当社の営業担当は、（部署やエリアなどによっても異なりますが）リテール営業になると一人あたり数百社のアタックリストを受け持っています。そこへ毎年300～400名の新入社員がジョインするため、情報共有が不十分なまま引き継がれるケースが頻発していました。それに伴って、アタックリストの作成ノウハウも指導が行き届かず、機会損失が発生。非効率な営業活動となっていました。
そのような状況の中、社長から「もっとテクノロジーを使って営業生産性を上げられないのか？」とのオーダーが発せられました。2015年当時は、AIへの関心が高まりを見せていたころ。AIによる機械学習・深層学習が営業現場で“魔法”のように効果を発揮するのではないかと考えて、現場での活用を視野にテクノロジーの導入検討を進めました。
注目されたばかりだったAIに関するノウハウは、社内に蓄積がなかったため、まったくのゼロからのスタートでした。情報収集のために「AINOW」というメディアを発足。AI業界の第一人者にインタビューするなどし、外部から積極的に情報を集めました。
それと同時に、AIを導入するには整った膨大なデータが必要ということもメディアの運営から分かって来ました。従来から導入しているCRMからデータ収集しようと試みましたが、顧客の重複、データの欠損があり、まずはCRMを正しく機能させる事が大事だと気付きました。
「なぜ、入力してもらえないのか？」今回のプロジェクトで営業支援システムを専任することになったため、私はスポットで営業所を周り、現場がどのような動きをしているのか、自分の目と耳で確かめに行きました。見えてきたのが、パソコンを開いての膨大な事務作業。報告書、提案書、見積書などの作成に、業務時間の半分を取られているような状態で、さらにこの上に、現状のCRMへの入力徹底を求めるのは無理があると考えました。
CRMを使ってもらわないと、データを蓄積できません。使ってもらうには、使うと便利だというメリットがなければならないと考えました。そこで、ユーザファースト”の目線で、営業の作業をラクになる機能性を持たせたシステムへと再構築することに。
それにあたり、まずはメンバーから上長まで各ポジションの社員からヒアリングを実施。ときには飲み会にも顔を出し、どのような機能を求めているか腹を割って語ってもらいました。
そのなかから、「顧客を探せる」「商談を入れやすい」「早く上長に報告できる」といった機能に重点を置き、専用のスマートフォンアプリを開発することにしました。アプリは、ブラウザ版のシステムや表計算ソフトを活用するシステムと比べて開発工数が多くなります。しかし、「便利でなければ使われない」という思いから、あえて選択しました。
その際、連携するサービスとして選んだのがSansanです。名刺情報は、データの核となるもっとも基本的な情報です。これを、高い精度で収集する必要があり、Sansanは私たちの要件を満たすものでした。社内で多くの営業担当が、個人的に「Eight」を活用していたため、ストレスなく導入できるという点も決め手になりました。
CRM＋Sansanで、順調に走り出すかと思えたのですが、そこには顧客情報マッチングというハードルがありました。私たちのクライアントは飲食店が多いのですが同じ企業でもさまざまな店舗・業態を展開しており名刺情報がバラバラであるケースがありました。そういったケースでは、それぞれの名刺が同じ会社としてまとまらず、バラバラのレコードとして登録されてしまう状態に。これを手作業で修正するのは、かなりのパワーがかかります。そこで、各データのマッチングにもAIを活用しようとしたのですが、そもそも機械学習のための情報量が不足していることもあり、なかなか精度が上がりませんでした。
そんな折に、Sansanがバージョンアップ。住所等がバラバラの名刺も登記簿情報から自動で同一企業として判定し、「名寄せ」する機能が搭載されました。名刺情報が元データの段階でクリーニングされるようになったおかげで、データの精度が格段に向上。そこに、AIによる重複データ削除を実施することで、導入当初に期待していたSansanとCRMのデータ整合率70％をクリアできました。今後、AIの学習効果により、整合率はさらに高まっていくと考えられます。
ユーザファーストを考えた設計とSansanとの連携がうまく回り始めたことで、現在CRMとして活用しているアプリ「レコリン」の利用率は最高で99.7％に達しました。顧客情報を簡単に検索できるとともに、アプリから電話すれば自動的に接触履歴が残せます。会社の固定電話などのアプローチについても、アプリなら登録に10秒もかかりません。しかも、この履歴データをもとに上司はいつでも状況を確認できるため、大きな時間が割かれていた口頭報告はほとんどなくなりました。
また、利用率の増加に伴って、データの質・量ともに充実したため、営業支援の機能も実装しました。具体的には、過去の出稿状況や顧客との接触率、その他さまざまなデータを最適化し、“今”、出稿の可能性が高いお客様をリコメンドできるように。この結果、今まで経験や総当たりで作成していたアタックリストを作成する必要がなくなり、営業効率が飛躍的に向上しています。
今後は、営業活動をラクにするフェーズから、営業活動で使うフェーズへと移行していきたいと考えています。AI、CRM、Sansan、そして新たなMAツールとの連携により、インサイドセールス、メールマーケティングなど、活用の幅を広げていきます。
その際には、Sansanの名刺情報の取り込み精度が大事になると考えています。いつ、誰に接触して、どんな商談を行ったのか、正確な情報がMAの成功に関わってくるため、非常に期待をしています。これはSaasの大きなメリットと考えており、様々なSaasを組み合わせて営業活動を変えていきたいと考えています。
非効率な業務が多い、営業現場だからこそ、テクノロジーで大きく変えるチャンスが残っていると考えています。AIなどの先進テクノロジーは人間の課題解決における道具に過ぎません。テクノロジーを使うから導入するのではなく、営業現場の担当に感動してもらえるかどうか、人に寄り添った開発が成功のポイントだと思います。
初めてレコリンの画面イメージを拝見したときには、「データを活用することで、ここまで営業の働き方や効率性が変わるのか！」と感動を覚えました。導入して終わり、作って終わりのシステムではなく、徹底的にユーザファーストを意識してシステムを構築されたからこそ、定量的にも定性的にも大きな成果が出ていらっしゃるのだと思います。アイデアマンの亀田さん。今後Sansanのデータをどのように更に活用されるのか、拝見するのを楽しみにしております。
カスタマーサクセス部 福澤
