営業力の必要性
社長!社長3秒ください!3秒!
居酒屋さん、飲みようだい!
3000円!
3時間!
お願いします!
そんな感じだったんですね。大学生でオッチは。
大学生のキャッチお兄さん。キャラ作りだから、あんな。
川崎だなぁ。
自分有楽町だったからなぁ。
もうちょっとなんか、礼儀正しく言ってましたね。
アハハハハハハハ!
当時は、警察の人にも別にギリ注意されない時代。ギリギリ。
いやぁ、全然大丈夫だったんじゃないですか。
今はもう、速攻アウトらしいからね。
あ、そうなんだ。捕まっちゃうらしいよ。
営業が育たないっすね。
そこで培った、データサイエンス×営業力。
たっちゃんが最近営業頑張ってるらしいから、営業雑談。
データ系の人は意外とそういう、営業するとか苦手。
新卒で入った時にやらないから、苦手っていうね。
逆に言うけど、ちっちゃく会社スタートするとか、
サービス使ってもらうにはどうしても営業必要だから、
プロダクトを作るってなった時に、やんなきゃいけないスキルとして。
ちょっと営業の仕方、どんなのがあるのか。
俺が参考にしてる本とかね。
俺らこれで育ったよなみたいな。
バイブルがあるんでね。
バイブルがね。コレオさんのバイブルがね。
はい。
この辺りも紹介しながらお話ししていくんで、
ぜひ最後までお付き合いください。
どうぞ。
隣のデータ分析屋さん。
この番組は、隣の席に知らないことを気軽に聞ける
データ分析屋さんがいたらいいなぁ、
を叶えるポッドキャストチャンネルです。
営業経験の共有
データアナリストのりょっちです。
データサイエンティストのたっちゃんです。
営業してるんでしょ最近。
営業してますね。
飛び込み営業。
営業大変?
初めての経験だから、もうドキドキですよ。
俺、意外と嫌いじゃないけど。
営業かけんの?
本当ですか。
慣れればいいかもだけど、できればしたくないですね。
それはもうあれでしょ?
サービスってか立ち上げ、初めて使ってくれそうな人たちに
売り込みに行くみたいな感じでしょ?
そうです。
最終的にはプラットフォーマーになるわけだから、
そういう直営業みたいなのの種類は変わっていくみたいな感じだよね。
イメージとしては。
法人プランみたいな特別な調整が必要な人たちには営業かけていくけど、
プラットフォーム自体が知られていったら、
ある程度勝手に宣伝効果も出てくるし、
フェーズによって営業の内容が変わっていきそうな感じだよね。
それはありますね。最初はとりあえず認知がないんで、
知ってもらうためにこんなの作ったんで使ってくださいって言いますけど、
徐々にSNSとか使って認知が広げていって、
向こう側から問い合わせ来てとか、そういう形にいくとコスパいいですね。
そうだよね。結構そこを脱出するのってめっちゃむずいよな。
難しいと思うな。
そこまででかく営業の幅を広げたことはないけど、
わりと多分データ系をいじってる人の中だったら、
売り込みうまい方っちゃうまい方だと思うんだよね。
やってるイメージありますね。
個人の仕事をいろいろ取りに行ったりするときにもそうだし、
意外と社内調整とかも営業っちゃ営業じゃん。
そうですね。そりゃそうだ。
だからああいうのも、もうちょっとうまく喋ればいいのになって思ったりもするから、
データの人はまじで苦手な人はとことん苦手っていうイメージはある。
場数が圧倒的に少ないですよね。
確かにね。
だからみんな最初あれなんだよね。
新卒って普通営業やらされるんでしょ?
一般的にはそういう企業多いですよね。
そうだよね。
確かによくよく考えたら、個人事業主とかで仕事しようとすると、
どうしても営業しなきゃいけないし、
一番の汎用スキルな気もするなっていうのは実感するけどね。
ビジネスの根幹ですよね。
物を売る誰かにっていうところで営業をかけるっていうのは、
あんま打率は良くなかったけど、
今ほどまだ厳しくない状態で居酒屋のキャッチとかもやってたからさ。
学生の頃。
しかも川崎のど真ん中でやってたからさ。
中見瀬通りって居酒屋がめちゃめちゃ並んでるところあるんだけど、
そんな車1台通れるぐらいの道で、片側が全部居酒屋で、
片側が全部風俗とかキャバクラとか、
いわゆるハンカー街だ。
だからそこでキャッチやると、
縄張りみたいなのも風俗系の人の縄張りと、
あと他の居酒屋との縄張りとみたいなのをめっちゃ気にしながらやんなきゃいけないっていう、
過酷なエリアだったのよ。
なるほどね。
そこでもすげえ人はやっぱめちゃめちゃ引くから、
俺とかは多分全然打率は良くなかった。
けど、まあ、飛び込み力はなんとなくそこでついた気がする。
技術と営業の融合
今だったら完全違法だもんね。
断られるのありきで、一杯いかがですかとか、声かけなきゃいけない質問ね。
社長!みたいなやつ。
メンタル勝負だな。
そうだよね。
あれのおかげな気もするな。
どうせ断られるみたいな。
営業うまい人って、メンタル強いイメージめちゃめちゃありますね。
どうせ断られる。打率だって思ってるから。
座席立てばいけるみたいな。
だから、俺が最初、AIエンジニアの仕事を個人事業主でもらった時も、
ほぼ飛び込み営業だね。
アメリカで、AI来てるぞってなって、
で、帰国して、4ヶ月くらいプログラミングスクールみたいなの開発してたんだよね。
で、それの学費が15万とか20万くらいかかってたんだよ、多分。
学生にとっては高いっすよね。
そうそうそうそう。
でもその20万、さすがに取り返したいよな、みたいな。
そのスクールやってる会社の大元がエンジニアリングの会社だったから、
いや、ちょっと、自信持って教えたんだったら仕事くれよって言って、
そこで個人の仕事をもらって、何ヶ月かやってたかな。
そうだったんですね。
それがね、AIエンジニアの走り。一番最初の仕事、それ。
で、そこで、当時クラウドサービスめっちゃ出てきて、2018年、19年とかだから。
で、それぞれがちょっとずつAIのモデルをクラウド上に蓄え始めてて、
で、それのどれがいいのかわからんみたいな状態になってるときに、
それの検証要員みたいな感じで、
それぞれの機能で簡単なアプリケーションというか、
ウェブサイト上にちょっとずつ機能作ってって、
どれがいいかみたいな、Azureのボイスオーバーのやつがいいのかみたいな、
っていうのをやる仕事、モードから飛び込み営業だった気がするから。
一応やっぱね、データの人として仕事を取りに行く、
こうやってやったらできんだみたいな。
仕事を取りに行くも営業と言えば営業なのか、
自分を売りに行く。
なるほどね。
サービスを使ってもらうみたいなとこになると、
俺は今社内調整みたいなのやってるかな、
1個の部署の中で作ったこういうのあるわみたいなのを、
他の部署に展開していくのに、
ちょっと偉い人に喋りに行くみたいな。
あります?
例えば、自分たちって技術が中心で仕事することが多いと思うんですけど、
そこの中で出てきた新しい技術というか、
ものを逆にプロダクトに落とし込んで、
こういう風に使えば売っていけるんじゃないかとか、
商品としてリリースできるんじゃないかみたいな、
新しい機能の追加でもいいんですけど、
そういうのを本当に技術取り分で、
より出していくみたいな方向の働き方って。
やってる最近。
ソリューション営業みたいな感じ。
こうやったら見えてない、ここ見えますぜみたいな。
っていうので、ちゃんと資料とかも作って、
そのチームに全部チューニングしたページ、
後半半分全部そういうチューニングしたやつにして、
持っていくみたいな。
その発端みたいなのって、
どういうところから生まれるのかなって。
それは、そのチームスタート、
こういうソリューションが今後いけるぞみたいなのを、
会社のめっちゃ偉い人いて、
その人が、これいけると思うんだよねっつって、
俺の求めていた分析のチームのとこに、
めっちゃ分厚い学術書みたいなの持ってきて、
これをサービスに落としましょうみたいな。
そういうパワーで始まるんだ。
1冊300ページぐらいある、
400ページぐらいあるのかな。
本当なんだろうな、
宇宙系の天文の大学に行くってなったらさ、
とりあえずこれは勉強しようぜみたいな本、
みたいなのあったじゃん。
ああいう系。
本当に臨毒とかで使うようなイカツイやつだ。
研究室入った1年目のこれで臨毒やって、
基礎固めますみたいな、
データサイエンスと営業力
名著みたいなやつがあって、
それを持ってきてやるぞみたいな。
白紙家庭とかまで行ってると、
そういう本をそのまま自分の手元で落とすはさ、
もう慣れてるっちゃ慣れてるじゃん。
まあそうだね、確かに。
だからいい感じにいけそうだからチーム作るか、
なってそこに入って、
1年ぐらいもう経つ。
まずはじゃあメンバーでインプットして、
そこの知識蓄えて、
それを新しいサービスだったりに落とすなら、
どうすればいいかみたいなディスカッションをして、
プロダクトの方向性決めていくっていう進み方なんです。
で、なんとなく形になってきたら、
じゃあちょっともうちょい横展開するか、
みたいな話をし始めてみたいな。
分析もするけど、
データ権限もらう、
コースの相談するみたいなところとかも、
有用だからちょっと手伝してよみたいな感じでやっていく。
結構こうデータサイエンスの受託とかの人たちの動きに近いっちゃ近いのかな。
効果的なプレゼンテーション技術
一時期なんか例えば多分、
AIでいろんなこと予測できますよって言って、
いろんなところに影響をかけていってたような人たちと、
多分似たような動きというか。
なるほどね。
一般的なビジネスの始まりって、
お客さんが抱えている課題があって、
この課題を解決するためにどういう方法で技術を使っていくかっていう、
ベクトルで仕事って生まれるのかなと思ったんですけど、
全く逆で。
そうね。
多分考え出した人の目線的には、
多分もうそもそも一箇所で終わる取り組みじゃない横展開できるじゃんっていう、
ベースでスタートはしてるんだけど。
見えてるのか、その人にとっては。
多分ね。
でも、こうやってやっていくのかみたいなね。
社内浸透させていく面白さみたいなのはあって、
その時に持っていき方はもうちょいみんな工夫した方が良くねみたいなのは結構思う時あって。
エンジニアというかテック側の人がビジネス側に話を持っていく時ってこと?
そうそうそうそう。
なんかさ、俺らの研究室そういう発表がクソ厳しかったじゃん。
厳しかったっすね。
クソ厳しかったか。
それのおかげでさ、研究会で賞もらったりもしてるから、
割と別に正解だったとは思ってるんだけど、
基本誰も興味ないから聞かないよっていうスタンスの人たちに対して喋るみたいな教えられ方をするじゃん。
確かに確かに。
あれはね、意外と仕事でも全部役に立つ気はしてる。
営業を受けてくれたからといって喋り始めれるってなった時に、
みんなダラダラ喋りすぎじゃね?みたいな。
そもそも興味ないから。
俺だったら最初の1分聞いて、
あ、めんどくせえから聞かねえやと思って、
30分時間過ぎるの多分待つし。
あーなるほど。
もうちょいなんか、
ちゃんと冒頭のタイトルページでサマリー話せよとか、
営業のトークの内容のアウトライン先に全部教えといた方がいいよとかは、
会社員とかやってると、
相手が15分間黙って聞いてくれるっていう環境に慣れすぎる気がする。
エンジニーに限らないけど、論文発表とか聞いても、
まあつまらない話が多いです。
背景とかどうだっていいからみたいな。
だからそういう人たちが、
テク側に今エンジニアとしてやってた場合、
その人たちが作る資料がいまいちいけてないというか。
最初にドカンってなんか言ってほしいなって思っちゃう。
どうなるんだろうみたいな。
モヤモヤしたまま聞くってやつですよね。
そうそうそう。
日本語の作文技術だっけ?
あー。
これを?
あーそうそう。なんだっけ。
なんちゃらこれをさ。
あ、違う。本田克一さんのと、
もう一個あるんだよな。
理科系の作文技術か。
あ、木下コレオだ。
木下コレオさんの理科系の作文技術とかのは、
結構そのまんま役立つ感じはする。
そうですよね。
英語とかはメインストリーム話で枝葉の話するよみたいな。
けど日本語で説明すると、
枝葉の話から入ってって最後なんかでっかい流れになりましたよね。
ちゃんちゃんみたいな。
その伏線とも言えないような、
まるで伏線回収したみたいな雰囲気を、
どや顔で喋るみたいな。
そういう日本語の説明の仕方はやっぱいけてないから、
英語のプレゼンとかである、
ちゃんと本流話して、
たまにちょっと支流に流れていく話の仕方みたいな。
は、たぶんずっとベースにある気がする。
一スライド、一メッセージとか。
一文を短くしろとか。
本当に基本的な文章技術が、
プレゼンでももちろん使えるし、
営業トークでも使えるしっていう部分ですよね。
叩き込まれましたね。
この間めっちゃムズかったのが、
インドの学生のインターンを取ってるんだけどさ、
開催前からの面接とかも含め、
メンターとかも全部やってたんだけど、
その発表の、学生の発表の仕方をさ、
日本語でもなかなか正すのムズいのに、
英語でなおかつ発表資料を全部、
いや文字多いわとか、
これ全部図にしてくんない?みたいな。
とかをやるときに、
伝えるのもめちゃめちゃムズかったから、
意外と、
欧米のスタイルはこうだよとか言われたけど、
インドとかもどっちかっていうと、
日本に近いスタイルな気もする。
文字が多い。文字多い。
し、めっちゃ背景から入るし。
そうなんだ。
確かにでも、英語のスライドとかって、
ビジネスサイドとテック側の橋渡し
文章だけで箇条書きでポンポンポンって
メッセージ書いてるものが、
自分の体感多い印象があります。
センスないよな、あれな。
いやわかるわ、でも。
うちの研究室、
見出しもメッセージもいらんみたいな、
図1枚貼ったやつ5枚で行けみたいな感じだったじゃん。
あれはやりすぎなんだけど。
やりすぎですね。
あれはやりすぎ。
図を作れって言われますよね。
そうそうそう。
でも図に落とし込めないことは、
解釈できないっていうのはまさにそうだと思うから、
営業資料とかは、
絵のないページ1枚もないし、
メッセージ多分2行ぐらいしかないし、
で、後々読めるじゃんみたいな、
言うんだったら、
後々読める用のサプリメンタルシートみたいなの、
作っといた方が絶対にいいし。
そうだね。
でも会社の文化によるらしいけどね。
Amazonとかはダメらしいからね。
PowerpointそもそもNGみたいな話あるよね。
先にGoogleドキュメントみたいな、
ドキュメントベースで英語1枚作って、
それを目読してから、
会議が始まるみたいな。
って聞いたけど、
普通にスライド使ってる人いるって、
この間Amazonの人言ってたけどね。
だからそのミーティングとか、
メッセージを伝え相手とか、
そのプレゼンの目的によるんでしょうね。
そうね。
社内ブレストとかは確かに、
みんな同じ意思を持って、
大体何やるか分かった上で来てるから、
確かに冗長なというか、
背景から入ってもいい気がするんだけど、
学会発表と営業は比較的近い気がする。
相手に何かを分かってもらったりとか、
相手を動かすとか、
そういう影響を誰かに与えるっていうプレゼンは、
絶対に直感的に理解できるような、
ものを準備するべきっていうのは、
結構自分も気にしてますね。
意外とデータ系、データサイエンス科系、
営業スキルみたいなのはね、
ちょっと出るには簡単な気がする。
みんなやりたがらないから。
やりたがらないですね。
でも意外とビジネスサイドの人と喋ってると、
もっと提案してほしいとか、
正直テックのことは分かんないから、
この技術どう使えば、
お客さんの課題を満たせるか、
解決できるかっていうのを、
考えてほしいっていうことは言われるんで、
多分そのブリッジ的な、
間に入るような人を求めていることは、
確かだなっていうのは思っていて。
だから営業技術とか必要ですね。
ロケーション取れるCTOとか最強だよね。
そう思うな。
聞いた話は、
もうすでにお客さんから、
AIの制度が悪いから、
レポート上げてみたいなのを、
ビジネスサイドからテック側に流れてきて、
テック側資料作ってあげるんですけど、
お客さんには見せられないと。
営業力の重要性
社外向けの資料じゃないと。
だから社内で調整するくらいだったら、
一からビジネスサイドが、
作り直すってことをやってんだよねっていう話を聞いて、
それはヤバいねみたいな。
それはヤバいよね。給料もらってるからね。
でも社内調整するくらいだったら、
これゼロから作った方が早いしなっていう人もいると。
諦められてる。
聞いたことありますね。
やっぱりチームと言っても、
その中の1メンバーが資料を作ったりするわけで、
その人のスキルは偏るし、
できる人できない人いるから。
確かに。
データサイエンス系のコンサル挟むのはめっちゃいいな。
そう考えると。
俺たぶん一社目のときの、
価値のないで伝える努力のない資料とかも、
余裕で全直しだったからね。
あ、そうなんすね。全直しをさせに行くんですか。
うん。とかもう、
2時間前に出てたやつがほぼ変わって、
GLの人が喋ってるみたいな。
GLっていうとグループの、
チームリードとかグループリードみたいな人が向こうの、
ちょっと意思決定そうみたいな人で喋るときに、
なんか2時間前に見た資料と全然変わってるな、
みたいなのを目の当たりにすることはよくある。
1ヶ月後ぐらいまでのプランを、
常に提示し続けないと契約が切れちゃうからさ。
うん。コンサルとかだと。
で、それがハッタリだとよくないし、
期待値もコントロールしなきゃいけないし、
みたいなのを永遠にやり続けてるから、
データサイエンス系のコンサルやってる人は多分、
その辺りめっちゃ上手いはず。
この収録の直前か。
エピソード公開するときに1週間以上経ってんだけど、
会社の公式のYouTubeに出たんだけどさ。
あー、出てましたね。
それで、まさになんか、
このポッドキャストの序盤の方にあった、
データサイエンティストとデータアナリストの違いみたいな、
エピソードも含めていろいろ喋って、
結局その、事業側の人にめっちゃ寄せにいくみたいな、
その人たちの理解して技術に落とすみたいな、
ところの話はね、割としたから、
うんうん、みんな見てくださいな、YouTube。
リンク貼っときますね。伸びが悪いんですよ。
会社のチャンネルって難しいですよね。
ある程度興味ある人しかね、見ないというか。
結構ポップなチャンネルだからね、事業家のDNAって。
ちょっと伸び悪いなって思って。
あれ、あの人なんかTwitterのフォロワー数1.1万とか言ってんのに、
全然伸びないじゃんみたいな。
OK、じゃあリンク貼って。
このポッドキャスト聞いてる人にはハマるって感じ。
じゃあ1000再生くらいはプラスで。
頼む、マジで。ここで、ここにいる人たちが全員再生して、
1000プラスにしてくれたら、全然、
ちょっと伸びてるじゃんみたいになるから。
お願いします。
ちゃんとタイトル言っとこう。事業家のDNAっていう。
まあもう会社名は、会社は指してほしくて。
PDMAの道。
PDMに必須な。
プロダクトマネージャーになるためにデータアナリストやろうぜみたいな。
で、なんかさっきから言ってる、
その事業側との距離というか、
事業側の人がいわゆるPDM、プロダクトマネージャー。
で、それになるためにデータアナリストめっちゃいいよみたいな話。
を、してます。頼むわ。マジでみんな。
再生回してや。お願いします。
そんな感じですからね。
まあ営業、営業頑張っていきたいな。
営業できるデータサイエンティストは最強だぞ。
できるに越したことないっすよね。
あとなんかそのスケールし始めた時に、
喋りに行く内容変わったみたいなのもちょっと
見たいから。
頑張ってまずはスケールさせてください。
頑張ります。
データアナリストの役割
次回は私から
もう久しぶりにデータサイエンスゴリゴリの内容で、
教科学習の世界について話していこうかなと思ってます。
教科学習の話ってしたことあったっけ?
このチャンネルではないと思いますね。
一時期よりはあんま言葉も聞かなくなったよね。
聞かなくなりましたけど、
やっぱり重要な
概念というか技術だし、
直感的に分かりにくいのがやっぱり
理解を難しくさせているのかなと思っていて。
だから今回は概念的な
本当に小学生向けの話と
あとは直近大規模言語モデルあるじゃないですか。
チャットGPとか。
そういう最新の動向についても触れながら
ゆっくりしゃべっていこうかなと思います。
隣のデータ分析屋さん、今回も面白いと思ったら
フォローレビューよろしくお願いします。
番組の関数や質問は
ハッシュタグ隣の分析屋
隣のがひらがらで分析屋は漢字でお願いします。
また概要欄に貼ってあるお手紙やホームから
コメントを寄せください。
ご視聴ありがとうございました。
