【Cariot活用事例】走行ルート分析で売上最大化のためのヒントを発見!

製品パンフレット

Cariotの機能、料金パッケージが掲載されたパンフレットです。 機能紹介は、機能一覧の他に、輸配送、およびフィールドセールス・フィールドサービスの、それぞれの用途で車両をお使いの場合に生じうる課題の解決に役立つものをピックアップし、より詳しくご紹介しています。

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こんにちは。Cariot(キャリオット)ブログ編集部です。

フィールドサービスやフィールドセールスに車両を使用している企業において、よくある課題のひとつが「限られた時間・人員で、いかに効率的に配送・訪問ルートを回るか」という点です。
今回は、メンテナンスサービス大手A社様の事例を元に、上記のような課題に対してCariotがどのように活用できるのかをご紹介します。

<事例概要>
業種:メンテナンスサービス
車両用途:フィールドサービス、フィールドセールス
課題:売上拡大・業務時間低減のための生産性向上

【目次】
1.Cariot導入の経緯
 ~売上アップのために業務効率化が急務!~

2.導入時の課題と達成したいこと
 ~訪問業務におけるボトルネックを見極め、改善策を講じたい~

3.課題に対する打ち手
 ~走行データ分析で非効率な走行ルートを可視化~

4.指標に対する分析結果と提案
 ~担当エリアの整理と最適なルート設計で業務に使える時間を創出~

5.今後の展望
 ~改善施策のPDCAサイクルを回す~

 

1.Cariot導入の経緯~売上アップのために業務効率化が急務!~

A社様は全国でオフィスや一般家庭向けの各種メンテナンスサービスを展開し、業界トップクラスのシェアを誇っています。同社は近年メンテナンスサービスの売上が減少傾向にあり、早急に打開策を講じる必要があるとの危機感を抱いていました。

各営業所の状況分析を通じて、同社は売上減少の要因のひとつ「サービススタッフの減少」に対しての打ち手が必要であるとの結論に達しました。
同社はサービススタッフがメンテナンス業務と営業活動を兼務しているため、サービススタッフを十分に確保できないと、メンテナンス業務でリソースが埋まってしまい、新規開拓やアップセル・クロスセルにつながる営業を行えなくなってしまいます。そのため、限られた人員が限られた時間内で効率的に取引先を訪問する必要がありました。
同社はこの問題を解決するために、まずは現状の活動状況のデータ収集と分析が必要であると考え、Cariotを活用して走行状況の把握やサービススタッフの活動量の可視化に取り組むことにしました。

 

2.導入時の課題と達成したいこと~訪問業務におけるボトルネックを見極め、改善策を講じたい~

<課題>

  • 人手不足により、サービス業務・営業活動それぞれに十分に時間を割けない
  • 営業所間でのエリアの重複による非効率なサービス・営業活動が見受けられる

<実現したいこと>

  • 限られた人員でセールスタイムを確保して売上を最大化したい
  • 各営業所の顧客訪問件数および訪問効率を上げたい

前述したとおり、売上減少における要因のひとつである「サービススタッフの人員不足」への対応策を講じるべくCariotの活用を開始されたA社様でしたが、導入にあたりCariot営業担当がヒアリングに重ねた結果、「人員不足」に関連してもうひとつの課題が浮き彫りになりました。
それは、「営業所間での対応エリアの重複」や「同じ営業所内での対応エリア重複」など、非効率なエリア設計が発生しているという点です。
ただでさえ人手が足りていない中で、担当エリアの重複で非効率走行が発生してしまうと、一人のサービススタッフが1日で回れる件数は減ってしまいます。「限られた人員で限られた時間を有効に使う」という観点から、売上最大化のためには非常に重要な改善ポイントといえるでしょう。

 

3.課題に対する打ち手~走行データ分析で非効率な走行ルートを可視化~

導入にあたり、Cariot営業担当者は解決すべき課題とあるべき姿を整理し、Cariotでどのようなデータを指標として取得していくべきかを設計させていただきました。

<課題に対する打ち手>

  1. 各営業所および同一営業所内の活動エリアの最適化(重複走行・エリア外走行の洗い出し)
  2. 顧客訪問効率の最適化(配送ルートの分析)
  3. 顧客訪問件数の最大化(滞在時間の可視化)

<見るべき指標>

  1. エリア外走行時間および距離
  2. 非効率走行時間および距離
  3. 1日当たりの訪問件数、1訪問あたりの平均所要時間

指標となるデータを取得し分析するために、A社様にはCariotの下記の機能を活用いただきました。

・走行データ分析機能
目的地への訪問回数、到着時刻、滞在時間などの走行情報を自動で記録します。
複数の走行データを地図上で重ね合わせて表示することで、走行ルートの重複の有無を視覚的に確認できます。

・ルート最適化機能
蓄積された過去の走行データを元に、AIが最適なルートを提案する機能です。
実際の走行ルートに対して、最適化ルートではどれだけ走行時間が短縮されるのかまで把握できます。

・レポート機能
自動で取得した各種データを使用して、Cariot上で担当者別・営業所別など様々な切り口で集計レポートを作成することができます。クロス集計で各担当者の訪問件数×1訪問当たりの所要時間など組み合わせ分析も可能です。

Cariotの機能詳細はこちら

 

4.指標に対する分析結果と提案~担当エリアの整理と最適なルート設計で業務に使える時間を創出~

導入時にまとめた課題に対するモニタリング指標を分析した結果、課題解決のために取るべき施策が見えてきました。

<各営業所および同一営業所内の活動エリアの最適化>
走行データ分析機能で複数車両の走行データを重ね合わせて比較したところ、導入時に懸念したとおり、近接する営業所間や同一営業所内で走行ルートの重複が見つかりました。

この結果を元に、改善策として以下の施策を提案いたしました。

  • 近接した取引先に複数人が訪問することのないよう営業所内でのエリア割り振りの見直し
  • 営業所から一定距離離れている訪問先については担当営業所の変更

上記の施策で各サービススタッフに適正な走行ルートを設定することで、不要な移動時間を削減し、サービス業務や営業活動にかける時間の創出が可能になります。

<顧客訪問効率の最適化>
さらに、各サービススタッフの走行実績の分析の過程で、折り返し走行が発生する非効率なルートで取引先を訪問しているという例も見受けられました。
Cariotのルート最適化機能を利用して、実際の走行データとAIが提案した走行データを比較したところ、走行データを見直すことで、下記の成果が期待できることが分かりました。

  • 走行距離を17%削減
  • 走行時間を1時間短縮

<顧客訪問件数の最大化>
サービススタッフ一人当たりの活動量を把握するために、Cariotのレポート機能を利用して、訪問1件あたりの平均所要時間と1日あたりの訪問件数の相関性について分析を実施したところ、1件当たりの所要時間が短いにも関わらず、1日当たりの訪問件数も少ないというケースが見受けられました。

この結果を元に、改善策として下記の取り組みを提案させていただきました。

  • 所要時間に対して訪問件数の少ないスタッフへのヒアリングによるボトルネックの解明
  • トップパフォーマー(訪問件数が多く所要時間も平均内)からのナレッジ集約

上記を実施することで、スタッフの業務設計スキルのばらつきを減らし、業務効率の底上げが期待できます。

 

5.今後の展望~改善施策のPDCAサイクルを回す~

A社様はCariotの導入によって走行データを蓄積し、「売上最大化」を達成するために解決すべき点を洗い出すことができました。今後は、データから見えてきた改善点を実行に移し、施策の成果をCariot上で計測していくことでPDCAサイクルを回していくフェーズに入っていきます。

同社のようなフィールドサービス、フィールドセールスに限らず、業務最適化に取り組むには、「今どんな状況か」がわかるデータを蓄積し、そのデータを元に「これから何をしていくべきか」を考えることが重要になります。
 
 
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
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