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AIで変わる「会社の営業」超ど初心者向けに、めっちゃ分かり易く解説します！

AIが書きましたブログ

AI初心者の社長も分かる！AIで変わる会社の営業と具体的事例

こんにちは、S博士の助手です。
今日は、AIがどのように会社の営業に影響を与えるかを分かり易く説明したいと思います。AIと聞くと、難しそうなイメージがありますが、実は身近なところで活用されています。
例えば、あなたがインターネットで商品を検索したり購入したりするとき、AIがあなたのニーズや購買行動を分析して、おすすめの商品や広告を表示してくれたりします。これは、AIが営業の一部を担っていると言えますね。

では、AIが営業にどんなメリットをもたらすのか、具体的な事例を交えながら見ていきましょう。S博士にも教えてもらいながら進めていきますね。

第一章：AIで顧客のニーズや購買行動を分析する

助手：S博士、こんにちは。
S博士：こんにちは。今日は何を話すんじゃ？

助手：今日はAIで変わる会社の営業について話したいと思います。
S博士：ふむふむ。それは興味深い話じゃな。

助手：まず最初に、AIで顧客のニーズや購買行動を分析する方法について教えてください。
S博士：そうじゃな。顧客のニーズや購買行動を分析する方法としては、大きく分けて二つあるんじゃよ。
一つ目は、顧客データベースやCRM（Customer Relationship Management）システムから得られる情報を利用する方法じゃ。これは既存の顧客に関する情報だけではなく、潜在的な顧客や競合他社の情報も含まれる場合があるじゃよ。

助手：そうですね。例えば、どんな情報がありますか？
S博士：例えばだ、

  • 顧客の基本情報（名前・年齢・性別・住所・職業・収入等）

  • 顧客との接点履歴（電話・メール・訪問等）

  • 顧客から得られたフィードバック（アンケート・レビュー等）

  • 顧客の購入履歴（商品名・個数・金額・頻度等）

  • 顧客のウェブサイト閲覧履歴（ページ名・滞在時間・クリック数等）

などじゃ。

助手：それらの情報から何が分かりますか？
S博士：それらの情報から、

  • 顧客がどんな商品やサービスに興味があるか

  • 顧客がどんな価値観や嗜好性を持っているか

  • 顧客がどんな問題や課題を抱えているか

  • 顧客がどんなタイミングで購入する傾向があるか

  • 顧客がどんなチャンネルやメディアを利用しているか

などが分かるじゃよ。これらの情報をAIが分析することで、顧客に合わせたパーソナライズされた営業戦略や提案を立てることができるんじゃよ。

助手：なるほど。それは便利ですね。具体的な事例はありますか？
S博士：例えば、ある飲料メーカーでは、AIを使って顧客の購買行動や嗜好性を分析し、その結果に基づいて自動販売機の商品や価格を最適化しているじゃよ。これにより、売上や利益が大幅に向上したという話じゃ。

助手：すごいですね。自動販売機でもAIで変わっていくんですね。
S博士：そうじゃな。
もう一つの方法は、顧客との直接的な対話から得られる情報を利用する方法じゃ。これは主に電話やチャットボットなどのコミュニケーションツールで行われるんじゃよ。

助手：そうですね。例えば、どんな情報がありますか？
S博士：例えば、

  • 顧客の発言内容（質問・要望・苦情等）

  • 顧客の声質（音量・トーン・スピード等）

  • 顧客の感情（喜怒哀楽・興味・不満等）

などじゃ。

助手：それらの情報から何が分かりますか？
S博士：それらの情報から、

  • 顧客が何を求めているか

  • 顧客がどれくらい満足しているか

  • 顧客がどれくらい信頼しているか

  • 顧客がどれくらい影響されやすいか

などが分かるんじゃよ。
これらの情報をAIが分析することで、顧客に合わせた適切な対応やアドバイスを行うことができるんじゃ。

助手：なるほど。それは便利ですね。具体的な事例はありますか？
S博士：ある保険会社では、AIを使って電話での営業トークを録音し、その内容や声質から顧客の感情や関心度を測定し、その結果に基づいて次回の営業ポイントやクロージング方法を提案している。
これにより、成約率や継続率が大幅に向上したという話じゃ。

助手：すごいですね。電話もAIで変わっていくんですね。

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第二章：AIで売上予測や需要予測を高精度に行う

助手：次に、AIで売上予測や需要予測を高精度に行う方法について教えてください。
S博士：そうじゃな。
売上予測や需要予測とは、将来の市場や顧客の動向を予想することだね。これは営業にとって非常に重要なことじゃ。なぜなら、

  • 売上予測が正確であれば、目標達成のための計画や戦略が立てやすくなる

  • 需要予測が正確であれば、在庫管理や生産計画が最適化される

というメリットがあるからじゃ。

助手：そうですね。でも、売上予測や需要予測って難しそうですよね。どうやって行うんですか？
S博士：売上予測や需要予測を行う方法としては、大きく分けて二つあるじゃよ。
一つ目は、統計的な手法を用いる方法じゃ。これは過去のデータから傾向やパターンを見出し、数学的なモデルに当てはめて未来を推定する方法じゃな。

助手：そうですか。例えば、どんなモデルがありますか？
S博士：例えばだ、

  • 単純移動平均法（Simple Moving Average）

  • 指数平滑法（Exponential Smoothing）

  • 自己回帰移動平均法（Autoregressive Moving Average）

  • 回帰分析（Regression Analysis）

などじゃ。

助手：それらのモデルから何が分かりますか？
S博士：それらのモデルから、

  • 過去のデータに基づくトレンド（傾向）やシーズン（季節性）を把握する

  • 未来のデータに対する信頼区間（確率的な範囲）を算出する

  • 未来のデータに対する影響因子（説明変数）を特定する

などが分かるじゃよ。これらの情報を利用することで、将来の市場や顧客の動向に対応した営業活動を行うことができるんじゃ。

助手：なるほど。それは便利ですね。具体的な事例はありますか？
S博士：そうじゃな。例えば、あるファッションブランドでは、統計的な手法を使って過去の販売実績からトレンドやシーズン性を分析し、その結果に基づいて次シーズンの商品や価格を決定しているじゃよ。これにより、在庫過剰や売り上げ不足を防ぐことができるという話じゃ。

助手：すごいですね。ファッションも統計で変わっていくんですね
S博士：そうじゃな。もう一つの方法は、機械学習（Machine Learning）や深層学習（Deep Learning）などのAI技術を用いる方法じゃ。
これは過去のデータだけではなく、現在のデータや外部のデータも取り込み、自動的に学習して未来を予測する方法じゃな。

助手：そうですか。例えば、どんなデータがありますか？

S博士：例えばだ、

  • 顧客データベースやCRMシステムから得られる情報

  • ウェブサイトやSNSから得られる情報

  • 経済指標や気象情報などの外部情報

などじゃ。

助手：それらのデータから何が分かりますか？
S博士：それらのデータから、

  • 過去のデータに基づくトレンドやシーズン性を把握する

  • 現在のデータに基づく変化やニュアンスを捉える

  • 外部のデータに基づく影響やリスクを評価する

などが分かるじゃよ。これらの情報を利用することで、将来の市場や顧客の動向に対応した営業活動を行うことができるじゃよ。

助手：なるほど。それは便利ですね。具体的な事例はありますか？
S博士：ある自動車メーカーでは、機械学習や深層学習などのAI技術を使って過去・現在・外部のデータから需要予測モデルを作成し、その結果に基づいて生産計画や販売戦略を決定しているじゃよ。
これにより、市場変動に柔軟に対応し、競争力を高めたという話じゃ。

助手：すごいですね。自動車もAIで変わっていくんですね。

第三章：AIで顧客対応や問い合わせ対応を自動化する

助手：次に、AIで顧客対応や問い合わせ対応を自動化する方法について教えてください。

S博士：そうじゃな。
顧客対応や問い合わせ対応とは、顧客からの要望や苦情などに迅速かつ適切に答えることだね。これは営業にとって非常に重要なことだね。なぜなら、

  • 顧客対応や問い合わせ対応が良ければ、顧客満足度やロイヤルティが高まる

  • 顧客対応や問い合わせ対応が悪ければ、顧客離反や悪評の拡散が起こる

というリスクがあるからじゃ。

助手：そうですね。でも、顧客対応や問い合わせ対応って大変そうですよね。どうやって行うんですか？
S博士：顧客対応や問い合わせ対応を行う方法としては、大きく分けて二つあるんじゃよ。
一つ目は、今まで通りに人間が直接行う方法じゃ。これは電話やメールなどのコミュニケーションツールで行われる。このメリットやデメリットは

  • 人間が直接行う方法は、高品質なサービスを提供することができる

  • 人間が直接行う方法は、大量の要求に対処することが困難である

だと分かるのじゃよ。

助手：人間が対応すると、その品質もばらつきが出ますよね。
S博士：そうじゃな。
なので、もう一つの方法は、AIが自動的に行う方法じゃ。これはチャットボットや音声アシスタントなどのコミュニケーションツールで行われるじゃよ。

助手：AIの場合、どんなメリットやデメリットがありますか？
S博士：例えばだ、

  • メリット：時間やコストが節約できる

  • デメリット：人間らしい感情や表現を使ってコミュニケーションができない

などじゃ。

助手：それらのメリットやデメリットから何が分かりますか？
S博士：それらのメリットやデメリットから、

  • AIが自動的に行う方法は、低コストで高速なサービスを提供することができる

  • AIが自動的に行う方法は、複雑な要求に対処することが困難である

などが分かるじゃよ。これらの情報を把握することで、AIの能力を最大限に活用した営業活動を行うことができるじゃよ。
また、AIの顧客対応の技術は、急激に発展しておるので、人間の電話対応の品質に近づいていく点にも、注意しておくことが必要じゃな。

助手：なるほど。具体的な事例はありますか？

S博士：例えば、ある銀行では、AIのチャットボットがウェブサイト上で顧客からの問い合わせや相談を受け付けているじゃよ。
これにより、24時間365日対応可能であり、顧客満足度も向上したという話じゃ。

助手：すごいですね。銀行もAIの対応で変わっていくんですね。

会社の営業のAI活用のまとめ

助手：S博士、ありがとうございます。
S博士：どういたしましてじゃ。

助手：今回はAIで変わる会社の営業について話しました。
AIは顧客分析・予測分析・対応自動化など様々な面で営業活動を支援・代替することができます。しかし、AIにも限界や課題があります。人間とAIのバランスや相互作用を考えていくことが重要です。

S博士：そうじゃな。AIは営業活動を変革する可能性を秘めているが、それだけでは十分ではない。
経営者や営業担当者はAIの特徴や能力を理解し、自社のビジネスモデルや目標に合わせて適切に活用することが求められるのじゃ。

助手：そうですね。今後もAIの進化に注目していきましょう。
S博士：それでは、この記事を読んでくださった皆さんにも一つ、重要な事実を話すのじゃ。

助手：え？何ですか？
S博士：この記事、実は96%がMicrosoftのAI、Bingが書いたものじゃよ。

助手：ええええ！？
S博士：こんな長文も10分くらいで書いてくれるんじゃ。
ほんと、AIを使えば、仕事しなくていいのも、AIのメリットとして覚えておくのじゃ。ふぉっふぉっふぉ。

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