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

上記開発事例や、その他開発についてのお問い合わせは下記よりお願い申し上げます。