スティーブン・マクファーレン氏は、AI搭載の事業計画・業績管理プラットフォームであるPigmentのグローバル営業責任者である。
会計年度全体のトーンを決定づける瞬間があるとすれば、それはノルマ設定である。適切に行われれば、営業担当者は活気づき、リーダーは計画に自信を持ち、組織は勢いをもって年をスタートできる。しかし、不適切に行われた場合、あるいはさらに悪いことに遅れた場合、その波及効果は売上の逸失、不信感、離職という壊滅的な連鎖反応となる可能性がある。
筆者の会社であるPigmentが北米の営業リーダー約500人を対象に実施した調査によると、組織の約40%が1カ月以上遅れてノルマを提示していることが判明した。さらに、それによって平均5.5%の売上を逸失している。10億ドル規模の企業にとって、これは5500万ドルの機会損失を意味する。そして、コストはそれだけにとどまらない。今日のビジネス環境において、取締役会は売上目標を引き上げる一方で、採用予算は横ばいのままであり、人材の観点からリスクはより高まっている。営業部門の離職率は平均28%で、不公平なノルマと不均衡なテリトリーが営業担当者が退職する主な理由として挙げられている。
ノルマが正確なデータに基づいて設定され、タイムリーに展開されれば、営業チームはそれを、そして自分たちが代表する企業を信じる可能性が高くなる。その信頼は、より強力な業績、低い離職率、信頼に基づく企業文化につながる。
ノルマ設定を正しく行うための5つのステップ
ノルマ設定は伝統的に、バックオフィスの業務と見なされる手作業でサイロ化されたプロセスであった。しかし、リーダーはこれを、構造、透明性、スピードを必要とする戦略的プロセスとして捉え始める必要がある。
1. 早期にステークホルダーを調整する
ノルマ設定はあまりにも頻繁にサイロ化されて行われる。営業オペレーションがスプレッドシートで計算している間、財務部門は別の予測に基づいて作業し、人事部門は報酬計画の確定を待っている。これは遅延、摩擦、説明責任の欠如につながる。
代わりに、リーダーは初日からすべてのステークホルダーをプロセスに参加させ、単一の信頼できる情報源からデータとモデリングを活用できるようにすべきである。実現売上高、確定済み案件、パイプラインカバレッジなど、単一のベースライン指標セットに合意することで、すべてのチームが同じ数字から作業することが保証される。調整が事前に行われれば、意思決定は迅速化し、プロセスへの信頼が高まる。
2. 複数のシナリオをモデル化する
静的なスプレッドシートや推測に基づくノルマは、変動の激しい環境では通用しない。当社の調査によると、組織の約半数が年に2回から4回、営業計画を調整している。リーダーには、特にランプアップ期間が長くなったり、解約率が上昇したり、マクロ経済の状況が変化したりする場合に、複数のシナリオをモデル化する能力が必要である。
シナリオモデリングは、計画を変更する必要がある時期をリーダーが自信を持って乗り切るための手段を提供する。連携した計画・予測ツールを使用すれば、最高売上責任者（CRO）は前提条件をリアルタイムで調整し、人員配置、テリトリー、売上目標への下流の影響を即座に確認できる。
3. 過去の業績と照らし合わせて検証する
野心的なノルマは重要だが、非現実的なノルマは逆効果である。営業担当者が一貫して年間120万ドルを成約している場合、一夜にして200万ドルのノルマを割り当てることは裏目に出る可能性が高い。
検証とは、ノルマを過去の業績と比較し、テリトリーの成熟度や新規採用者のランプアップ期間などの現実を考慮することを意味する。公正でデータに裏付けられたノルマは、営業担当者との信頼性を構築する。営業担当者がプロセスを信頼すれば、その数字にコミットする可能性が高くなり、達成できない可能性は低くなる。
4. 明確かつタイムリーにコミュニケーションする
ノルマが正確であっても、展開が遅れればプロセス全体が損なわれる。会計年度が始まって数週間または数カ月経ってもノルマを受け取らない営業担当者は、追いつくことを余儀なくされ、売上が損なわれる。
ノルマのコミュニケーションは最重要である。リーダーは、数字をタイムリーに提示し、その背後にある根拠、つまり使用されたデータ、行われた前提、営業担当者がどのように成功できるかを説明しなければならない。この場合、透明性は情報を提供するだけでなく、動機づけにもなる。
5. 継続的にレビューし調整する
ノルマ設定は「設定したら忘れる」ものであってはならない。価格圧力が高まり、市場が変化する中、リーダーは年間を通じてノルマとテリトリーを見直す必要がある。
最良の組織は、ノルマのレビューを継続的なリズムの一部にしている。彼らは定期的に業績を監視し、早期にリスクを特定し、問題が雪だるま式に大きくなる前に計画を調整する。リアルタイムデータとコラボレーションツールを使用すれば、調整は数カ月ではなく数日で行うことができる。これにより、チームは機敏で集中力を維持できる。
ノルマ設定におけるAIとエージェントの役割
Gartnerは、2027年までに営業担当者の調査ワークフローの95%がAIから始まると予測している。適切なツールは、過去の成約率から現在のパイプラインの健全性まで、数千の変数をリアルタイムで分析し、公正で達成可能で、より広範なビジネス目標と整合したノルマを推奨できる。したがって、自動化を使用してノルマ設定の速度と精度を向上させることで、営業リーダーは静的なスプレッドシートへの依存をやめることができる。
新たな形態のエージェント型AIはさらに一歩進んで、計画ワークフローに組み込まれたチームメイトのように機能する。リーダーがレポートを取得するのを待つ代わりに、これらのシステムは継続的にデータをスキャンし、異常を検出し、業績変動の背後にある「理由」を明らかにする。これにより、ノルマの設定と調整を、以前よりもはるかに迅速かつ先見性を持って行うことが可能になる。
AIはまた、年度半ばの調整から重労働の一部を取り除く。リアルタイムの洞察を得る能力により、チームは機敏性を保つことができる。したがって、競合他社が撤退したり、新たな需要が急増したり、価格圧力が高まったりした場合でも、リーダーは複数のシナリオを即座にテストし、数週間ではなく数時間でノルマを更新できる。このレベルの適応性は、あれば良いというものではない。競争上の必須事項である。
結論
ノルマ設定は常に営業リーダーにとって最も困難な課題の1つであり、今日、売上の逸失、計画の遅延、人材の離職は、ほとんどの企業が単に負担できないリスクである。ステークホルダーを早期に調整し、シナリオをモデル化し、公正に検証し、明確にコミュニケーションし、頻繁に見直すことで、リーダーはノルマ設定を永続的な問題点から競争上の優位性に変えることができる。これを正しく行う組織は、単により強力に年をスタートするだけではない。キックオフ後も長期にわたって成長を維持する、回復力のある営業文化を構築するのである。
