ひとり営業記録
営業記録・統計分析アプリ営業活動を記録し、その結果を統計的に読むためのデスクトップアプリです。ひとりで営業している人が、自分の営業のやり方を検証するために使います。Windows／macOS対応。記録はご自身のパソコンの中に保存されます。
数字を出すためのものではなく、数字を誤解しにくい形で出すためのものです。
ダッシュボード。期間の指標、営業ファネル、営業方法別・業種別の比較、時系列の推移、次回行動の一覧。
営業を続けていると、手元にはそれなりの件数の記録が溜まります。しかしその記録から「どのやり方が効いているのか」を読もうとすると、たいてい次のような読み違いが起きます。
| よくある読み違い | 実際には |
|---|---|
| 訪問の受注率が 50% だった。訪問は効く | 母数が2件なら、1件ずれるだけで 0% にも 100% にもなる |
| はがきは 20%、封書は 25%。封書のほうがよい | その差が偶然の範囲かどうかは、件数を見ないと分からない |
| 訪問した会社は受注率が高い。訪問すれば売れる | 見込みのありそうな相手を選んで訪問しているのかもしれない |
| 受注率 30% だから、次の10件で3件取れる | 過去の割合は、将来の予測ではない |
母数が5件に満たない割合は、数値を出さずに「判断不能（母数 3件）」と表示します。件数が5件に満たない平均・中央値も同じです。
母数3件の 66.7% は、1件入れ替わるだけで 33.3% になります。数字として並べてしまうと、根拠のある値に見えます。
反応率 28.7% 29 / 101社 95%CI 20.8 – 38.2%
2つのやり方を比べるときは、点の値ではなく区間が重なっているかを見ます。重なっていれば、差があるとは言い切れません。
割合の区間は Wilson score interval で求めます。教科書的な正規近似（p ± 1.96 × SE）は、母数が小さいときや 0% / 100% に寄ったときに区間が壊れる（下限が負になる、2件中2件で区間幅が 0 になる）ため使いません。
記録は観察データであって、実験データではありません。営業先を無作為に割り付けているわけではなく、相手を選んで営業しています。
✗ 訪問したから受注率が上がった ○ 訪問した企業群で高い受注率が観察された
| 分析 | 内容 |
|---|---|
| 営業ファネル | 初回営業 → 反応 → 商談 → 見積 → 受注。母数はユニーク顧客数 |
| 営業方法別 | 9種の方法ごとに反応率・受注率を信頼区間つきで比較 |
| 業種別 | 業種ごとの成果 |
| 営業対象に選んだ理由別 | どういう理由で選んだ相手が受注に至ったか |
| 2群の比較検定 | Fisher の正確確率検定 / カイ二乗検定を期待度数で自動選択。多重比較は Benjamini–Hochberg 法で補正 |
| 効果量 | 絶対差・相対リスク・オッズ比を、それぞれ信頼区間つきで |
| 順位相関 | 手応え・温度感と結果の関係（Spearman） |
| 受注額の分布 | 平均・中央値・四分位・外れ値候補 |
| リードタイム | 初回営業から受注までの日数 |
| CAC / 営業ROI | 顧客獲得単価、（粗利益 − 営業費）÷ 営業費 |
| 状態ごとの滞留日数 | どの段階にどれだけ留まっているか |
| 反応の回数と速さ | 1社あたり何回、最初の反応まで何日 |
| 次回行動の消化率 | 予定した行動を実行できた割合 |
統計分析。営業方法どうしの総当たり比較、効果量、信頼区間。
記録はすべて、アプリと同じ場所の data フォルダーに保存されます。
ご契約の確認のためにメールアドレスを送信する以外、記録した内容を外部へ送ることはありません。
data フォルダーごと保存しておけば、すべての記録が残ります。アプリを新しい版に入れ替えるときも、そのまま引き継がれます。
※Intel Mac非対応
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