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誰もがAIを活用する時代、
他社にはない「顧客データ資産」を
構築できていますか？
他社にはない「顧客データ資産」を構築できていますか？
誰でも入手できる公開情報や外部データなどに基づいたAI活用では、他社との明確な違いを生み出すことはできません。
重要なのは、AIツールの性能ではなく、独自性の高い「顧客データ資産」です。
AI活用に必要な顧客データを 設計できていない
どの情報を取得・蓄積すべきか。顧客データ資産を構築するためには、AI活用を見据えた初期段階での戦略・設計が必要です。
顧客との会話から独自性の高い 情報を引き出せていない
現在の状況や課題、検討背景、意思決定構造など、有益な情報を取得するためには、アポ取りとは異なる高い実行スキルが求められます。
取得した情報を活用できる状態に 整備できていない
SFAやCRMの情報は資産として活用できる形になっていません。取得した情報を構造化し、活用しやすい形に整備する必要があります。
「次世代インサイドセールスBPaaS」とは？
インサイドセールスの実行と顧客データの資産化を同時に実現。
AI時代のビジネスの基盤となる「独自の顧客データ資産」を構築します。
戦略・設計
Strategy & Design
取得すべきデータ項目や
オペレーションの設計
実行・情報取得
Execution & Information Retrieval
スキル人材×生成AIによる
実行支援と顧客情報の取得
構造化・蓄積
Structuring & Accumulation
取得したデータ資産の蓄積、
AIツールや既存システムでの活用
インサイドセールスが、
独自データ資産構築の最重要拠点に
顧客と直接対話し、一次情報を引き出せるインサイドセールスは、独自データ資産を構築する最重要拠点です。
単なるアポ取りや短期施策から脱却し、中長期的な価値をもたらす機能へ転換しましょう。
インサイドセールスが取得した独自データ
売上見通しの精度向上
顧客の現状・課題等から売上見通しを算出し、商談化前から中長期的な判断を可能にする。
市場・ターゲット戦略の 高度化
業界特性・課題感・反応傾向を捉え、注力市場や狙うべき顧客層を見極める。
製品・サービス開発への 活用
顧客課題・比較対象・選定理由などを集計・分析し、製品・サービスの開発や改善に活かす。
営業シナリオの最適化
顧客ごとの状況や課題・関心を可視化し、アプローチ方法や提案内容を最適化する。
戦略・設計から顧客データの取得・蓄積まで、
インサイドセールスの実行と
独自データの資産化を実現します
ー 戦略・設計
取得すべきデータ項目や
オペレーションの設計どのターゲットに対し、どのようなシナリオでアプローチすべきか。そして、どういった顧客データを取得・蓄積するのか。 扱う商材やターゲットの特性を踏まえ、これら基本方針の策定から、データ項目の定義とオペレーション設計までを行います。
- 基本方針の策定
- 取得すべき
データ項目の設計 - 既存データの整備
- オペレーションの設計
etc..
ー 実行・情報取得
スキル人材×生成AIによる
実行支援と顧客情報の取得ターゲット企業の現状と課題は？ キーパーソンは？ リプレイス時期は？ 意思決定構造とそのプロセスは？ 実行スキルを備えた人材がAIを効果的に活用し、インサイドセールス活動の実行と、価値ある一次情報の取得を行います。
- 担当者の業務やミッション、
組織やシステム環境に関する
非公開情報の聴取 - 継続的にコミュニケーションを
行うためのリレーション構築
etc..
ー 構造化・蓄積
取得したデータ資産の蓄積、
AIツールや既存システムでの活用取得した情報は構造化して蓄積され、データ基盤「SalesLake」のダッシュボード上で可視化・分析できます。さらに、お客様のAIツールや既存システムと連携することで、より詳細な分析やレポート作成、意思決定の支援に役立てられます。
- 顧客データ資産の蓄積・可視化
（SalesLakeの提供） - お客様のAIツールや
既存システムでのデータ活用
etc..
ユースケース
インサイドセールスの役割変革、大手企業向けセールス活動の高度化など、
実際の事例をベースに構成した3つのユースケースをご紹介します。
営業提案力の向上、製品戦略の強化に向けて 情報取得・蓄積型のインサイドセールス活動を展開
マルチITベンダーのA社は、アポ獲得中心の活動から脱却するために弊社サービスを利用。公開情報では分からないターゲット企業の実態を把握することで、営業提案力の向上や製品戦略の強化につなげています。
Beforeターゲット企業の実態が見えない
- 自社商材に対する市場の反応や評価が分からない
- 製品別の適切なターゲティングが行えていない
- 提案すべき製品の優先度・取捨選択が決められない
After有望顧客を見極め、提案内容を最適化
- 他社が持たない顧客情報を資産として活用できる
- 独自データとAIを活用し、的確な製品戦略が描ける
- 更改時期や現場の課題を踏まえた仮説提案が可能に
ターゲット企業から取得した独自データをもとに キーパーソンに対する継続的なアプローチ施策を実施
ネットワークインフラ企業のB社は、大手企業の新規開拓に苦戦していました。弊社では取得すべき情報を定義し、各社のキーパーソンに接触。取得した情報をもとに個社攻略の精度を高め、継続的な活動を展開しています。
Before大手企業の新規開拓が難航していた
- 大手企業を開拓したいが攻略の糸口がつかめない
- 公開情報をもとにしたシナリオが刺さらない
- 単発的なアプローチの連続で何も進展していない
After大手企業への戦略的なアプローチ
- キーパーソンに接触し、有益な情報を取得・蓄積
- 重点企業の情報を分析し、個社攻略の精度を高める
- 継続的にアプローチし、関係性を常にアップデートする
問い合わせ対応という従来の役割を超えて 解約兆候の早期察知や、既存顧客との取引拡大に貢献
SaaS企業のC社は、カスタマーサクセス活動の見直しを検討。弊社サービスを利用し、従来の問い合わせ対応だけでなく、解約兆候の早期察知や、取引拡大に向けた情報収集など、業績貢献型の活動への転換を進めています。
Before問い合わせ対応に終始していた
- 既存／休眠顧客の利用実態を把握できていない
- 単発取引での終了や解約が頻繁に発生していた
- クロスセルやアップセルの提案につなげられない
After解約兆候を見逃さず、取引拡大にも貢献
- 定期接点で得た情報を蓄積し、社内で共有・活用
- 解約兆候を早期に察知し、個別の対応策を実施する
- 追加ニーズや有力部門など、提案余地を明確にする
エムエム総研が提供。戦略・設計から実行支援まで、
専門企業の強みを活かした BPaaSソリューション
専門企業としての
設計・運用ノウハウ大手企業のお客様を中心に1,000社・13,000プロジェクトの支援実績があり、そこで培った設計・運用ノウハウが私たちの強みです。
実行スキルを備えた
インサイドセールス人材非対面で非公開情報をヒアリングするための確かな実行スキルを備えた「100名を超えるインサイドセールス人材」が在籍しています。
AI活用のベースとなる
顧客データ基盤 SalesLake顧客データ資産の取得・蓄積に特化したツール「SalesLake」を開発。お客様のAIツールや既存システムとも連携して活用できます。
当社支援実績
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