製造業の営業高度化｜特定ニーズ対応AIレコメンドの現実的実装事例
背景・課題
製造業では多様な部品・製品を多くの顧客に対して提案する営業活動において、属人的な営業経験や勘に頼りがちで、顧客ごとの詳細なニーズ把握や製品提案の最適化に課題があります。特に専門性の高い部品分野では、新人営業の教育にも時間がかかり、機会損失や見込み案件の取りこぼしも発生していました。
AI活用ソリューション
この課題解決のため、特定大手部品メーカーでは、AIシステムを用いて実際の受発注データ・商談履歴を分析し、顧客別・業界別で類似ニーズが顕著な組み合わせについて優先リストを自動生成。営業はこのリストをもとに事前準備や商談時の資料作成に活用できるよう社内SFAと連携させました。用途や予算規模、納期特性など複数条件も考慮され、案件全体の見える化と標準化された優先提案が可能となりました。
AI導入前後の変化
導入前 (Before)
- 主要顧客100社を担当する営業6名による属人的な商談計画。見込み案件抽出やクロスセル提案は多忙により十分でなく、月3～5件の案件見逃しが発生。新人営業は提案に自信を持てない状態。
- 見込み案件抽出のための手作業月12時間→3時間へ削減。属人化が軽減されバックアップ体制の構築も容易に。
導入後 (After)
- AIが作成した優先提案リストをもとに、毎週各担当がレビューし商談に活用。案件漏れが月1件未満に減少し、クロスセル率も安定。新人営業も先輩社員と同様に提案機会を得やすくなった。
イメージ図
成果・効果・ROI
導入初年度はAIレコメンド経由での成約が全体の13%を占める結果に。SFAを活用した営業PDCAも定着し、顧客からは的確な提案・情報提供への評価が増加。AIシステムの導入費用は約1年半で回収見込みとなり、人的リソース効率化と提案品質担保の両立を実現。
実事例
東芝デジタルソリューションズではAIを活用したレコメンドシステムを営業SFAに連携し、営業提案の平準化・データドリブン営業実現とともに、見逃し案件防止や新人育成効率改善等の効果を実現。
さらなる展開
顧客対応履歴や問合せ内容など他の接点データも分析対象とすることで、アフターサービスや商品の共同開発分野にも展開可能。業界横断での知見共有や初心者営業の立ち上げ支援仕組みに発展が見込まれます。
導入ロードマップ
- 現状分析・課題整理 - 過去2年分の営業活動・受発注データを集約。案件漏れや説明品質のばらつきなど現状課題を明確化する。
- PoC（効果検証） - 一部顧客・営業チームを対象に優先案件リスト作成と提案効果を半年検証。定性的フィードバックと土台となるパターン抽出を実施。
- 全社展開準備 - 営業SFA基盤との連携、不足データや項目の見直し、教育プログラムの整備。RPAと組み合わせて負荷軽減も検討。
- 本番運用・評価 - 全営業チームでの利用・定着促進。結果をKPI・案件進捗で継続計測し、改善サイクルをまわす。
- 他部門応用 - 顧客サポート・開発部門ともデータを共有し、次フェーズのサービス価値強化施策へ展開。
ご相談・お問い合わせ
まずは無料相談から承りますので、AI活用のことならお気軽にお問い合わせください。