訪問販売

営業データをAIが学習し、訪問の質と契約率を上げ続ける組織へ

訪問の件数をこなすことで成果を出すモデルでしたが、なぜ売れたのか・なぜ断られたのかを分析して改善する仕組みがありませんでした。訪問の記録をデータとして残し、AIが成功と失敗のパターンを抽出して全担当者へ返す形にしたことで、件数を増やすのではなく一件一件の質を高め続ける組織へ移しています。

現場の状況の把握

リアルタイム

Excel管理からSalesforceへ移り、現場の状況をその場で把握できるようになりました。マネージャーは翌日を待たずに介入し、支援に入れます。

管理者の時間の使い道

指導に集中

集計や報告書の作成が自動になり、管理業務に取られていた時間が空きました。マネージャーは育成・戦略・採用といった、本来向き合うべき仕事に時間を使えます。

新人が成果を出すまでの期間

短縮

AIが個別にフィードバックを返すため、新人が成果を出すまでの期間が短くなりました。組織としての育成の速さが上がっています。

契約率を上げる仕組み

土台構築

訪問の記録を集め、分析し、現場に返す。この一周が回り始めました。AIが学習を続けるので、時間が経つほど精度が上がっていきます。

Overview

業界

訪問販売（住宅設備・住宅保証）

課題領域

訪問品質の可視化／育成の標準化／契約率の改善

使用したツール

Salesforce／地図システム／AI日報

Problem

課題

訪問の件数をこなすことで成果を出すモデルでした。件数は管理できても、なぜ売れたのか・なぜ断られたのかを分析して改善する仕組みがありません。契約率を上げられるかどうかは、担当者個人の努力次第でした。

顧客の情報や商談の状況、契約の記録はExcelで管理していました。情報の鮮度が低く、マネージャーが現場の状況をその場で把握できません。更新の漏れや入力の間違いも起きていました。

そのうえ、日報の集計、進捗の確認、報告書の作成といった管理業務に多くの時間が取られます。マネージャーが本来向き合うべき指導やコーチングに、時間を割けない状態が続いていました。

どのトークが効いたかを記録する仕組みがない
契約率の向上が個人の努力頼みになっている
Excel管理で現場の状況がその場で分からない
管理業務に追われ、指導に時間を割けない

Approach

変革内容

目指したのは、訪問の件数を増やすことではなく、一件一件の質をAIが分析して高め続ける組織です。データが積み上がるほど精度が上がる形にしました。

訪問、アポイント、再訪、商談、契約までを1つの流れとして記録します。担当者が新しく入力する作業は増やさず、音声やテキストから残る形にしました。

AIによる営業の学習

AI日報と営業分析: 担当者が音声やテキストで入れた内容をAIが整理して日報にします。入力の負担を増やさずに、行動のデータが会社に残ります。
AI営業コーチ: 積み上がったデータをもとに、AIが担当者ごとのコーチングを返します。何を変えれば契約率が上がるかを個別に示します。

エリアとデータの最適化

Salesforceと訪問管理: 訪問の件数、商談の内容、エリアの情報をSalesforceに集約し、管理者がその場で状況を見て指示を出せるようにしました。
エリア分析とKPI管理: 地図システムと連携して、地域別・時間帯別・顧客層別に成果を分析します。どこに・いつ・どう訪ねるかを、勘ではなくデータで決められます。

01現状把握
02Salesforceによる基盤構築
03地図連携とエリア分析
04AI日報とAI営業コーチによる定着

現状把握

営業の動き方と数字の出方を洗い出し、どこにデータが残っていないかを特定します。

仕組みの設計

現場の動きを変えずにデータが残るように、業務の流れと道具の組み合わせを設計します。

接続とデータ化

Salesforce、Zoom Phone、Auto-call などのツールを接続し、通話・商談の記録が自動で残る状態にします。

運用と定着

毎週の運用に乗せ、数字の見方と改善の回し方が社内に残るまで併走します。

Result

成果

訪問営業の流れをひととおりデータで扱えるようになり、管理の効率・育成の速さ・契約率の改善のいずれにも土台ができました。AIが学習を続けるため、ここから先は時間が経つほど効いてくる見込みです。