営業における「AI」
昨今、ビジネスシーンにおけるAI活用が活発になっています。AIの最大の利点は、定形業務を自動化して、社員を生産性の高い業務に集中させることです。
ところが、営業組織でのAI利用については「難しい」と考える方も多いようです。
エン・ジャパン株式会社が実施したアンケート調査によると、「AIに代替され、なくなると考えられる職種を教えてください」という質問に対して、「営業系」は最下位となっています。
しかし、営業活動はAIとの親和性が高く、営業のコア業務の一部と定型業務の大半は自動化が可能です。実際に、多くの企業が連絡・調整・入力業務の大半を、AIによって代替する動きを見せています。AIの活用によって、営業担当者が提案や顧客との関係構築などの「機械には代替できないヒトならではの業務」に集中できるようになれば、業績や労働環境の改善に繋がるでしょう。
近年ではCRMを構成する一要素として、AIが活用されることが増えてきました。
そもそもここ数年でAIが注目されるようになったのは、クラウドをはじめとするインフラの発達によって、機械学習や傾向学習に必要なデジタルデータが大量に蓄積されるようになったからです。
販売活動に関連するデータが豊富に蓄積されるCRMは、本来AIと非常に相性が良いプラットフォームだったのです。
AI機能を搭載したCRMの導入は、日本でもすでにトレンドとなりつつあります。
AIを活用した営業支援とは。
AIが搭載されると何が変わるのか。
AIを活用した営業支援とは、人工知能（AI）技術を使って営業担当者がより効率的かつ有効な営業活動を行えるよう支援することです。これには、顧客データの分析、ターゲティング、商談支援などが含まれます。
AIを活用することで、営業プロセスも効率化されます。また、分析結果からの商談開始時期や商談の戦略の組み立て、営業担当者の努力を補うことで営業成果を向上させることも可能です。
AIを営業で活用する
メリット・デメリットとは
AIを営業で活用するメリット：
- 顧客データの分析：大量の顧客データを短時間で分析することができます。
- ターゲティング：顧客の行動や興味に基づいてターゲティングすることができます。
- 営業時間の短縮：効率的なターゲティングや自動化されたアプローチにより、営業時間の短縮が可能です。
- 営業効率の向上：営業活動をより効率的に行うことができます。
AIを営業で活用するデメリット：
- 人間性が失われる：完全に自動化されたアプローチでは、人間性が失われやすくなります。
- 正確性の低下：データ入力や分析ミスなどにより、結果の正確性が低下する可能性があります。
- トラブルの解消に困難がある：顧客からのクレームなど、トラブルが発生した場合には人間が必要な場合があります。
- 過剰な依存：AIに過剰に依存してしまうことがあり、営業担当者のスキルアップが妨げられる可能性があります。
営業活動を効率化するAI「Zia」とは
AI「Zia（ジア）」は、Zoho が提供する会話型AIアシスタントです。
AI「Zia」は、Zoho のCRM をはじめとしたZoho の各種アプリケーションで、
データ入力、リードの分析など、業務を自動でアシストします。
Zoho CRM ではAI「Zia」は、CRMに蓄積された顧客や案件などのさまざまなデータを基に、
人間の活動を支えるアシスタントとして機能します。AI「Zia」、人間の思考方法を利用し、適切な判断を導き、例えば、相手の興味関心度を測り、
営業が不要なアプローチに時間をかけなくても良いように自動で排除します。
また、CRMに登録されたデータからパターンを読み取り、今後の商談化数や売上などの予測を立てることもできます。
AI「Zia」の機械学習機能
機械学習ってなに？
Hi！僕の機械学習能力について知りたいんだね！
どれだけ優秀なヒトでも、一日に処理できる業務量には限界があるよね？この処理能力の限界突破を助けるのが、僕の仕事さ。
僕はCRMを通じて皆さんの業務を見てるから、繰り返されている入力や作業の解消方法に気づけるんだ。
AIの機械学習には、以下３つの種類があります。
- ・教師あり学習（Supervised Learning）：
データをラベル付け（分類）しそれを基に統計を学習し、これから入力するデータの情報を予測します。 - ・教師なし学習（Unsupervised learning）：
ラベル付け（分類）されていないデータの統計を学習し、データのパターンや構造を特定します。 - ・強化学習（Reinforcement learning）：
自身の行動と環境から受けるフィードバックから学習します。 - AIの機械学習は、ビジネス、ヘルスケア、自動運転車など幅広い分野で、作業の自動化や改善に活用されています。
パターン分析と自動処理
AI「Zia」 は、大量のデータからパターンを分析し、自動処理を提案します。これにより、データ処理や分析作業を効率化することができます。
AI「Zia」の営業活用例：問い合わせの御礼、打ち合わせのご相談などの「メール送信」や架電、見積作成などの「タスクの登録」といった日々行っている業務がどのような条件の元で実行されているかをZia は自動でモニターし、ワークフロー（自動化）の設定を提案します。提案されたワークフローを確認し、ワンクリックでそのまま設定に適用することができます。
最適な連絡時間帯を通知
顧客一人ひとりの最も適した連絡時間帯を計測し、CRM上に表示します。このデータは、これまでのメールの開封タイミングや通話の到達タイミングなどから算出されます。
AI「Zia」の営業活用例：架電などのタスクの実行タイミングを最適な連絡時間帯に合わせて自動で設定することができます。また、メールを送信する際、最適な連絡時間帯に送信するスケジュール設定を選択することもできます。
担当者の割り当て提案
AI「Zia」は、類似するタスクを処理した履歴から、最も適した担当者に割り当てることができます。また、AI「Zia」がどのようにデータを分類し、担当者を選択した根拠も確認することができます。
AI「Zia」の営業活用例：適切な営業担当者を割り当てることができれば、商談の受注率はアップします。どのような理由で担当者の割り当てが提案されているのかを確認することができるため、今後の割り当てに役立てることはもちろん、その精度をアップさせるためにCRMに蓄積すべきデータも見えてきます。
AI「Zia」の傾向学習機能
傾向学習ってなに？
「傾向学習」も僕の得意分野だよ。
顧客や売上推移の傾向を学習して、精度の高い予想を立てるんだ。
せっかくCRMにたくさんのデータがあるんだから、それを活用して今後の活動に役立てたいよね？
ヒトの力で傾向を分析しようとすると、計算や集計が大変だけど、AIを活用すればリアルタイムに予測結果を確認できるよ。
興味がありそうな商品のレコメンド（提案）
AI「Zia」は、見込み客が最も興味を持ちそうな製品を探し出すお手伝いをします。さまざまなデータを収集し、おすすめの商品をレコメンドします。
AI「Zia」の営業活用例：興味がありそうな商品をメールでの案内に追加して反応を見ることができます。クロスセルの実績が増えていくことで、さらに商品レコメンドの精度がアップし、売り上げアップに役立てていくことができます。
商談の確度と売上展望の予測
類似する顧客の購買情報やこれまでの商談の履歴などに基づいて顧客の商談確度を自動で算出します。また、商談の進行状況などから今後の売り上げ展望をリアルタイムに表示します。
AI「Zia」の営業活用例：営業担当者は、確度の高い商談に集中して対応していくことができます。また、今後の売り上げ展望を基に、目標を達成するために必要なとるべき対策が見えてきます。
異常の検出
CRM上で行われた処理や登録されたデータを基に、AI「Zia」 は異常をリアルタイムに検知します。また、販売傾向の異常を検出し、収益の減少を回避したり、リードが急増することを検知して予め通知することもできます。
AI「Zia」の営業活用例：「特定の問い合わせが増えている」「今月は案件の失注が続いている」といったビジネスに影響を与える傾向を瞬時に察知し、早めの対策を打つことができるようになります。
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