Kindle本を出版しました。「経験を積まないと身につかない洞察力や対応力をAIでアシストしよう」という試みである「営業プロセスの抜け(穴)、この先の展開リスクを予見して、次に打つべきアクションを導いてくれる人工知能エンジン」を共感・共鳴いただける企業様のお力をお借りして共同で作りたいと考えております。IT技術者がいない又は少ないお客様が効率よく業務アプリケーションを導入できるようにする。多くの新規顧客を獲得することを期待されている営業マンの生産性をサポートしたい。2つの観点から、同じ業種のお客様であれば、お客様のニーズの80%は同一であり、一見異なる商談として捉えていたものが、実は類似商談にすることができることに着目し“特化して繰り返す”営業戦略を推進しました。お客様オブジェクション予測・対応知識データ・ベース2)類似商談知識データ・ベースを作ることに力を注ぎました。1991年の取り組みですので25年も前のことになります。今般解散発表したSMAPも結成25年とのことですが、私は今から再出発です!!当時はまだWebもなく、AIの研究は第二の冬の時代だったそうで、今日のような進化があれば実に面白い展開になっていたものと思います。営業プロセス過程で直面する「否定的お客様の一言」を抽出し、ナレッジ化して、その裏側に潜む「本音」や社内部門間の「あつれき」や「真のニーズ」を深堀りして、お客様から指摘される前に解決・解消してしまう予測能力を身につけること。類似商談知識データ・ベース<営業部・課長/SE課長の戦略:類似商談知識データ・ベースを確立し、商談にフル活用する>私が提供できる知識コンテンツ・提案営業における知識;経験的知識+理論的知識+人間心理に関わる知識ディジタルコンテンツを使用権の形で提供できます。最終的には・ルール、セオリー化するために、“営業プロセスの定義”、“ケース毎のリスク(よく失敗するあるあるケース)”、“それぞれに対する正しい対応策”を定義します。・あるあるコーナーに書いてある失敗例や陥りやすいケースを補充します。複数キーマンの“合意形成”をとることが重要な課題になりつつあります。・営業はこれまで顧客企業内で決裁権を持つ経営幹部を探すように教えられてきました。IT提案の場合情報システム部門が説得対象部署でした。・ICTが進化した今日企業はICTを活用した事業を考えることが当たり前となり、購買の意思決定に関与する部署・キーマンが複数となるケースが増えてきました。売り込み先の規模が50人であれ5万人であれ一人で決定を下せる企業は稀です。その結果;担当する営業、技術(営業)は複数の味方をつくる「合意形成力」が問われるようになりました。負担も大きく対応を間違えたら大きな損失を招くことになります。営業がどう変わるか?-技術職から社内配転した営業も-1)上司から言われて動くスタイルから自ら考えて動く姿勢の変わる。入力した営業行動データにより、システムが時系列で営業プロセスをみて、抜けていること?これから起こり得るリスクをガイドしてくれるので営業はシステムにメリットを感じ精度の高い行動データを入力するようになる。2)AIで自動的に準備されたお客様への説明資料に、営業がより説得力ある内容を加味することが可能となる。3)個人の経験値での状況判断ではなく、起こりうる複数の想定セオリーを聞こうとするようになる。4)上司への相談のレベルが上がるので次のアクションのスピードと精度が向上する。変わるのか?1)ログデータ(営業活動履歴+AI支援履歴)により特定の商談について、これまでに何が成され、何ができていないのか?さらに商談が一定の水準に達するまでに残されたアクションなどがガイドされる。(営業を点ではなく線(時系列)で捉えられるようになる)ログデータにより日々で分割されてしまっている情報を統一的に解析することでガイドできるようになる。現在の人工知能技術で上記のエンジンを作成することは技術的には可能です。キレイなデータ(日報とDigital情報=ルール)を準備できることが前提条件となります。人工知能と言っても、「次のアクションを教えて」とインプットすると人間のようにあれやこれやと気をまわして考えて答えてくれるような人工知能の実現は当分先になります。Watsonはそう見えるようにできているだけで、実際はたいへんなティーチングやチューニング作業が必要です。)営業への人工知能の適用には、ふたつの方途があると考えます。ひとつは、正解となる情報(今回で言えば、基本プロセス)があり、それと現実(今回で言えば、営業日報やCRM、SFAデータ)を比較し、“抜け”や“問題”とその解決策としてのアクションを提示するという使い方です。これは、エキスパートシステムやリコメンデーションの領域といえます。ご質問のイメージはこちらではないかと推察します。ひとつは、蓄積されたデータから新たな知見を、人工知能技術を利用して抽出するという使い方です。これはビッグデータを人工知能技術で操作するイメージです。マーケティングで使われるアソシエーション分析などの更に高度なもの、といったところでしょうか。【データのキレイさ】ひとつめの適用方法である営業エキスパートシステムにおいて、「営業プロセスの穴、リスクを予見し、今打つべきアクションを知らせてくれる」という場合、“営業プロセス定義”や、“ケースごとのリスクリスト”、そしてそれぞれに対する“対応策”(正解)が決まっていることが必要です。この方法は1980年代の第二次人工知能ブームのときに主流であった“ルールベース”の“エキスパート・システム”と同じではないかとの批判があるかもしれませんが、実は基本は大きく変わっていないのが実態だと思います。営業プロセス情報やリスクリスト、それらへの対応策を網羅的に準備する作業にかかるワークロードはかなりの大きさです。み客管理シート(項目、進捗チェックシート)が存在すれば、ルールや正解情報の整理はかなり楽になりますが、とはいえ使いものになるデータの生成は大変な作業であろうと思います。今回は、竹内氏がかなり網羅的に作ったデータがあるので、かなりのワークロードが削減されるものと思います。竹内氏の経験的知識を正解知に仕立てる作業は残ります。ふたつめの適用領域である、人工知能による新規の知見の抽出・獲得においては、最近、人工知能の話題の中でクローズアップされることの多い”ディープラーニング(深層学習)”や”機械学習”が活躍すると思います。それらの特徴はひとことで言うと、「人間が見つけられないルールや正解を、人工知能がデータから勝手に探しだしてくれる」ということです。いうところが最近の人工知能ブームの原因のひとつです。営業上のこれまで知られていなかったルールや正解、例えば「予算と決定権者が不明な場合に見込み客とコンタクトをとらない日数がある閾値を超えると急激に成約確率が下がる。予算と決定権者がわかっている場合は下がらない。」といったような事象を抽出することも人工知能にできる可能性があります。これも学習させるデータのキレイさが問題になります。営業活動を支援するにしても、新たな知見を得るにしても、とにかくキレイなルールや正解の情報や活動情報が、データとして利用できるようになっている、もしくは、できるようにすることが必須です。out(ガベッジイン・ガベッジアウト)という格言があります。これは、「ゴミデータをいくら分析してもゴミな結果しかでてこない。=キレイなデータが重要」という意味です。前述のように、キレイなデータがあり、解決したい課題が明確であれば、人工知能やそれ以前のBI的な機能により、かなりの効率化が可能だと思います。データと課題が与えられれば、人工知能のさまざまな技法のなかからどの技法を当てはめればよいかが自ずと決まるからです。殆どの人工知能技術には、それを適用した結果の良し悪しをチェックするアルゴリズムが存在しますので、感覚ではなく、数理的にシステムの適不適を判断できます。モジュール・営業活動助言モジュール・助言結果チェックモジュール・全体統計モジュールなどのサブタスクで構成されることになると思います。それらのバックグラウンドには、営業日報を解釈するための自然言語処理エンジンや検索エンジンも必要です。将来的には、営業活動をAIが支援した結果を集約して、さらに新たなルールを生成して、より”利口な”エンジンに仕上げてゆくことも必要かと思います。上記のように、人工知能による営業支援エンジンの可能性は大きいと思いますが、課題もあると思います。資質、さらには企業風土などの環境が千差万別であることです。Forceのような巨大なものになるか、プラットフォームだけのエンジンになってしまうのではないかと思います。絞ったエンジンにすることが必要かと思います。基本エンジンが出来上がれば、PACKシリーズのようにサブモジュールで業種業態対応をしてゆくのも良い方策かもしれません。ひとつの課題は、現在の人工知能の限界に由来するものです。それは、心理や感情、人間関係などを読み取ることが人工知能にはまだ苦手であるという限界です。営業活動では、アンチマンやフェイバー、インサイドセールスの区別や、社内の力関係や思惑、さらにはそれらが時時刻刻変化することを考慮して戦略や戦術を考えなければならない場面が多々ありますが、それらを検知したり、考慮してのアドバイスはまだ人工知能にはできません。そこはまだまだ優秀で心理戦に長けた人間が担当せざるを得ない領域と考えます。いう意味では、優秀なアドバイザーではあり得るかもしれませんが、優秀な上司の役割はまだ無理だと思います。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。