Bring Outは、複数業界の大企業を中心とした、1,000人以上、2万時間におよぶ商談データをAI解析し、その結果を発表した。
解析結果：「仮説提案力」がパフォーマンス向上の鍵
Bring Outの解析では、商談データにおいて「ヒアリングのみを行う営業職」と、「ヒアリング内容をもとに仮説を提案する営業職」とで、商談成果に大きな差が生じていることが判明した。
業界別データ
「競合他社の弱点」× 「仮説提案の法則」＜IT業界＞
Bring Outを導入しているIT業界のパッケージセールス商談を解析した結果、担当者の導入合意を得られた商談は、得られなかった商談に対し、他社商材導入時のリスクに関する仮説を2.0倍多く伝えていることが明らかとなった。
（IT業界の仮説提案セリフ例）
「仮に、御社がXX社のサービスをご導入された場合は、統合的な社内データ分析ができません。御社は自社で蓄積した社内データを統合的に分析して離職率を引き下げることが重要と思うのですが、いかがでしょうか？」
「振り返り」×「仮説提案の法則」＜人材業界＞
Bring Outを導入している人材業界における商談データを解析した結果、トップ営業職は成績下位営業職より、過去の商談を振り返りつつ仮説に基づくニーズの深掘りを実施している割合が3.2倍であることが判明した。
（人材紹介業界の仮説提案セリフ例）
「御社ではXX支社の売上が伸びている、というようなお話を以前伺っておりましたので、XX支社でも営業事務の採用ニーズが高まっていたりしませんでしょうか？」
「仮説提案の法則」＜M&A業界＞
Bring Outを導入しているM&A業界の企業における商談データ解析の結果、顧客に対してM&Aを実行した場合のシナジー仮説を提示する割合が、ハイパフォーマーと通常パフォーマーで1.9倍の開きがあることが確認された。
（M&A仲介業界の仮説提案セリフ例）
「買収を検討されている製造業A社と貴社の間では製造プロセスがかなり共通しておりまして、そうするとM＆Aによってラインを共通化することによるスケールメリットや原価削減効果が多いにあると想像したのですが、いかがでしょうか？」
このように、顧客に「仮説を提案していること」は、業界横断で商談結果を左右していることが明らかになった。さらに、解析の結果、仮説が顧客の状況を完全に捉えているほうが望ましいものの、「仮説を提案しているか否か」そのものが受注率に直結するケースが多いことも判明している。
