AIで営業を効率化したい——。そう考えてAIツールを導入したものの、期待した成果が出ずに悩む現場も多い。その原因は、ツールの性能ではなく、「整っていないデータ」にある。
・なぜ「AIは使えない」ように見えるのか？ その根本原因と解決策
・AIが成果を生むために不可欠な「営業データ」の整備法
・企業情報・営業履歴の一元管理を実現する独自テクノロジーとは
・業界動向分析→戦略立案→商談準備→議事録作成まで支援するAI
営業現場でもAI活用への関心が急速に高まっている。しかし、多くの企業で「AIを導入したのに効果が実感できない」という課題に直面しているのが現実だ。
原因の多くは、AIが判断や提案を行うための基盤であるCRMなどの顧客データベースに、誤入力や重複、古い情報が残っていることにある。情報が社内の複数部署に散在していたり、更新が追いついていなかったりすると、AIは不正確なインプットをもとに分析や提案を行わざるを得ない。
この状態では、たとえば新規営業先を抽出するはずが既存顧客が混じってしまったり、取引リスクの高い企業が候補に含まれたりといった「的外れな結果」が生じる。これはAIの性能不足ではなく、インプットとなるデータが整っていないことが原因で、AIが本来の力を発揮できていない状態なのだ。
つまり、AIを本当に使いこなすためには、使う前の「下準備」として、「正確かつ最新の情報が整ったデータ」の用意が必要不可欠となる。
資料で、営業データを整備する方法と、その上で営業活動にAIをどう活用できるかを解説している。
・商談相手の人物情報の自動要約
・業界動向の抽出と要約
・議事録の自動生成
・類似企業との接点の可視化
など、AIに与える営業データを適切に整備すれば、AIによって業界動向分析から商談まで、網羅的に効率化することが可能だ。営業現場の「手間」と「時間」を減らし、本来注力すべき「提案」「判断」「クロージング」業務に集中できる環境が整う。
AI営業を成功に導くためのAI導入・活用の全体像を提供するこの資料は、営業・マーケティング・企画担当者はもちろん、経営層や、経営企画にとっても必見だ。
AI導入に失敗する営業組織の共通点とは？ 成果を出す企業がAIを使う前にしている「下準備」を公開！＜資料名＞
営業組織が取り組むべき次の一手「AIを活用して営業生産性を高める方法」
＜主な内容＞
・なぜ営業現場でAI活用が進まないのか？ よくある失敗パターン
・AIで成果を出すために不可欠な「営業データ」の整備とは
・企業情報・営業履歴の一元管理を実現する独自テクノロジー
・業界動向分析→戦略立案→商談準備→議事録作成まで支援するAI
