セッションAI導入
新卒で構成されたインサイドセールス組織において、経営知識を短期間で装着し、企業の仮説を立案してアプローチを行うための、分析⇨仮説立案スピードの向上と精度向上が課題だったた。
新卒であっても、アプローチのスピード、量、質を向上することができます。
プロジェクト概要
ソリューション提案型かつ、新規開拓に注力されているBtoB企業においては、 ターゲットとなる法人顧客の課題をHPや決算説明資料、決算短信、ニュースリリース、リードソースを分析して仮説を立案し、 パーソナライズされたアプローチを行う必要があります。 営業管理者の教育リソースはセールススキル向上に注力し、分析や仮説立案プロセスは生成AIを用いた営業生産性向上のご支援をいたします。
サマリー
生成AI導入前の状況
長年OJTを中心に新卒の育成を行なっていたものの、組織拡大のタイミングで営業の再現性と型化が必要になりました。 幅広い業界知識と経営知識を短期で習得することは困難なため、経営から期待された成長スピードについてこれない若手が退職するサイクルが続きており、 個力に頼った営業活動を行なっていました。 セールスイネーブルメントを組成するものの、研修時間拡大による顧客活動時間の短縮により、営業成績も低迷していました。
実現したこと・得られた効果
焼畑状態だった営業スタイルから顧客主体の提案営業活動を実現。 個力に起因する架電のみならずメールでのアプローチの比重を多くし、生成AIを活用してメール文面の作成を行った結果、返信率が急増し、メールでのアポイント獲得率が向上。 社内で生成AIの活用成果が認められ、更なるDX投資を経営として意思決定。 活動量は前年比約120％増、獲得アポ数は約150％増、精度の高い企業分析と仮説構築を行うことで、成約件数は約225％増となった。
当プロジェクトについてもっと知る
営業プロセス上のボトルネックの特定
営業プロセスを棚卸し、営業活動における「件数」と「歩留」を測定し、ボトルネックを特定しました。 各営業プロセスにおける改善点を導き出し、「個力で解決するべき課題」（抑揚/フィラー/話速など）と「生成AIで解決できる課題」（企業分析/顧客担当者分析/仮説立案/ラポール形成/SPIN話法/BFABなど）を明確化しました。 「生成AIで解決できる課題」をセキュリティポリシーを守りながらでカバーできることを証明する必要がありました。 また社内文化として生成AIやデジタルを活用する文化がなかったため、運用も視野に入れて設計する必要がありました。
アウトプットに適した生成AIの選定とプロンプトの作成
AI毎に得意なことが異なるため目的に沿った最適なアウトプットを得るには、目的や使用ケースに合った生成AIを選定することが不可欠です。 また、効果的なプロンプトを設計することで、「業界別」「経営テーマ別」「役職レイヤー別」にアプローチ手法をカスタマイズすることでアポイント獲得率向上を図りました。 プロンプトから期待をするような結果を得るために、適宜フィードバックを収集し、プロンプトの修正・変更を実施します。 例えば「SWOT分析、4P分析、STP分析の結果から導き出される課題をまとめて」など、具体的な指示を盛り込むことで、課題の要点を整理しながら顧客への訴求ポイントを見出すのに役立ちます。こうした高度な情報抽出により、企業の特長を立体的に把握し、必要な分析や洞察をスムーズに行うことができます。
運用フローの策定
AIを活用したリサーチ業務を効果的に運用するには、明確な運用フローを構築することが不可欠です。 運用も見据えた体制構築が必要なため、初めてAIを活用する企業の場合は「生成AI推進チーム」を立ち上げ、それぞれの推進メンバーに役割を課します。 主には現場から出た不満を拾い上げつつ、生成AI活用の成功事例や他社事例を社内で発信する推進役になります。 経営メンバーからもトップダウンで生成AI推進をする号令を出してもらいます。 オペレーション面だと、情報収集の対象範囲と分析観点を明確に定め、AIに入力するデータや出力フォーマットを統一します。 次に、外部ツールを活用してプロンプト投入を効率化し、複数のAIを併用する場合はその順番やプロンプトの組み合わせを設計します。 運用開始後は、得られたフィードバックをもとにプロンプトやフローを適宜修正し、精度と生産性の向上を図ります。 このように運用体制の構築と最適なオペレーションを設計することで、本来の目的であった営業生産性向上を実現しました。
