概要

【課題】
日々の訪問営業の活動記録、案件管理を各営業員にて行っており、案件を獲得するためのノウハウなど共有できていませんでした。

【対応】
過去の訪問営業の活動営業を活用し、案件につながった顧客に対する営業活動を新規顧客対応時にAIにより提示する仕組みを構築しました。

■案件獲得数を増やすためのアドバイスを実施する

• • AIにより学習するデータ：過去の案件となった営業活動情報（訪問日時、商材情報etc）
  • AIによるアドバイス：商談時にどういった提案をすべきかAIにより提示する

【導入結果】
契約数が増加しました。また、見込みのある顧客を優先的に訪問することで、効率よく契約を獲得することができるようになりました。

特長

AIが営業活動の内容を学習し、モデルを構築します。また、営業活動時にどういった切り口で商談を進めるべきかAIが提示します。

• 案件となった過去の営業活動をAIにて学習し、AIモデルを構築する
• 訪問時に得られる事前情報（訪問日時、顧客属性etc）を入力する
• 顧客に最適な営業トークネタなどAIにより提示する

運用イメージ

将来的には正式なシステムとしての実装を検討しますが、今回のフェーズでは簡易的なツールとして実装しました。

■導入手順■

1. 学習用の活動記録データをCSV形式で整備
2. 1のCSVデータをAIにて学習
3. 学習したモデルをWebサイトに配置し、訪問時の顧客情報を入力することで
   案件獲得に向けたアドバイスをAIが提示する

開発規模

■設計・・・5日

■モデル構築

• • 学習データ整備・・・5日
  • モデル構築・学習実施・・・10日

■アドバイス表示ツール開発・・・15日

トータル約1.5ヶ月

お問い合わせ

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