営業でAIはどのように活用される?使用事例やツールをご紹介

営業でAIはどのように活用される?使用事例やツールをご紹介

昨今のAI技術の進化はすさまじく、金融や医療だけでなく、農業や漁業など、多くの業種や職種でAI技術が利用されています。

もちろん営業職にも流用されており、効果的な使い方や、今後どのように活用されていくのかは非常に注目されているところです。

この記事では、AI技術の進歩により今後営業職はどう変化していくのか、営業にAIを用いるメリット・デメリットや効果的な使い方、実際の導入事例を詳しく紹介します。

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AIの進歩によって営業職はなくなるのか

AIの進歩はすさまじく、自動化によって一部必要のなくなる営業職はあるでしょう。しかし、すべての営業職がなくなるということはありません。

顧客は、単価の高い商品を購入する場合や、状況や好みに合わせてカスタマイズのできる商材を購入する場合は、専門の営業とコミュニケーションをとったほうが良いと考えるためです。

また、顧客はあくまで人間であるため、さりげない会話からアプローチをしたり、熱心な営業をしたりする営業方法はとても有効になります。

AIがいくら人の感情を読み取って対応できるようになっても、人と人の密なコミュニケーションが営業には求められるでしょう。

営業でAIを使用するメリット

営業でAIを利用するメリットは主に下記の3つです。

  • 単純作業を自動化できる
  • チャットボットを活用して問い合わせ対応の効率化ができる
  • ディープラーニングの活用で営業活動の改善ができる

単純作業を自動化できる

営業は顧客とコミュニケーションをとること以外にも、テレアポリストをまとめたり、顧客情報を入力したりするルーチンワークをこなさなくてはいけません。

そういった作業をAIに任せることにより、浮いたリソースをトークスクリプトの改善や、顧客のフォローといった営業の業務に割くことができます。

チャットボットを活用して問い合わせ対応の効率化ができる

AIの自然言語処理機能が進歩したことにより、チャットボットを使って問い合わせ対応の効率化が可能です。

社内外での問い合わせに自動対応してくれるなど、対応に要する時間の大幅な削減につながります。

また、チャットボットは人間の言語をかなり的確に識別してくれるので、業務の効率化にも利用できる場合があります。

例えば、営業職の人員が出先からスマートフォンで業務についての報告をする場合、AIが言語を認識して整理しデータ化してくれるなど、業務記録のデータ化に大いに役立てることが可能です。

ディープラーニングの活用で営業活動の改善ができる

AIのディープラーニング(深層学習)を活用することで、営業の傾向行動を詳細に分析することができるため、どのような行動をとれば利益を最適に生み出せるかを知ることができます。

その結果を各チームに伝え、メール文面や顧客訪問頻度を改善することで業績の改善が可能です。

営業でAIを使用するデメリット

営業でAIを利用することのデメリットは主に以下の2つです。

  • トラブルが起きた時に対応がしにくい
  • 導入や運用にコストがかかる

トラブルが起きた時に対応がしにくい

AI技術になんらかのトラブルが起きた時には迅速な対応が難しいといえます。

AIは非常に高度なディープラーニングシステムを用いて膨大なデータから自律的に答えを導き出しているので、それまでのプロセスのどこにトラブルの原因があるかが分かりにくいためです。

これは、AIの「ブラックボックス」と呼ばれ、トラブルへの対応も難しいうえに法整備も完ぺきではありません、そのため、起きたトラブルの責任が開発側にあるのか、使用していた企業にあるのかすら不透明になります。

そのため、トラブルが起こってしまった場合の対応策を用意しておくことが必要です。

導入や運用にコストがかかる

AI技術は機能や種類によっては低価格なものもありますが、自社の営業効率を上げるためにカスタマイズすれば、想像以上の費用がかかることもあるでしょう。

そのため、自社に必要な機能を把握し、適切な予算を組んで最適な商品を探す必要があります。

また、AIは継続的に運用することで、データを収集しながら稼働するものです。

したがって、AIに一定以上の知識がある人材がいなければ、導入から適切に運用できるようになるまでにAIを維持するコストもかかってしまうので、注意が必要です。

営業でAIを上手に活用するためのポイント

営業でAIを上手に活用するためのポイントを2つ紹介します。

  • 自社の活動にあったシステムを導入する
  • 何を目的として導入するかを明確にする

自社の活動にあったシステムを導入する

どんなシステムを導入する場合も同じですが、自社の規模や現場のニーズに合っているシステムでなければ、せっかく導入しても上手に活用できない恐れがあります。

例えば、競合他社がAIを導入して業績を上げたとしても、そのシステムを丸ごと使えば自社も業績を上げられるとはかぎりません。

AIシステムには様々な種類がありますが、導入をしても浸透せずに埋もれてしまうこともあります。

そのようなことを防ぐために、現場の社員が扱えるのか、本当に役に立つシステムなのかをしっかり見極めてから導入するようにしましょう。

何を目的として導入するかを明確にする

目的を明確にして導入をしないと、どのように活用すればよいのか迷ってしまう社員が出てきてしまい、AIが会社全体に浸透しません。

現場を実際に動かすのが社員である以上、社員の間で浸透しなければ、業績の向上が期待できないでしょう。

そのような事態を防ぐためにも、何を目的としてAIを導入するのかをあらかじめ明確にすることが大切です。

AIの導入事例

ここでは、AIを実際に営業に投入した企業の例を紹介します。

導入事例を確認することで、自社でAIを導入する際の具体的なイメージもつきやすくなりますし、導入プロセスの参考にできるかもしれません。

実際の現場でAIがどのように活用されているのか、また、どのような効果をもたらしているのかをしっかり確認しておきましょう。

  • 株式会社大塚商会|AIの導入によってスマートセールスを推進
  • 日本生命保険相互会社|成約率の向上を目指したアドバイスをAIが提案
  • 横浜銀行|AIによる記載チェックにより効率化を図る

株式会社大塚商会|AIの導入によってスマートセールスを推進

株式会社大塚商会は、AI技術を顧客情報の処理に利用することで、作業の効率化と営業実績の向上に成功しています。

大塚商会はもともとSPRと呼ばれる独自の顧客管理・営業支援システムを活用していました。

しかし、顧客の増加やビジネス戦略の変化などの影響により、業務が複雑化していくなかでニーズをタイムリーにとらえ続けるには、膨大な顧客情報を効率よくまとめて分析する必要があります。

そこで、顧客情報の収集や分析はもちろん、その情報をもとに、どの顧客を訪問すれば良いのかや、どのような商材を提案すれば良いかなどの戦略を提案してくれるAIを導入しました。

膨大な量の顧客情報から、ベストプラクティスを瞬時に導き出せるようになったおかげで、大塚商会の生産性と営業力は大幅に向上しています。

日本生命保険相互会社|成約率の向上を目指したアドバイスをAIが提案

日本生命が取り入れたAIの機能は顧客へのアプローチとデータ整理に活用されています。

AI技術を用いて営業社員全員に配布されたのが、顧客の詳細な情報や、その顧客に対する営業職員の訪問履歴などを一画面で確認することのできる携帯端末「REVO」です。

REVOは顧客情報を詳細に閲覧できるだけでなく、顧客の情報に合わせて適切な提案活動が行えるメッセージを配信する「訪問準備システム」が導入されています。

顧客に合わせて2,000パターン程度のメッセージを表示してくれるので、顧客ごとに最適なアプローチをかけることが可能です。そのため、営業レベルの標準化と底上げに繋がっています。

横浜銀行|AIによる記載チェックにより効率化を図る

横浜銀行はAIでのデータ解析を行うNTTデータフォースやインテックなどと共同で、金融商品を販売する際の営業応接記録をAIが一時チェックする機能を開発しました。

営業応接記録に記載されている内容を自然言語処理機能である「KIBIT」がスコア付けし、評価が表示される仕組みです。

これにより、営業応接記録を作成する時間や、そのチェックの手間を削減することができます。

従来と比較しておよそ5割の時間短縮が可能なので、業務の大幅な効率化と高度化がされました。

まとめ

営業職にAI技術を活用して業務の効率化や高度化を図ることは可能であり、すでにAI技術を営業に活かしている企業も存在します。

しかし、営業においてコミュニケーションはとても重要な要素であり、外すことはできないことから、営業職そのものがなくなってしまう可能性は低いでしょう。

そのため、営業にAIはどう生かされているのか、今後はどのような形で運用されそうなのかを考えて、変わりつく営業職のスタイルに順応することが大切です。

インターネットが普及し、どんどんデジタル化されていく社会の波に取り残されないよう、最新の情報を仕入れていきましょう。

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