203件の営業メールをどう評価したか

203件から2件の商談と2件の成約につながった

P2GM株式会社の新規開拓を4週間支援し、203件を送信しました。有効返信は7件、商談は2件、成約は2件です。送信数を分母にすると、有効返信率は約3.4%、商談化率と成約率はそれぞれ約1.0%でした。

この結果は、特定の商材、対象、時期、文面、担当者対応による一例です。一般的な営業メールの基準値として使えるものではありません。比較するなら、同じ商材と定義で期間ごとの変化を見ます。

数字を比較する前に定義を揃えた

「返信」には、自動返信、担当者不在、配信停止、関心を示す返信が混ざります。今回の集計では、営業上の次の判断に使えるものを有効返信として扱いました。

また、商談は日程が確定したもの、成約は契約に至ったものとして分けました。数字の定義が曖昧なままでは、送信先や文面を変更した前後を比べられません。

送信前の対象選定も評価対象にした

メルゴリは、候補企業の公開情報を確認し、提案する理由を整理してから文面を作ります。対象条件に合わない企業へ大量に送れば、送信数は増えても返信の質は上がりません。

そのため、送信後の結果だけでなく、調査中に除外した理由も残します。営業お断りの表示、事業内容の不一致、すでに取引対象外と分かる条件などを次回の対象選定へ反映します。

成約はAIだけの成果として数えない

AIは企業調査と文面作成を支援できますが、商談で相手の課題を理解し、提案を調整するのは人です。今回もP2GM株式会社の担当者が商談と提案を行いました。

したがって、「AIが2件受注した」とは評価しません。AIを含む新規開拓の流れが、2件の成約までつながったと捉えます。導入を比較するときも、AIの生成精度だけでなく、人へ引き継ぐまでの設計を確認する必要があります。

次の検証では再現条件を増やす

一つの案件で良い結果が出ても、別の業種や商材で再現するとは限りません。次の検証では、業種、対象条件、提案のきっかけ、担当者の確認時間を記録し、どの条件で結果が変わったかを説明できる状態にします。

詳しい実施内容と限界を事例ページで確認する