過去の営業改革、売り上げ貢献を果たした実績の一部をご紹介します。C&S様は、「SAIN」ターゲティング活用により、アポイント獲得率を向上することができました。C&S様の大塚様の所属する販売推進本部は、主にIT商材をメーカーから仕入れて卸すディストリビューター業務の中で、メーカーと連携してチャネル販売を推進する部隊です。新しいICTソリューションの拡販においては、販売店への後方支援だけでなく、メーカーと協力体制で新製品の拡大のために需要喚起をし、仕掛けを作る役割も担っています。パートナービジネスが基本なので、パートナーの成功を導くことが大きな役割となりますが、2016年からビジネス拡大のためエンドユーザー向けにもアプローチをする方針となりました。それに伴い、ブリッジインターナショナルがインサイドセールス業務を受託し、新しい取り組みが始まりました。C&Sのインサイドセールスとして、ナーチャリングをし、案件を作った状態で販売店に渡すという取り組みです。様(2019年9月取材当時)SAIN導入前の課題エンドユーザーへのアプローチのために、約2年間地道に1万件ほどの”生きたデータ”を蓄積してきましたが、やがてナーチャリングが必要なリードが肥大化し、重複も目立つようになり、新規案件の発掘が難しくなってきました。重複を排除しても数千単位の件数になるので、キャンペーンの企画を仕掛けても反応が鈍化してきてしまい、新規顧客獲得数の伸び悩みという壁にぶつかってしまいます。ブリッジインターナショナルのスーパーバイザーの経験と勘でアプローチ先の当たりをつけるにしても、このボリュームでは限界があり、AIを使って選別できないかを具体的に検討することになりました。解決策2018年6月よりブリッジインターナショナルのAIソリューション「SAIN」ターゲティングによるPoCをスタートさせ、2019年1月より本格運用開始しました。案件紹介に至ったケースと、至らないケースを学習させ、次にコンタクトを取るべき顧客を抽出。(機械学習によるターゲティング)を実施しました。この営業活動結果をフィードバックする検証を繰り返し行い、営業対象リストの混在していた有望見込み客の集約ができ、AIが予想するアプローチ先に集中してコール活動をした結果、案件化の効率に繋がりました。導入してから間もなく、同じリード件数をベースにしたアポイントメント獲得率が導入前の1.5倍まで上がりました。あまりにもすぐに効果があったため、疑いも隠せず、その後も繰り返し検証を1年ほど続けました。AIにさまざまな角度のデータを当てて学習させたところ、インサイドセールスがヒアリングをした企業のプロファイリングデータを学習させた時は、もっとも効果を感じたそうです。試しにAIが抽出した下位ランクのリードに電話をかけてみたところ、全くと言っていいほどアポイントにはつながらなかったので、AIがきちんと効果を出している確信を得たといいます。アポイントが取れるだけでなく、最近アプローチができていなかったリードから反応があったときも効果が見られました。AIを活用することによってインサイドセールスの質が上がり、結果的に生産性の向上にもつながりました。大塚様:今後は、特定のキャンペーンに絞り込んだDeepな案件発掘といった、より効果的なターゲティングをしていきたいです。「SAIN」のモニタリングを活用して、通話内容などに基づいてお客様に刺さるキーワードの検証を実験的に行っていきます。次のチャレンジとしては、「SAIN」のコールナビというリアルタイムに音声をテキスト化にするもので、通話内容をネガティブな話、ポジティブな話、競合の話というように分類し、数値化できれば販売店の商談精度をさらに上げることができますし、そのデータをもう一度AIに戻せば学習の精度も上がるのではと思います。AIを使ったインサイドセールスがフレームワークとして形になったので、複数のメーカーと合体してやっていきたいですね。メーカーの持つデータだけではなく、そこに紐づくサードバーティーのデータが使えたり、特定のメーカーだけでなくほかのメーカーとも協業したり。Distributor(VAD)としてお力になれれば幸いです。