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営業とAIの実務記事

製造業の新規開拓、AI営業、生成AIの業務導入について、実運用のデータと判断方法を紹介します。

実務データ、比較、運用手順

新規開拓の判断材料を、
実践からまとめる

AI営業の調査、承認、送信、評価の流れ

AI営業の評価

AI営業PoCのKPIは送信数だけで決めない

AI営業の短期検証では、送信数に加えて、有効返信、商談化、対象外理由、人の確認負荷を測ります。2〜4週間で継続可否を判断するための指標を整理します。

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AIと人が役割分担して新規開拓を進める様子

導入比較

AI営業、営業代行、営業支援ツールの選び方

新規開拓をAI営業、営業代行、営業支援ツールのどれで進めるか。社内負荷、個別調査、人の判断、知見の蓄積、立ち上げ方、向かない条件で比較します。

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営業メールの宛先と文面を送信前に確認する画面

コンプライアンス

BtoB営業メールを送る前の確認項目

BtoB営業メールを運用する際に、送信対象、営業お断り表示、送信者情報、配信停止、個人情報、監査記録について確認する項目を整理します。

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企業サイトやニュースから営業提案のきっかけを調べる画面

製造業の新規開拓

製造業の新規開拓で見る公開シグナル

製造業の新規開拓で、業種や規模だけでなく、新設備、採用、新製品、拠点、供給体制などの変化から提案理由を組み立てる方法を説明します。

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営業対象企業の調査結果と評価指標を確認する画面

実績データ

203件の営業メールをどう評価したか

203件の送信から7件の有効返信、2件の商談、2件の成約につながった事例を基に、返信率だけでは判断できないAI営業の評価方法を説明します。

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