Learning(機械学習)を試してみたコラム営業活動支援ツール2017/07/20本コラムはデジタルインサイドセールスのサービス提供に向けてAI(人工知能)に関して試行錯誤をコラム化したものです。今日では毎日のように新聞でも「AI」という言葉を見かけるようになり、あらゆる業界やあらゆる業務プロセスでAIの活用が検討されるようになってきました。その言葉を見かけない日は無いといった感じでしょうか。私どもブリッジインターナショナルが、営業現場でAIを利用できないものだろうか?と考え始めたのは、2年ほど前にさかのぼります。今日は、その際にどのように考え、どのようなところにたどり着いたのか、お話してみたいと思います。Learning(機械学習)という言葉をよく目にするようになっていた頃でした。AI?言っていることはわかるけど、そんなの“夢物語”だよね。そんな風に思っていました。何気ない誰かの一言から取り組みは始まります。あなたの会社でもそのような声がそこかしこで聞こえてきたりするものではないでしょうか。Learningが使えるようになっていました。そのユーザーインタフェースは非常に簡単そうに見えます。「処理」を定義する“箱”をドラッグ&ドロップでつなぎあわせれば、自動的に分析を進めてくれるのです。よし、ではやってみよう。CRMに入っている情報です。インサイドセールスの現場では、CRMデータベースを中心に業務が回ります。インサイドセールスの担当者は、CRMでコール先のお客様の情報(ときにはこれまでのそのお客様との関係の情報も)を確認し、順に電話をかけていきます。電話で会話した結果を活動情報として登録し、その活動の結果として案件が生まれればその情報も登録します。案件の情報がある場合にはそれらの情報を更新していきます。やって、インサイドセールスが活動するとCRMには多くの情報が登録されていき、また最新の情報に更新されていくのです。話が変わりますが、「インサイドセールス」に取り組むメリットの一つはここにあります。インサイドセールスは通常、机に向かって業務をしますので、常にそこにはパソコンがあり、いつでもCRMデータベースを参照でき、情報を更新できる状態になっています。そこまで含めてインサイドセールスの仕事(且つ、きちんと入力しないと自分自身のKPI実績をカウントしてもらえない)なので、面倒だから入力しないということはあまり考えられず、基本的にはきちんとデータがたまっていきます。どのお客様にどういう活動を行い、その結果としてどういう案件が生まれ、(商談プロセスが)進み、結果としていつ、どうなったのか。何が、いつ、どれだけ売れたのか。これだけの情報があれば、きっと、どういうお客様にどういう活動を行えば、何をどのくらい買ってくれそうか、わかりそうな気がしてきませんか。Learningで処理してみるさて、いよいよデータを処理してみます。ここでまず困ったのは、どのデータ(項目、カラム)を使うかということでした。インサイドセールスでは、お客様に電話をかけた際にいろいろな情報を聞きだし、それらの情報をすべてCRMに入力していきます。することにより、そうした情報を条件として、対象顧客の絞込み(ターゲティング)ができるようになるからです。これらの情報は「顧客プロファイル」や「顧客カルテ」と呼ばれたりします。それらの情報には以下のようなものがあります。)※インサイドセールスの“売り物”によって聞く内容は異なります。Learningによる分析において、果たしてどの情報を利用すれば良いのか。これを考えるのが難しいわけです。データの分析を行う担当が、自分の直感でこのデータとこのデータは関係がありそうだと思い付いたら、それらのデータの相関関係を見ていきます。「現在使っているシステムがA社製のもので、導入した年が5年以上前となっている企業は、自社の製品に買い換える可能性が高い。」もしもそれが正しいのであれば、既存システムのメーカー名(ここではA社)や既存システムの導入年(ここでは2012年以前)という情報と、自社製品の購入との間に何か関連性がある可能性が高いということになるわけです。その“仮説”を信じてデータの相関関係を見てみると、なんだかそれほど関係がありそうになかったりします。して、また先ほどの仮説に戻り、どの情報とどの情報に関連がありそうかを再検討することになるのです。これを何度も何度も繰り返していくことになります。それは非常に長い長い道のりなのです。結局、私たちは適切な“勝ちパターン”を見つけることができませんでした。データの項目が多ければ多いほど良いというわけではない。データに偏りがあると分析は困難である。“正解”が不明瞭なデータの分析は困難である。して私たちの初めての試みは終わっていきました。まとめ:得られたこと私たちの初めての試みは悲しい結果に終わりました。CRMには、データは確かにたまっています。私たちはいろんなことをお客様から聞き出そうとして、たくさんの項目を用意します。それらのデータは本当にそのまま使えるデータなのでしょうか。分析においてはあらゆる項目のデータを使ってみようと考えずに、なるべく基本的で、多くのお客様から取得できている情報からはじめましょう。ある項目のデータにおいて、一定数以上のレコードで同一の値を持つような場合には分析に値しません。