AI プロンプトを使って営業指標（KPI）を計算する
営業活動の効果を測定するためには、適切な指標（KPI）をモニタリングする必要があります。営業活動の成果を測る重要な指標として、以下のようなものがあります。
- 新規顧客・既存顧客の売上
- 顧客あたりの売上
- 顧客獲得コスト
- 利益率
- 受注率
しかし、これらの指標を計算したり、モニターしたりするためのチャートを作るのは結構大変だったりします。というのも、様々なデータの加工や計算が必要となることが多いからです。
例えば、一人の顧客から得られる平均的な売上である「顧客あたりの売上」に注目してみます。
手元に1行が1つの注文を表している注文データしかない場合、このデータを使って顧客あたりの売上を計算する必要があります。
その場合、例えば以下の手順で計算をする必要があります。
- 月ごとに売上と顧客数を集計する
- 月ごとに売上を顧客数で割って顧客あたりの売上を計算する
そのため、多くの人たちが作業時間が取れず、そういった指標をモニターすることができないままとなっていることが少なくありません。
AI プロンプトを使って営業指標を計算
そこで、Good Newsがあります！
実はExploratory v12よりデータラングリング（加工、整形）がAI プロンプトのインターフェースを通して、素早く簡単にできるようになりました。
「AI データ加工」のボタンをクリックして表示されるプロンプトのウィンドウにデータ加工に関する指示を入力するだけで、期待するデータを作成するためのRコードを自動生成できます。
このAI プロンプトを使ったデータラングリング機能は一般的なデータ加工の処理にとどまりません。なんと、営業指標も素早く簡単に作れるのです。
それではここから3つのパターンに分けて、AI プロンプトを使った営業指標の計算方法を紹介します。
1. 顧客あたりの売上の作成
まず1つ目のパターンは、プロンプトウィンドウに計算したい指標の名前を入力し、複数のステップにまたがるスクリプトを生成し、一気に指標の計算を行ってしまうものです。
ここでは顧客あたりの売上を作成する方法を紹介します。なお、今回利用するサンプルのデータはこちらからダウンロードいただけます。
プロンプトのウィンドウを表示させたら、プロンプトの中に以下のようなテキストを入力し、実行します。
月ごとに顧客あたりの売上を計算して
すると入力したリクエストを実現するために必要なRのコードが出力されます。あとはこのまま実行するだけです。
「ステップとして実行」ボタンをクリックすると、AIが出力したコードがステップに追加され、その処理が実行されます。
複雑な計算の仕方やデータ加工の方法を知らなくとも、素早く簡単に月ごとの顧客あたりの売上が計算できてしまうのです。
ところで、データ加工の処理を行うために出力されたRスクリプトが具体的に何をしているのかは、AI プロンプトのダイアログ内で確認できます。
ちなみに今回はデフォルトで顧客あたりの売上が月ごとに計算されました。
これをさらに発展させ、顧客セグメントごとに月ごとの顧客あたりの売上を計算するように、プロンプトに指示を投げられます。
まずAI プロンプトで追加したステップ内のトークンを開きます。
元のプロンプトのダイアログが開いたら、プロンプトの中に以下のようなテキストを再入力します。
顧客セグメントごとに月間の顧客あたりの売上を計算して
すると、セグメントごとに計算処理を行うための処理が追加されるので実行します。
これで、セグメントごとの顧客あたりの売上を計算できました。
同じように作成が可能な営業KPI
今回利用したようなデータが手元にある場合、以下の営業KPIは、「顧客あたりの売上」と同じように、プロンプトに作成を指示するだけで作成が可能です。
- 新規顧客・既存顧客の売上
- 顧客あたりの売上
- F2(n)転換率
2. 営業利益率の作成
2つ目のパターンは、いきなりビジネス指標を作る前に、先にデータをある程度の形に用意しておくべきというパターンです。
例えば以下のような式を使って求めることができる月次の営業利益率を計算したい場合、売上とコストのデータをもとに計算をする必要があります。
しかし集計済みの売上データが手元にないことや、売上とコストのデータが別で管理されることも多いため、そのようなときには、月ごとにデータを集計したうえで、売上とコストのデータを結合して、月次の営業利益率を計算していきます。
AI
プロンプトを活用すれば、データ加工の専門知識がなくても、これらの処理を簡単に実行できます。
ここからは、AI プロンプトを使って営業利益率を計算する方法を紹介します。
今回は1行が1つの注文を表している注文データと、月次のコストのデータを使って営業利益率を計算します。 なお、以下のリンクからそれぞれのサンプルデータをダウンロードいただけます。
2. コストデータの結合
次に売上のデータに、月次のコストのデータを結合します。
二つのデータを結合する場合、AI プロンプトのダイアログに「$（ドル）」をタイプします。
すると、同じプロジェクト内の全てのデータフレームが表示されるので、そこから処理をしたい対象のデータフレームを選択できます。
コストのデータフレームを選択し、プロンプトウィンドウの中に以下のようなテキストを入力し、実行します。
コストを結合して
すると2つのデータを結合するためのRコマンドが生成されるので実行します。
これにより、営業利益率の計算に必要な「売上」と「コスト」の情報を一つのデータフレームにまとめられました。
3. 営業利益率の計算
後は、営業利益率を計算します。AI プロンプトで以下のように指示します。
営業利益率を計算して
すると、営業利益率を計算するためのRコマンドが生成されるので実行します。
これで、月次の営業利益率を計算することができました。
このように、複数のデータと組み合わせて計算する必要がある指標でも、複数のプロンプトを段階的に実行することで簡単に作成できます。
3. 新規顧客・既存顧客の売上を計算する
最後のパターンは、データさえ期待される形に加工してしまえば、あとはチャートの方で最後の計算を簡単に行うことができる場合です。
ここでは新規顧客からの売上と既存顧客からの売上を作成する方法をみていきましょう。
多くの場合、1行が1つの注文や決済を表すような売上や注文データには、どの注文や決済が、新規顧客あるいは既存顧客によってもたらされているかの情報はありません。
そういったときには、データを加工して、新規顧客あるいは既存顧客からの売上かどうかを判別するラベルを列としてデータに追加することで簡単に新規顧客と既存顧客の売上を可視化できるようになります。
そこで、ここではAI
プロンプトを使って、新規顧客からの売上と既存顧客からの注文にラベルを付けて、それぞれを可視化する方法を紹介します。
なお、今回は営業利益率を作成したデータフレームをそのまま使います。現在のステップではデータが既に集計済みとなるため、集計前のステップに移動します。
AI プロンプトのウィンドウを開き、以下のようなテキストを入力し、実行します。
新規顧客からの売上と既存顧客からの売上にラベルを付けて
すると、新規顧客からの売上（注文）と、既存顧客からの売上（注文）にラベルを付けるための結果が表示されるので、ステップとして実行します。
これで、新規顧客からの売上と、既存顧客からの売上を計算するためのラベルをデータに追加できました。
データの準備できたら、あとはチャート・ビューで新規顧客と既存顧客の売上の推移を可視化することができます。
このようにAIデータ加工機能を利用することで、チャートを使った営業KPIの可視化も簡単にできます。
自分のデータで試してみたい！
今回はAI プロンプトを使って、営業活動の主要KPIである「顧客あたりの売上」「利益率」「新規顧客・既存顧客の売上」を計算する方法を紹介しました。
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