東大発AIベンチャーのストックマークは、AIで営業の意思決定プロセスを高速化する「Asales」をリリース。すでに大手金融機関をはじめ、大手システム開発会社、大手製薬会社とのPoCを実施しており、2019年度中に100社の導入を目指す。
SFA/CRMの導入が広がり、定量的な売上管理・行動管理は行っているものの、もっとも重要な「なぜそうなったのか？」の原因分析については、各マネージャーや営業企画が営業現場からのデータを属人的に分析しているのが現状。そして営業現場では、原因分析のための管理は厳しくなり、本来の営業活動とは離れた業務の負担が大きくなる一方。さらに人員削減が進む中で各人の負担が増えるために付加価値の高い提案業務を行うことが厳しくなっている。
そこで、ストックマークでは、営業現場の情報をよりダイレクトに営業戦略へ活かし、営業現場の付加価値向上・業務効率化をAIでサポートするクラウドサービス「Asales」をリリースしました。1,000社以上が利用している「Anews」で培ったテキストマイニング×AIの技術により、顧客接点データ（ミーティング音声・メール・商談メモ・案件メモ・報告書・議事録）、社内データ（商材情報・提案資料・社内レポート）、オープンデータ（ニュース・業界レポート）といった、営業をとりまく定性テキストデータを解析し、戦略的な営業プロセスの構築をサポートする。
営業企画・マネージャー向け
売上やコストなどの定量データだけでなく、定性テキストデータも含めた統合的な意思決定による売上トップライン拡大を目指す。
営業戦略構築の高速化
- 顧客接点データの解析による受注/失注分析
- 顧客接点データからのSTP分析（Segmentation（市場細分化）、Targeting（ターゲット層）、Positioning（ポジショニング））
- 顧客接点データからの顧客ニーズ要望抽出
- オープンデータ解析によるマクロ分析（競合動向、業界動向のフォロー、自社製品のレピュテーション（評判）調査）
マネージャー業務の効率化
- 顧客接点データの要約/整理・重要ポイントのあぶり出し
- トップセールスの営業手法のスコアリング・モデリング
- 営業の行動解析・スコアリング
- 改善ポイントの解析・行動アシスト
上記分析の見える化/レポート機能
営業現場向け
AIによる営業活動の全てのアクションの効率化や付加価値提案のための情報レコメンドにより、新人も即エース級の活動成果が上げられるよう支援する。
客先訪問前
- SFA/CRM・カレンダーと連携して、訪問先や重要顧客の最新ニュースや動向、自社商材情報を提示
- 過去の類似案件の成功パターンから、営業シナリオを導出
客先訪問時
- ミーティング音声データの解析から最適なQ＆A等情報レコメンドにより、刺さるトークをサポート
- 音声データの自動書き起こしによる、報告業務の効率化
客先訪問後
- 社内データに眠っている提案資料やレポートを商談・案件ごとにレコメンドし、提案資料作成アシスト
上記プロセスの解析による行動アシスト
利用を想定している部門は、SFA/CRMを導入済みの営業部門。APIでの提供も可能とのこと。
