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AI・人工知能でインサイドセールスを効率化!活用事例を紹介

最終更新日:2024/03/08

顧客の購買行動の変化やデジタルマーケティングの拡大、サブスクリプション(月額課金)型ビジネスの拡大などで、メールや電話など非対面ツールを活用して営業活動を行うインサイドセールスへの注目が高まっています。

データ重視のインサイドセールスを効率化するために欠かせないのが、AI・人工知能によるバックアップです。今回は、インサイドセールスでのAI活用事例をまとめました。

AIの活用事例について詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能の利用例を解説!機械学習を活用した身の回りの実用例

■インサイドセールスツール導入で成約率が2割超増加

米国のユニコーン企業であるインサイドセールス社は、その名の通りインサイドセールスを効率化するためのツールを提供している企業です。

同社では、クラウドベースの予測分析プラットフォームにおいて、機械学習と人工知能技術を使ったレコメンデーション機能を搭載し、営業パーソンの業務効率化を支援しています。

そんな同社の顧客には、マイクロソフトやシスコ、グルーポンなど、IT大手が並んでいます。

その顧客のひとつである1914年創業のカリフォルニア損保は、消防士や保安官、教育関係者、看護師向けに特化した損害保険を販売するにあたり、同社のツールを利用しています。

その結果、成約率は22.9%増、見積書の提示率が40%増、営業担当者当たりの売上が12.5%増、営業電話の架電時間が年間4,000時間増、業務効率が67%増と、大幅な営業改革に成功しています。

このようなインサイドセールス社のツールは、顧客へのアプローチを効率化する「PLAYBOOK」、ワンクリックで営業電話がかけられ、Eメールやボイスメールなども統合した「PowerDialer」、販売予測ツールの「Predictive Pipeline」など。

どれも、ITとAIの力で、営業活動を効率化するためのツールです。

 

■AI効果を信頼しない経営陣も結果で納得

AI効果を信頼しない経営陣も結果で納得のインサイドセールス|チャットボットやWeb接客・RPA等のAI・人工知能製品・サービス・プロダクトの比較一覧・導入活用事例・資料請求メディア

北米の大手通信会社では、極めて成約率の高い見込み客の獲得に向け、インサイドセールス社のツールを導入しました。

50人のセールスチームに8ヶ月間にわたって導入した結果、営業担当者当たりの売上は33%増加し、アポイントメントの獲得率も34%増加したといいます。

そして、より効率化を進めるために、AIを活用したツールも導入することにしました。

業務効率は明らかに上昇しているにもかかわらず、それまで経営陣はAIの有効性を信じていなかったのです。

しかし、数年にわたってAIによる業務改革の効果を目の当たりにしたことで、その効果を認めざるを得ませんでした。

結果的に、同社では成約率が2.8倍、成約額が85%増、売上高31%増という結果を手に入れることになったのです。

 

■インサイドセールスは社内の情報共有とオムニチャネル化が必須

インサイドセールスは社内の情報共有とオムニチャネル化が必須|<a href=チャットボットやWeb接客・RPA等のAI・人工知能製品・サービス・プロダクトの比較一覧・導入活用事例・資料請求メディア” width=”1024″ height=”” />

データ重視のインサイドセールスへと営業活動の軸足を移すにあたって、「いかに見込み客(リード)を獲得するか」「いかにリードと接点をもつか」という点が大切になってきます。

具体的な商談につなげるまでの接点をもつには、電話だけでなくWEBやメールなどさまざまなチャネルを持つ必要があり、また、オムニチャネル化を推進して、各チャネルをシームレスにつなぐことが大切になるでしょう。

インサイドセールスを活性化するには、ファーストコンタクトから成約にいたるまで、多様な接点における顧客との接触履歴を一元管理し、社内でいかに横展開できるかにかかっているといっても過言ではありません。

そのためには、営業部門だけでなくマーケティング部門やCRMなど、あらゆる社内のステークフォルダー間での連携を強めなくてはなりません。

インサイドセールスツールはこうした部署間の連携をシームレスにし、AIを活用することで精度を高め、過去の受注データや類似企業のデータなどをもとに将来的な販売予測までも可能にします。

いまや、「営業は足で稼げ」と言われる時代ではないのです。

AIについて詳しく知りたい方は以下の記事もご覧ください。
AI・人工知能とは?定義・歴史・種類・仕組みから事例まで徹底解説

インサイドセールスのサービス比較と企業一覧を見る

 

AIsmiley編集部

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