メーカー・卸向けAI・業務支援エージェント
営業支援AIエージェント
訪問準備から、商品提案、
商談後の記録まで。
購入履歴や商談記録を得意先ごとに整理し、訪問時に確認したいことや提案候補を用意します。既存のCRM・SFA・販売管理・Excelを活かし、各社の営業業務に合わせて設計します。
営業支援について相談する実際の機能・対応範囲は個別に設計します。
操作紹介
営業支援AIエージェントのデモ動画
得意先の情報を確認し、訪問準備や提案につなげる流れを、操作に沿ってご紹介します。
業務の流れ
得意先の情報を、次の訪問・提案へ
訪問前の情報収集、提案の準備、商談後の記録をつなぎます。
- 01
得意先を把握する
購入履歴、売上の変化、過去の商談や約束を、得意先ごとに整理します。
- 02
訪問を準備する
訪問候補とその理由、商談で確認したいことをまとめます。
- 03
提案を組み立てる
商品情報や取引条件を参照し、商品候補や提案資料の下書きを用意します。
- 04
記録を次へつなぐ
商談メモや音声メモから、話した内容と次の対応を整理します。
確認・承認
提案の根拠を見ながら、担当者が判断
提案と一緒に確認する情報
- 購入履歴や商談記録などの参照元
- 情報の更新日と対象期間
- 商品・価格・取引条件
- 顧客との約束や、未対応の事項
担当者が行うこと
顧客に合う提案へ仕上げる
AIが整理した情報をもとに、訪問先や提案内容を判断します。顧客の事情や直近の会話を反映して、内容を修正できます。
商談記録も確認してからCRMなどへ反映する流れを設計します。
必要なデータ
いまある営業情報を活かす
既存のCRM・SFAを置き換えず、対象業務に必要な情報から連携を検討します。
購入履歴・売上
販売管理システムやExcelにある、得意先別・商品別の取引履歴。
商談履歴・営業メモ
CRM・SFAの記録、顧客との約束、次回の対応事項。
商品情報・取引条件
商品マスター、カタログ、価格表、得意先ごとの条件。
訪問予定・担当先
担当者と得意先の対応、訪問予定や前回の訪問日。
導入方法
まず一つの営業業務から始める
- 01
対象を絞る
訪問準備や商談記録など、手作業が多い業務と対象の得意先を決めます。
- 02
実際の情報で検証
参照するデータを確認し、提案の内容と確認・修正にかかる時間を検証します。
- 03
連携・運用を整える
CRMなどへの反映方法と利用手順を決め、現場の声をもとに改善します。
確認する指標
訪問準備や記録にかかる時間、出力の修正件数、現場での利用状況を確認します。
相談時に伺うこと
営業の進め方、担当する得意先数、利用中のシステム、情報収集や転記に時間がかかる場面。
営業支援について相談する
訪問準備・商品提案・商談記録のうち、どこから始めるかを一緒に整理します。
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