建築資材を扱う専門商社では、電話やメールによる問い合わせが毎日100件以上寄せられていました。しかし、どの顧客を優先すべきかという判断がベテランスタッフの経験に依存し、有望案件への対応が遅れることもありました。

そこでアスタは、過去の営業データと顧客情報を整理し、問い合わせごとの成約可能性をA～Dの4段階で可視化する仕組みを構築しました。毎朝、優先して対応すべき顧客リストを自動生成することで、導入3か月で成約率は1.8倍に向上。若手営業でも判断しやすい、再現性のある営業体制づくりにつながった事例です。

クライアント概要

抱えていた課題｜問い合わせは多いが、優先順位を判断できない

同社には、電話やメールによる問い合わせが毎日100件以上寄せられていました。問い合わせが多いこと自体は営業機会になりますが、すべてへ同じ優先度で対応すると、限られた営業人員では追いつきません。

顧客の優先順位がベテランの勘に依存していた

どの問い合わせが成約につながりやすいか、どの顧客へ先に連絡すべきかという判断は、ベテランスタッフの経験に委ねられていました。経験豊富な担当者であれば、顧客の属性や問い合わせ内容から重要度を判断できます。一方、その判断基準が言語化・共有されていないため、担当者によって対応順にばらつきが生まれていました。

若手営業が判断に迷い、有望案件への対応が遅れていた

若手営業は、問い合わせを受けても「この顧客をすぐ追うべきか」を判断できません。ベテランへの確認が増えるほか、目の前の問い合わせから順番に処理することで、成約可能性の高い顧客への対応が後回しになることもありました。

営業リソースを重要案件へ集中できていなかった

対応件数が多くても、有望顧客への初動が遅れれば成果にはつながりません。同社では、担当者の負担が増える一方で、本来獲得できた可能性のある案件を取りこぼす状態が続いていました。必要だったのは単なる対応の自動化ではなく、「誰に、どの順番で対応するか」を組織共通の判断に変えることでした。

アスタの支援内容｜営業データを判断基準へ変える

アスタは、AIシステムを導入することだけを目的にせず、問い合わせ対応のどこで判断が滞っているのかを整理しました。そのうえで、社内に蓄積されていた営業データを、顧客の優先順位を判断するための材料として活用しました。

1．成約・失注・顧客行動のデータを整理

まず、過去から現在までの営業データを集め、成約した案件と失注した案件の違いを分析できる状態へ整えました。対象としたのは、次の情報です。

• 過去の成約データ
• 失注データ
• 顧客企業の属性情報
• Webサイトの閲覧履歴
• 電話やメールによる問い合わせ内容

データを増やすことが目的ではありません。実際の営業判断に使えるよう、成約との関係を確認できる単位で情報をそろえることが重要です。

2．成約につながりやすい顧客の共通傾向を分析

整理したデータをAIで総合的に分析し、成約へつながりやすい顧客の共通傾向を明らかにしました。ベテランが経験の中で見ていた顧客属性や問い合わせ内容を、他の営業担当者も利用できる判断材料へ置き換えています。

3．問い合わせごとに成約可能性をA～Dで表示

問い合わせが届くと、顧客属性、過去の類似案件、行動データなどをAIが確認し、成約可能性をA～Dの4段階で表示する仕組みを構築しました。営業担当者は、経験だけに頼らず、顧客の優先度を共通の基準で確認できます。

4．毎朝、優先して対応する顧客リストを自動生成

スコアを表示するだけでは、日々の行動は変わりません。そこで、営業担当者ごとに「その日にアプローチすべき顧客リスト」をスコア順で自動生成する仕組みを組み込みました。担当者が毎朝リストを確認し、重要顧客から対応できる運用へつなげています。

得られた成果｜導入3か月で成約率が1.8倍へ

AIシステムの導入から3か月で、同社の成約率は1.8倍に向上しました。営業担当者が有望な顧客から対応できるようになり、限られた時間を成果につながりやすい活動へ配分できるようになったためです。

もう一つの成果は、営業判断の再現性です。若手営業も優先順位を確認して行動できるため、ベテランへ判断が集中する状態を見直せました。AIが営業担当者に代わるのではなく、担当者が迷わず動くための判断材料を整えたことが、成果につながっています。

ご担当者様の声

「優先順位付けで迷う時間がなくなりました。若手も成果を出せるようになり、チームの雰囲気も良くなっています。」

建築資材専門商社で検討できるAI活用テーマ

建築資材専門商社には、営業以外にも見積、受注、調達、在庫、配送、顧客対応など複数の業務があります。すべてを一度にAI化するのではなく、業務量、利用できるデータ、期待できる効果を確認し、優先順位を付けることが重要です。

アスタは特定のAIツールを導入することから始めず、経営課題と現場業務を確認し、効果を見込めるテーマを整理します。小さく試したうえで、実務で使えるプロンプト、データ、確認手順、担当者の役割まで整え、現場で使われる状態へ伴走します。

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