ちょっと現実的になりましょう。あなたの営業チームが実際に販売するよりも管理業務に時間を費やしていると感じたことはありませんか？もし頷いているなら、あなたは一人ではありません。平均的な営業担当者は、72%の時間を販売以外の活動に費やしています。彼らはデータ入力に溺れ、適切なワンペーパーを探してフォルダを掘り起こし、フォローアップのリマインダーを手動で設定しています。
同時に、買い手は個人的なタッチを期待するようになっています。彼らは一般的な売り込みを望んでいるのではなく、あなたが彼らの特定の問題を理解していることを知りたいのです。しかし、四半期ごとに目標がより厳しくなる中で、GTM（Go-To-Market）チームがどのようにしてそのようなカスタマイズされた体験をスケールで提供できるのでしょうか？あなたのチームはすでに限界まで追い詰められています。
答えは、長時間働くことやツールを増やすことではありません。賢く働くことです。ここで機械学習による営業支援が登場します。これは、スマートな技術を使って雑務を処理し、有用な洞察を提供するアプローチであり、あなたのチームが本来の仕事である関係構築と契約締結に専念できるようにします。
アセット1: [インフォグラフィック] – 営業担当者の時間の内訳を示す円グラフで、72%が「販売以外の活動」（データ入力、コンテンツ検索、管理業務）とラベル付けされ、28%が「販売活動」（顧客との通話、会議、デモ）とラベル付けされています。
代替タイトル: 機械学習による営業支援が販売以外の活動に費やされる72%の時間にどのように対処するかを示すチャート。
代替テキスト: 営業担当者が販売以外のタスクにどれだけの時間を浪費しているかを示すインフォグラフィックで、機械学習による営業支援がこの問題を解決します。
機械学習による営業支援とは？
詳細に入る前に、まず何を話しているのかを簡単に定義しましょう。営業支援の本質は、GTMチームに適切なコンテンツ、ツール、情報を提供して、彼らが仕事をうまくこなせるようにすることです。これは、営業組織が円滑に運営されるためのサポートシステムです。
機械学習は、データから学び、パターンを見つけ、予測を行うのが得意なAIの一種です。音楽ストリーミングアプリを考えてみてください。あなたが好きな曲のリストを事前にプログラムしているわけではなく、あなたが聴くものから学び、新しいアーティストを推薦し始めます。
これら二つを組み合わせると、機械学習による営業支援は、同じスマートで学習する技術を使って、営業プロセス全体を改善することです。過去の営業通話、メールのやり取り、開かれたケーススタディの統計など、膨大な情報をふるいにかけて、リアルタイムで営業担当者にガイダンスを提供します。特定の見込み客に最適なコンテンツを提案したり、難しい会話の最中にコーチングのヒントを提供したりすることができます。まるでチーム全員に個人のアナリストとアシスタントを与えるようなものです。
アセット2: [ワークフロー] – AIによる営業支援のプロセスを示すマーメイド図。
代替タイトル: 機械学習による営業支援がリアルタイムで提供する支援を示すワークフローダイアグラム。
代替テキスト: 機械学習による営業支援プロセスを示すフローチャート: AIが通話を聞き、キーワードを特定し、営業担当者に関連するコンテンツを提案します。
機械学習による営業支援がGTMチームを助ける方法
機械学習の本当の利点は、単にスピードだけではありません。それは、営業チームの運営方法を根本から変え、より戦略的で効果的にすることです。
管理業務の自動化
誰もCRMフィールドの更新や通話メモの記録に情熱を持って営業に入るわけではありません。これらのタスクは必要ですが、時間と士気を大きく消耗します。機械学習ツールは、通話の自動文字起こし、取引ステージの更新、フォローアップのスケジューリングなど、多くの反復作業を引き受けることができます。
これは単なる小さな特典ではなく、大きな生産性の向上です。管理業務から解放された時間は、顧客との対話や難しい取引のナビゲートに再投入できます。
想像してみてください: 営業担当者が通話中に、見込み客がニッチな機能について難しい質問をします。営業担当者は汗をかき始め、答えを見つけるために数十のブラウザタブを必死にクリックします。会話は停滞し、勢いが失われます。AIは、必要な情報をその瞬間に指先に置くことで、そのようなシナリオ全体を防ぐことができます。
アセット3: [スクリーンショット] – AIツールが「最後の活動」フィールドに通話の要約、特定されたアクションアイテム、営業通話後のフォローアップタスクを自動的に入力したCRMインターフェース（Salesforceのような）のスクリーンショット。
代替タイトル: 機械学習による営業支援の重要な機能である自動データ入力を示すCRMダッシュボード。
代替テキスト: 機械学習による営業支援ツールがCRMの更新を自動化し、営業通話を文字起こしして要約する方法を示すスクリーンショット。
パーソナライズされたコンテンツの提供
マーケティングチームは、おそらく素晴らしいケーススタディ、バトルカード、製品ガイドを作成するために多くの時間とお金を費やしてきたでしょう。問題は？そのほとんどがデジタルの埃をかぶっていることです。なぜなら、営業担当者が必要なときにそれを見つけられないからです。実際、65%の営業担当者が適切なコンテンツを見つけるのに苦労していると述べています。彼らは一般的なものを送るか、最悪の場合、何も送らず、影響を与えるチャンスを逃します。
機械学習アルゴリズムはこれを修正できます。会話の文脈、見込み客の業界、言及された競合他社、特定の痛点を分析することで、AIはその瞬間に最も効果的なコンテンツを即座に推薦できます。
しかし、ここでよくある落とし穴があります: 多くのツールは1つの場所でしか検索しません。例えば、CRMです。それでは不十分です。本当に役立つシステムは、Confluenceの内部ウィキ、Notionのプロジェクトプラン、Google Docsの共有フォルダなど、会社の知識すべてに接続する必要があります。
営業コーチングとオンボーディングの新しいアプローチ
一対一のコーチングは、営業チームの成長を助ける最良の方法の一つですが、スケールで行うのは非常に難しいです。マネージャーや支援リーダーは、すべての通話を聞いて詳細なフィードバックを提供するのに十分な時間がありません。
AIはここでパートナーとして機能できます。通話録音を分析し、話すと聞くの比率、反論の処理方法、新機能の言及を忘れたかどうかなどについて、客観的でデータに基づいたフィードバックを提供できます。
アセット4: [スクリーンショット] – AI営業コーチングツールのダッシュボード。画面には「反論処理済み」や「機会を逃した」セクションがハイライトされた通話の文字起こしが表示されています。横には、45:55の話すと聞くの比率や感情分析スコアなどの通話の分析があります。
代替タイトル: 機械学習による営業支援プラットフォームからのデータ駆動型フィードバックを示すAIコーチングダッシュボード。
代替テキスト: 機械学習による営業支援に使用されるAI駆動のコーチングプラットフォームのスクリーンショットで、営業担当者の通話分析とパフォーマンス指標を示しています。
新入社員にとって、これはゲームチェンジャーです。AI駆動のシミュレーションは、彼らが実際の見込み客と話す前にピッチを練習し、フィードバックを得るための安全な環境を提供します。これにより、立ち上がり時間が劇的に短縮され、最初から自信を持って取り組むことができます。成長する営業組織を支援しようとする小さな支援チームにとって、このようなレバレッジは非常に貴重です。
機械学習による営業支援の技術
では、これらのプラットフォームの内部で実際に何が起こっているのでしょうか？それは、膨大な生データをチームにとって有用なインテリジェンスに変えるために協力して働くいくつかの主要な技術に帰着します。
予測分析
どの取引が成立しそうで、どの取引が失敗しそうかを教えてくれる水晶玉が欲しいと思ったことはありませんか？予測分析はそれにかなり近いです。機械学習モデルは、過去のすべての営業データを分析して、成功した取引に共通するものを見つけ出します。
このインテリジェンスは、主に二つの方法で役立ちます。まず、リードスコアリングをよりスマートにします、これにより営業担当者は購入する可能性が最も高い見込み客に時間とエネルギーを集中できます。次に、営業リーダーにより正確な予測を提供し、停滞のリスクがある取引をフラグ立てし、手遅れになる前に介入する機会を与えます。これは、直感に頼るのではなく、データに基づいて意思決定を行うことにシフトすることです。
アセット5: [スクリーンショット] – 予測リードスコアリングダッシュボードのスクリーンショット。リードのリストが「名前」、「会社」、「リードスコア」、「主要要因」の列で表示されています。あるリードは95の高スコアを持ち、「価格ページを訪問」、「ICPに一致」といった主要要因がリストされています。別のリードは「低いメールエンゲージメント」といった要因で低スコアを持っています。
代替タイトル: 機械学習による営業支援の中核を成す予測リードスコアリングダッシュボードのビュー。
代替テキスト: 機械学習による営業支援の一例として、予測リードスコアを示すAIプラットフォームのスクリーンショット。
会話インテリジェンス
会話インテリジェンスは、自然言語処理（NLP）を使用して人間の音声やテキストを理解します。これらのツールは、営業通話やメールを文字起こしし、重要な洞察を引き出すために分析します。
見込み客が最もよく持ち出す痛点は何ですか？最もよく聞く競合他社はどこですか？トップパフォーマーが取引を成立させるときに使う特定のフレーズはありますか？これらのパターンを見つけることで、営業プレイブックを洗練し、トレーニングを改善し、チーム全体で実証済みの戦術を共有できます。
生成AI
生成AIがメールや記事を書くのを見たことがあるでしょう。営業チームにとって、この技術はパーソナライズされたアウトリーチメッセージ、フォローアップメール、さらには通話スクリプトを数秒で作成することができます。
しかし、最大のリスクは、すべてが少し硬くてロボットのように聞こえることです。最高の生成AIツールは、あなたの会社の独自の声とスタイルから学ぶことでこれを避けます。過去の成功した会話を分析して、ブランドに忠実なトーンを維持できるプラットフォームが必要です。結局のところ、目標は、最高の営業担当者のように聞こえるAIを持つことであり、一般的なチャットボットではありません。
適切な機械学習による営業支援ツールを選ぶ方法
新しいAIプラットフォームへの投資は大きな決断であり、多くの選択肢がある中で圧倒されるのは簡単です。ここでは、マーケティングの誇大広告を切り抜けて、実際にチームに役立つツールを見つけるための簡単なガイドを紹介します。
即時統合を探す
長く複雑な実装プロセスを必要とするプラットフォームや、チームが毎日使用しているツールを廃止させるプラットフォームには非常に注意が必要です。痛みを伴うセットアッププロセスは、プロジェクトの勢いとユーザーの採用を始める前に殺してしまう可能性があります。
代わりに、シンプルさとスピードのために設計されたソリューションを探してください。適切なツールは、ヘルプデスク、CRM、内部知識ベースなど、既存の技術スタックと簡単にワンクリックで統合できるはずです。例えば、eesel AIは完全にセルフサービスで設計されています。ツールを接続し、数分で稼働させることができ、開発者を引き込む必要はありません。
単一の真実の源を求める
多くのAIツールは真空状態で動作します。営業通話を分析したり、CRMからデータを引き出したりするかもしれませんが、全体像を見ていません。チームには、正確で一貫した答えを提供する単一の統一された真実の源が必要です。
理想的なプラットフォームは、会社の知識がどこにあってもすべてに接続する必要があります。これには、Confluenceのような内部ウィキ、Slackのようなコミュニケーションチャネル、ZendeskやFreshdeskのプラットフォームからの過去のサポートチケットに隠された情報の豊富さが含まれます。これはまさにeesel AIが行うことであり、散在する知識をチームのためのインテリジェントで検索可能な脳に即座に引き込みます。
アセット6: [ワークフロー] – 中央AI脳にさまざまなデータソースが供給される様子を示すマーメイド図。
代替タイトル: 良い機械学習による営業支援ツールの重要な利点である単一の真実の源を示すダイアグラム。
代替テキスト: ConfluenceやSlackのような複数のアプリに接続することで、最高の機械学習による営業支援プラットフォームがどのように単一の真実の源を作成するかを示すワークフロー。
リスクのないテストを優先する
新しいAIをテストせずに展開するのは大きなギャンブルです。高価値の見込み客に間違った答えを与えたり、ブランドに合わないことを言ったりしたらどうしますか？プラットフォームが徹底的にテストでき、どのように動作するかを完全に制御できることが必要です。
良いシミュレーションモードは必須です。eesel AIの強力なシミュレーション機能を使用すると、過去の顧客との会話を何千回もAIで実行して、どのように応答したかを正確に確認できます。これにより、その潜在的な影響を測定し、設定を調整し、自信を持って展開することができます。特定のトピックに関する質問に答えさせ、他のすべてを人間にエスカレートさせることで、正確な制御を行うこともできます。
アセット7: [スクリーンショット] – eesel AIのシミュレーションモードのインターフェース。画面は「過去の顧客の質問」と「AIのシミュレーションされた回答」の二つの列に分かれています。行には「HubSpotと統合していますか？」のような過去の実際の質問と、その隣にAIの生成された回答、「信頼スコア」と「応答を編集」ボタンが表示されています。
代替タイトル: リスクのない機械学習による営業支援のためのeesel AIのシミュレーションモードのビュー。
代替テキスト: 機械学習による営業支援ツールを完全に展開する前にテストするために重要なeesel AIのシミュレーション機能のスクリーンショット。
透明で予測可能な価格設定を主張する
解決されたチケットや顧客とのやり取りごとに課金する複雑な価格モデルに注意してください。これらの不透明な構造は、月末に驚くほど高額な請求書をもたらし、成功してビジネスを成長させることを事実上罰します。
明確で機能ベースのプランを持ち、予測可能なコストを提供するプラットフォームを探してください。eesel AIは透明で柔軟な価格設定を提供しており、解決ごとの隠れた料金はありません。月額プランで始めていつでもキャンセルできるので、長期契約に縛られることはありません。
機械学習による営業支援の未来は人間中心でAI駆動
機械学習は営業支援のゲームを変えています。面倒な管理業務を排除することで生産性を向上させ、適切なタイミングで適切なコンテンツを提供することでパーソナライズを改善し、データ駆動型のコーチングとよりスマートな予測を通じて全員のパフォーマンスを向上させます。GTMチーム全体に最高の仕事をするためのツールを提供します。
しかし、ここでの目標は、才能ある販売者を置き換えることではありません。それは彼らにスーパーパワーを与えることです。反復的で低価値のタスクを彼らの手から取り除くことで、AIは信頼を築き、複雑な問題を解決し、顧客との持続的な関係を築くという実際に販売を促進するユニークな人間のスキルに集中できるようにします。営業の未来はAIまたは人間ではなく、AIと人間が協力することです。
アセット8: [インフォグラフィック] – 「人間 + AI: 営業の未来」と題されたインフォグラフィック。二つの列が表示されています。「AIのスーパーパワー」列には「管理業務の自動化」、「データの分析」、「コンテンツの提示」といったタスクがリストされています。「人間のスキル」列には「関係の構築」、「複雑な問題の解決」、「戦略的思考」がリストされています。矢印が二つをつなぎ、AIが人間のスキルを強化する様子を示しています。
代替タイトル: 機械学習による営業支援の人間中心の未来を説明するインフォグラフィック。
代替テキスト: 機械学習による営業支援がタスクを自動化し、人間が高価値の販売活動に集中できるようにする方法を視覚的に要約したもの。
eesel AIでGTMチーム全体を強化
多くのAIツールは一つの部門のために作られていますが、eesel AIは、GTM組織全体をサポートする統一された知識プラットフォームです。営業、サポート、マーケティングチームに、より多くの取引を成立させ、顧客を満足させるために必要な即時で正確な答えを提供します。
よくある質問
もうそんなことはありません。現代のプラットフォームは、迅速でセルフサービスのセットアップが可能で、既に使用しているCRMや社内ウィキなどのツールと統合されるように設計されています。専任の開発チームを必要とせずに、数分でシステムを稼働させることができることが多いです。
全く違います。目標は、営業担当者を補強することであり、置き換えることではありません。繰り返しの事務作業を処理し、リアルタイムの洞察を提供することで、営業担当者が人間のスキル、例えば関係構築や複雑な問題解決に集中できるようにします。
はい、小さなチームにとって特に価値があります。タスクを自動化し、コーチングを拡大することで、効率と知性を持つ大規模な組織のように運営することができます。
管理タスクに費やす時間の短縮、コンテンツの使用率とエンゲージメントの向上、営業サイクルの短縮、クォータ達成の改善などの指標で成功を測定できます。多くのプラットフォームは、通話パフォーマンスやコーチングの効果に関する分析も提供します。
最良のプラットフォームは、過去の会話でAIをテストできるシミュレーションモードのような機能を備えています。また、知識ベースを微調整し、人間に質問をエスカレートするルールを設定する制御も可能です。
