キャリアに基づく「ユーザー視点」で顧客のニーズに応える

仕事内容について

主に法人のお客様向けに営業をしています。取り扱っている商材は幅広いですが、主な担当は経済金融データの『NEEDS』です。主に金融機関・事業会社・大学や研究機関などのアカデミックの方がお客様です。

基本的には、数値情報を中心としたローデータを提供しています。だいたい3つの領域に分かれていて、財務情報を中心とした企業データ、株式や債券の時価などのマーケット系のデータ、あとは官公庁や自治体の統計情報を収集したマクロ系データです。

お客様のニーズは多岐に渡るため、データをお使いになる意図や用途をしっかりとヒアリングしながら、最適なデータ、デリバリー手段を提案するようにしています。お客様のお仕事の内容もそうですが、当社が持っているデータやサービスに関する専門的な知識、双方への理解が必要で、コンサルティングに近い形でお話をさせていただいています。
例えば「投資先のエンゲージメントに役立つ情報が欲しい」というお客様から、NEEDSで取り扱っている『日経ESGデータ』のお引き合いをいただきました。データの内容についてご紹介させていただきましたが、お話を伺ううちにニーズ全てにはお応えできないことが分かりました。そこで日経が持つ別の領域、例えば「企業基本データ」という分類で持っているデータに、お客様のニーズにお応えできるデータがあることが分かりました。ご提案したところ、ご成約いただいて嬉しかったですね。

日経の強みとは

日経平均株価の関連データは、構成銘柄・ウエイトなど日経にしか出せないものがあります。
また、データの正確性や扱いやすさはご評価いただいている点です。日経のデータサービス『NEEDS』は新聞報道のために企業やマーケットのデータを集め、スタートしました。今では50年を超える歴史があります。この間、使いやすいデータベースの構築、メンテナンスのやり方を磨いてきたのです。
例えば企業財務のデータは、今でこそEDINETで簡単に収集できますが、細かい明細の項目を見ると、企業によってバラバラの形式で、比較が難しいです。日経ではこれを企業間で比較できる形に調整しています。

必要なところは人手での確認をし、使いやすいデータを作っている点も強みです。最近ではESG関連のデータなど、AIの技術などを使って関連情報を収集する企業が多いですが、現代の技術をもってもどうしても誤りが出てしまいます。日経では専門知識を持つ人材が収集・チェックを行うことで、データの正確性を担保しています。

生成AI出現の影響は

確かに生成AIでデータ収集にかかるコストなどは下がってくると思います。日経の扱っているデータの中でもコモディティ化してしまうリスクがあるでしょう。
しかし、だからこそ日経のデータの「正確性」が評価される部分もあると思います。例えば、財務系のデータは金融機関のお客様を中心に、信用リスクを測る元データとしてお使いいただいています。お客様のビジネスの根幹に関わるものですから、何よりも正確性・信頼性が重要です。もちろん、日経も新しい技術を活用して、効率的にデータを収集していく必要があります。

今後について

前職は証券会社でデリバティブ商品のマーケティングを中心に、ストラテジストのようなことや、商品開発など幅広く手掛けていました。今はデータを売る側ですが、以前は使う側だったわけです。この「ユーザー側の視点」も持っていることは、私の強みだと思っています。

現職では、私を含めて6人いるチームのリーダーとして営業や営業企画をしています。新しいデータや市場イベントなど、お客様にとって大切な変化を捉え、販促の施策を考え、実行しています。扱うデータの種類は多岐に渡りますが、日経は歴史がありますから、データについて知り尽くした同僚がたくさんおり、気軽に聞けます。営業チームだけでなく、データビジネスの部署全体で、お客様の成果につながるようなご提案をしていきたいですね。