば、ファミリー層が多い地域と単身世帯が多い地域では、響きやすい訴求内容や適したアプローチ方法も異なるでしょう。こうした地域特性を踏まえて施策を調整することで、より効率的な営業活動につなげられます。

行動分析

行動分析は、自社の営業チームメンバーの行動を洗い出し、成功しているケースや、成績の良いメンバーのノウハウを細かく分析する方法です。営業担当者のノウハウをナレッジ化し、組織的に成果を上げることができます。

市場動向も良好で、十分な商談件数が確保できているにも関わらず売上が伸びないというケースは少なくありません。そのような場合は、営業担当者のスキルや行動に課題が隠れていることがあります。行動分析によって成約率の高い担当者のノウハウを可視化し、組織の集合知として蓄積することで、チーム全体の底上げにつなげられます。

営業パイプライン分析

営業パイプライン分析とは、顧客の購買行動の流れを分析する手法のことです。顧客の購買行動の流れを指す「パイプライン」には、次のような段階があります。

• 問い合わせ
• 初回営業
• 見積もり提示
• 成約
• リピート

各段階における顧客数などのデータを定量的に分析することで、数が大きく減少するポイント、つまりボトルネックがどこにあるのかが明確になります。また、実施中の施策の課題に気づけるなど、仮説検証の精度を高める効果も期待できます。

商談分析

商談分析とは、商談時のトーク内容や資料を見直し、より効果的な商談手法を検討する分析方法のことです。次のような観点で商談内容を見直すと良いでしょう。

• 「安さ重視の訴求」「質重視の訴求」のどちらを行っているか
• 営業担当者の提案に対して顧客がどのように反応したか
• その結果、顧客がどのような行動につながったか
• 顧客の行動に対してどのようにフォローしたか

SFA（営業支援システム）を導入している場合は、商談の詳細を記録して分析すると、組織内での情報共有がしやすくなります。近年は、商談の録音データを生成AIが自動で要約する機能を備えたツールも増えており、分析にかかる工数を抑えながら商談分析を継続しやすくなっています。

HubSpotのSales Hubには、顧客との通話内容をCRM上に自動で記録し、通話に関する詳細なインサイトを提供するコミュニケーションインテリジェンス機能があります。

トラッキングしたいキーワードを設定して該当する会話を検索したり、その結果をレポートとしてまとめたりすることが可能で、商談分析にかかる工数を抑えながら、競合他社への言及傾向やよくある懸念点を組織的に把握しやすくなります。通話内容の特定の箇所に対して営業担当者へフィードバックを行うなど、データにもとづいたコーチングにも活用できます。

顧客分析

顧客分析とは、顧客の購買行動や属性、満足度などを分析し、一人ひとりのニーズに合った提案につなげる手法のことです。

把握した顧客の傾向は、顧客ごとの状況やニーズに合わせてアプローチを個別化する「One to Oneマーケティング」の土台になります。画一的な提案ではなく、顧客が今どのような課題を抱え、何を求めているのかをデータにもとづいて読み取ったうえで提案することで、顧客満足度の向上につながります。結果として、成約率の改善や長期的な関係構築が可能です。

近年は、顧客側が自ら情報を収集して検討を進めたうえで売り手に接触するケースが増えています。日本のBtoB購買に関する意識・実態調査2026では、「売り手に接触した段階で、検討が複数候補のリストアップ以降まで進んでいる買い手」は63.5％に上りました。

売り手は、買い手のニーズを深く理解し、適切な社内判断を行うための材料を提供することが重要です。

クラスター分析

クラスター分析とは、一見すると性質が異なる顧客の集団から共通項を抽出し、意味のあるセグメントに分類する手法のことです。分析の対象は、事業規模や地域などの基本属性に限らず、心理的要因やよく使う購買ツール、情報収集の方法など多岐にわたります。

例えば、既存顧客のデータを分析した結果、「導入前にホワイトペーパーを1本以上ダウンロードしていた顧客群は商談化率が高い」という共通点が見つかったとします。その場合は、同じ特徴を持つ見込み客に対して、ホワイトペーパーの案内を早い段階で行うといった営業アプローチの見直しにつなげられます。

このように、業種や企業規模といった表面的な属性だけでは見えない共通項を発見できる点が、クラスター分析の強みです。

営業分析は、手作業で行うと手間と時間がかかります。また、顧客の購買行動は年々複雑化し、それに伴い営業分析の難易度も高まっています。「検討段階でWebサイトを比較し、資料をダウンロードし、複数の担当者が関わって意思決定する」など、顧客一人ひとりの動きを個別に把握するのは容易ではありません。

そこで活用したいのが、SFA（営業支援システム）です。SFAとは、顧客情報や商談の進捗、活動履歴といった営業データを一元管理できるツールで、営業分析を効率的に進める土台になります。近年は、AI搭載のSFAが主流になりつつあり、データ収集や分析の自動化が可能です。

• 商談・顧客データの一元管理：商談の進捗、顧客とのやり取り、活動履歴を1か所に集約し、動向分析や顧客分析、商談分析で使うデータをすぐに参照できる状態にする。
• レポート・ダッシュボードによる可視化：KPI分析や営業パイプライン分析の結果を自動でグラフ化し、ボトルネックや進捗状況を把握できるようにする。
• AIによる自動要約・スコアリング：商談の録音データを自動で文字起こし・要約し、要点を抽出する。過去の商談データや顧客の行動データをもとに、受注確度をスコアリングする。
• 見込み客情報の自動収集・記録：見込み客に関する情報をWeb上から自動で収集したり、メールやカレンダーのやり取りから商談・顧客データを自動で記録したりする。

AI搭載のSFAは、決して大企業だけのものではありません。むしろ、専任の分析担当者を置く余裕がない中小企業やチームほど、AIによる自動化の恩恵を受けやすいといえます。

これまで人手で行っていたデータ収集や要約、一次分析をAIに任せることで、限られたリソースでも営業分析に取り組みやすくなってきています。HubSpotが実施した日本の営業に関する意識・実態調査2026では、営業職の生成AI活用率はこの1年で28.9％から43.4％に拡大したという結果が見られました。

営業分析は、属人化しがちな営業活動をデータに基づき「再現性のある改善」へと変える取り組みです。動向・要因・検証の3ステップと8つの手法を活用することで、課題の特定から試作の検証まで体系的に進められます。重要なのは、ツール導入だけでなく顧客支援のための「データ基盤」を整えることです。

HubSpotは、マーケティングから営業、カスタマーサービスまでのデータを一気通貫で統合できるAI搭載型プラットフォームです。顧客のあらゆる接点を一元管理できる設計になっており、営業分析を実現するための強力なデータ基盤となります。

営業分析はどのくらいの頻度で行うべきですか？

KPIの進捗確認は週次〜月次、動向分析や要因分析といった踏み込んだ分析は月次〜四半期に一度のペースで行うのが一般的です。頻度が高すぎるとデータの変化が小さく傾向をつかみにくく、低すぎると改善のタイミングを逃してしまうため、扱う指標の性質に合わせて調整しましょう。

専任の分析担当者がいなくても営業分析はできますか？

可能です。近年はSFAやAIツールがデータの収集・集計を代行してくれるため、専任担当者がいない中小企業やチームでも取り組みやすくなっています。

営業分析に必要なデータはどこから集めればよいですか？

主なデータソースは4つです。販売データ（売上高・受注件数など）は基幹システムや会計ツール、商談・案件データは商談管理ツールやSFA、活動データ（架電数・訪問件数など）は日報やCRM、顧客データ（業種・購買履歴・Web行動）はMAツールやWebサイトの解析ツールから収集できます。これらを一元管理できるSFAを活用すると、収集・整理の手間を大幅に削減できます。

ExcelだけでもKPI管理や営業分析はできますか？

SFAの導入前は、手作業でのデータ収集や管理が中心になります。本記事で解説した動向分析・要因分析・検証分析の3ステップや8つの手法は、ツールがなくても着手できます。ただし、データ量が増えるにつれて手作業での管理には限界が生じるため、SFAの活用によってデータ収集・集計・可視化を自動化することで、分析の継続と精度向上が実現しやすくなります。

KPI分析と営業パイプライン分析はどう違いますか？

KPI分析は、売上目標（KGI）から逆算した中間指標（受注率・商談数など）の達成状況を確認し、目標との乖離とその原因を把握するための手法です。一方、営業パイプライン分析は、問い合わせから成約・リピートまでの各ステージで顧客数がどのように推移しているかを確認し、どこで失注・停滞が起きているかを特定する手法です。KPI分析で「何が問題か」を把握し、パイプライン分析で「どの段階で問題が起きているか」を特定するという組み合わせで使うと効果的です。