AIを使って営業やマーケティングを効率化させようとする試みは様々なところで行われていますが、ここではクローラーで集めたデータと組み合わせることでどういったことを実現できるのか、具体的な事例をもとにご紹介を行っていきたいと思います。
最初にやるのはAIを使って改善するポイントを決めるということ
まず最初に考えなければならないのがAIの活用の仕方です。一般的にAIといわれると機械が知性をもってなんでもやってくれそうな印象を持ちがちですが、実際に使う現場では「機械学習による継続的な改良をするもの」という考え方で進める必要があります。あらゆる観点から、人の代わりに分析を続けて、あらゆる施策の改善、新規の打ち手を出してくれるわけではありません。特定の分野の、どの数値を改善していくのかということを定義しないと、AIは適切に機能してくれません。そこで、最初に行うのが「何をもって営業やマーケティングが良くなったとするのか」を定義することからはじめる必要があります。
AIが寄与するポイントは大きく２つ。「結果を向上させるもの」と「作業を代行させるもの」
ポイントには大きくわけて2種類が存在します。「結果を向上させるもの」と「作業を代行させるもの」です。結果というのはその名の通り、人だと難しい改善作業を継続させるというものです。作業の代行というのは、大きな改善を見込むよりも、現状を維持するために必要な作業を代行させる、つまりスタッフの作業負担を軽減させる意味が強いものとなります。それでは営業を例にした場合の具体的なものをみていきます。ポイントとして代表的なものとして以下のようなものがあります。
- 【結果向上】案件化率
- 【結果向上】受注率
- 【結果向上】案件単価
- 【結果向上】利益率
- 【作業代行】営業リストの残数
- 【作業代行】顧客管理サポート
結果向上タイプは数値を上げることを目的としている、優秀なスタッフが足りていない時などもオススメ
案件化率を高めたいとなれば、AIは案件化の高い顧客、アプローチ、商品、そして低い顧客、アプローチ、商品という点を分析し続けて、顧客リストの見直しや、商品や効果的なアプローチ方法を模索し続けるように機能させることになります。このタイプの狙いは同じ作業人員で、効率的に売上や利益を増やすことにあります。同じ労働時間でより多くの結果を求めるというものです。同じタイプとなる受注率や案件単価なども似た動きをさせることになり、それほど大きな動きの差はありません。
作業代行はスタッフが改善を続けてきた現場にオススメ
大きく異なるものとしては作業代行の代表である営業リストの残数などです。こちらが目的とするのは何かを向上させることではなく、作業を代行してもらうことによって人の負担を減らすことが狙いです。AIなのだから結果向上に力をいれるべきなのではないかという声を良くもらいますが、優秀なスタッフが多い現場では作業代行のほうが費用対効果の良い選択となります。
多くの営業現場では、みんな一生懸命、仕事をしているわけですからAIが介入などせずとも日々、改善が行われ、より大きな売上、利益になるために研究を行いながら作業をしています。そして、それがある程度まで行われている場合は、案件化率や受注率といった指標を改善するためにAIを活用してもそれほど大きな改善は見込めません。こうした場合は、投資金額に対して満足の得られない結果となることもあるため、マネージャーなどの頭を悩ませる作業の代行という点をAIにやらせるという方法があります。そのひとつが営業リストの残数をチェックし、足りなくなったリストを適切なタイミングで追加し続けるという作業です。これにより、リスト不足による営業スタッフの生産性の低下を避けられるだけでなく、マネージャークラスの人たちの作業負担を大幅に減らすことができます。
作業代行系には外部データの収集が必須。その時に使うのがクローラーです
作業代行系の特徴としては、スタッフや顧客の監視、そして適切なアラート、不足しているデータの追加という動きにまとめられます。これらの動きを、目的に合わせて設計していくことになります。この中で不足しているデータの追加、たとえば条件を満たして営業リストであったり、顧客の直近の動きであったり、こうした外部情報を収集する時に必要になるのがクローラーです。AIとクローラー、この２つをうまく組み合わせることで、営業、マーケティングは大きく結果を飛躍させることができるようになります。ただデータを集めるだけではなく、目的をもち、それを達成するためのAIなどを使ったアプリケーション、そして必要なデータを収集するクローラー。２つをあわせて考えていくとより良い結果を効率的に出すことができるようになります。
