AIアプリケーション
セールス
Profet AIはセールス部門のデータ収集・整理の自動化、販売効率と成約率の向上をサポートします。各セールスデータの分析を通じて、成約につながる重要要素を見つけ出し、顧客の満足度と信頼感を高めます。
アプリケーションシナリオ
分析予測、パラメーターの推奨
B2B成約率の予測
B2B業務において、成約率はセールスの業績を測る重要な指標だ。顧客関係管理（CRM）のデータから成約率の予測モデルを構築すれば、企業のリソース分配を最適化して成約率を高めることができる。
問題分析：
- 業績予測が不正確：セールスの成約率を正確に予測することができず、営業目標の設定と企業の営業戦略の策定に影響を及ぼす。
- リソース分配が困難：様々な要素を考慮する時、営業スタッフは案件があいまいな段階で時間とリソースを投入しすぎてしまい、よりチャンスのある潜在顧客を見落とすことがある。これにより、リソースの分配が不均一になり、全体の販売効率が低下する。
成果：
- 案件成約率を予測し、人材配置とリソース投入を決定したことで、成約率が15％向上した。
- 企業のどの営業行為が成約に結びついた重要要素であったか把握することで、顧客の満足度を高めた。
最適見積もり額の推奨
従来の見積もり方法は経験に依存しており、類似製品の見積もり額記録を参考にしていた。しかしこの方法では、見積り提出のタイミングが遅れる、高すぎたり低すぎたりすることで受注を逃す、適切な利益を得ることができないなどの問題が起こりやすい。
問題分析：
- 効率が低い：従来の方法は人が過去の記録を参考にして適切な見積もり額を計算していたが、時間と労力がかかり、迅速に見積もりを提供することができない。
- 人により判断が異なる：人が判断すると主観に影響されやすいため、見積もり額が不正確となり、適切かどうか判断することができない。
成果：
- モデルが推奨する最適見積もり額を根拠とすることで、見積もり成功率が9.5％向上した。
- 見積もり効率が30％向上し、担当者が短時間に作業を完了できるようになった。
受注率の予測モデル
受注を決定する前に顧客が最終的に成約するかどうかを予測できることができれば、企業にとって大きな助けとなる。受注後、大量の労力と時間を投入して意思疎通やフォローを行っても、最終的な成約につながるか予測することは困難だ。
問題分析：
- 成約につながるかは不確定性が高い：商談が進んで見本品を提供しても、最終的な成約につながるか予測することは困難であり、マーケティングとセールスのリソースに影響する。
- 投入コストが高い：受注過程で投入したリソースは全てコストだが、最終的に成約に達しなかった場合、これらは浪費とみなされてコストが増加する。
成果：
- モデルによって対象となる市場でプロモーションとセールス活動を行う。潜在顧客を正確に識別することで、潜在顧客の転換率が15％向上した。
- 分析結果を運用して効果的にマーケティングのリソースを分配し、潜在顧客に投じることで、マーケティングコストを21.2％削減した。