Plan（営業戦略・計画）におけるAI活用事例
営業活動におけるPDCAは以下の通りです。
・営業戦略・計画（Plan）
・営業活動（Do）
・営業管理（Check）
・営業スキル向上（Action）
まずは営業戦略・計画をサポートするAIツールの活用事例をご紹介します。
事例1.AIによる精度の高いターゲティング
顧客ターゲティングは、市場で優位性を保ちつつ、売上を拡大させるための重要な要素です。
大きな成果を上げるには、企業が有する営業データに基づいてターゲット選定をする必要があります。
従来は過去の営業データから受注につながった顧客の属性を洗い出し、リストからホットリードを選定する方法が一般的でした。
一方でAIを活用した顧客ターゲティングでは、顧客属性だけにとどまらず成約もしくは解約になった営業パターンを自動で学習し予測モデルを構築します。
営業担当者はAIが提案する予測スコアに沿ってホットリードを選定できるため、精度の高いリストを得られます。
大幅な業務効率化が実現し、売上拡大にも大きく貢献する可能性があります。
事例2.AIによる効率の良い市場調査
市場分析や競合分析をする際に、ネット上で良いデータが見つからないということは多くあります。
一次情報は二次情報と比べて信憑性が高く有益なデータが得やすいものの、入手難易度が高いことが難点です。手に入れるのにコストがかかる場合もあり、情報収集の手間は営業担当者にとって課題になりやすいのです。
AIを活用した市場調査ツールでは官公庁の統計資料や企業のIR情報、経済レポートなど大量の学習データに基づいた分析結果が得られます。
検索機能で必要な情報に素早くたどり着くことができるため、各担当者があらゆるWebサイトなどからデータを収集する手間が省けます。
Do（営業活動）におけるAI活用事例
成約率を向上させるためには、
・リードの質を高める
・作業の効率化によってコア業務にかける時間を増やす
ことが重要です。
次に営業活動を最適化するAIツールの活動事例をご紹介します。
事例1.AIによる顧客分析と施策提案
顧客分析では属性や購買データ、アクセスログなどの顧客データを扱います。また市場の成長性や購入に至るまでの意思決定プロセスについても正しく理解する必要があり、アナログな手法では営業担当者の負担が大きくなります。
AIを活用すれば膨大な学習データから確度の高い顧客の特徴を分析できます。パーソナライズされた施策の提案も得られ、質の高い営業活動が可能になります。
事例2.AIによる開封率の高いメールの自動作成
メール営業を行う企業では開封率が大きな課題となります。
・クリックしたくなる件名
・トレンドを意識した内容
・視覚的なアプローチ
など開封率を高める施策は多くありますが、パーソナライズされた文章を作成するには時間がかかります。
AIツールを活用すれば、過去の営業メールをもとに開封率の高い文章を生成できます。
業務負担を軽減できるほか、アポ獲得率の上昇も期待できるでしょう。
事例3.AIによる商談の自動記録
デジタル化によりオンライン商談が増えるなか、議事録の記録に手間がかかり課題を感じている方もいるのではないでしょうか。
AIを活用すれば、音声認識の技術によって商談の議事録を自動で生成できます。
Web会議システムと連携しているツールなら参加メンバーごとの発言を文字おこしすることが可能です。
参加者の多い商談や長時間の打ち合わせでも発言内容を正確に振り返ることができます。
報告書を作成したり、部署内で情報を共有したりする際に役立つでしょう。
発言内容からポジティブ・ネガティブを判別してもらうことで、営業トークの改善にもつながるかもしれません。
Check（営業管理）におけるAI活用事例
営業における機会損失は、
・組織体制が整っていない
・営業プロセスに問題がある
などが原因で発生します。
売上減少や失注を防ぐためには適切な営業管理が重要です。
ここでは、営業管理の精度を高めるAIツールの活用事例をご紹介します。
事例1.AIによる担当者の割り当て
営業効率を高めるには、エリアや顧客カバー率をもとに担当者を割り当てるテリトリー管理が重要です。
しかし管理する営業担当者が増えると割り当て業務が複雑化しやすくなります。
AIを活用すれば、新規リードを追加した際に営業担当者全員の活動状況をもとに自動で割り当てできます。複雑な条件にも対応でき、テリトリー管理が最適化します。
事例2.AIのアラートによる売上減少の回避
機会損失を防ぐために必要なのが、最新の進捗状況や顧客ニーズの変化を把握することです。
しかし膨大なデータを人間がリアルタイムで集計し、分析するのは現実的ではありません。
AIを活用すれば、販売傾向の異常について瞬時にアラートを受けられます。過去のデータをもとに予測パターンを構築して売上に影響を与える傾向を特定するため、効果的な施策を迅速に行うことが可能です。
営業のチャンスを逃したり、失注したりなどの機会損失を防ぐ効果が期待できます。
Action（営業改善）におけるAI活用事例
売上目標を達成するためには担当者へのフィードバックが欠かせません。
営業活動を正しく評価して的確なアドバイスを伝えたり効果的な施策を打ったりすることで、パフォーマンスを最大化できます。
最後に営業改善に役立つAIツールの活用事例をご紹介します。
事例1.AIが組織課題の改善策を提案
AIを活用すればデータに基づいた改善策の提案を受けられます。
・メール送受信の回数、顧客への訪問回数などの行動履歴
・全担当者に対する新人担当者の比率などの組織データ
など営業担当者の行動データと組織のKPIを照らし合わせて、目標達成に必要な施策を提案します。
さまざまなデータを組み合わせて高度な分析を行うため、これまで気づかなかった新たな視点を得られることもあるでしょう。組織力の向上が期待できます。
事例2.AIによる商談の課題解決
営業は属人性が高く成果に差が生じやすいといわれます。
特にアポや商談はどのような会話があったのか、その場にいなければ分かりません。ブラックボックス化しやすく、客観的に評価しづらい側面があります。
AIを活用すれば営業担当者の表情や話し方、キーワードによって商談内容や論理構造を分析し、個人のスキルレベルを可視化することが可能です。
各担当者が自身の強み・弱みを正確に把握できるのが大きなメリットです。
理想の営業トークに近づくためのフィードバックが得られ、効果的なトレーニングが可能になります。
事例3.AI顧客とのロープレによる営業スキルの向上
営業スキルの向上には、実際の場面を想定した実践的な教育訓練であるロープレ（ロープレトレーニング）が欠かせません。
AIを活用すれば「AI顧客」を相手に実際の状況を想定した商談のトレーニングができます。対話型AIによる自然なやりとりが可能です。
自動採点の機能により定量的なフィードバックを受けることもできます。
表情や話すスピード、話の組み立て方などをAIがスコアリングし、リアルタイムで採点結果を表示します。
発話内容をテキスト化するため間違えた箇所が具体的にわかるのも便利な点です。
上司の時間を割くことなく繰り返しトレーニングできるため、効率的に営業スキルを高めることができます。
まとめ
AIは膨大な学習データを高精度で分析できるため、営業活動のさまざまな場面で役立ちます。
現在は営業支援に特化したAIツールも多く登場しています。自社の組織や営業活動に課題を感じている方は導入を検討してみてはいかがでしょうか。
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※この記事は、2024年1月時点での情報です。