前回は、売れなくなった2ヶ月の話を書きました。

今日はそこから何年も経って、ある上場企業で営業・マーケ組織全体のAI化を任されたときの話です。

結論から書くと、最初のやり方はみごとに空振りしました。

まず現場に聞いて回った

入ってすぐ、私は営業のメンバーひとりひとりに聞いて回りました。

「AI化したい業務はありますか」と。

現場の声を拾うのが正しいと思っていたんです。

使う人が困っていることから直すのが筋だろう、と。

返ってきたのは、こういう答えでした。

商談のあとの入力が面倒くさい。

議事録を書くのに時間がかかる。

資料を探すのに毎回手間取る。

どれも本当のことです。だから全部やりました。

そして数ヶ月後、私は自分の作ったものを前にして固まっていました。

たしかに全部、楽にはなったんです。

でも、商談の数も、受注の数も、一件も動いていませんでした。

現場は「今のやり方」の外側を答えられない

あとから考えれば、当たり前のことでした。

「AI化したい業務はありますか」と聞かれた人が答えられるのは、今やっている作業のうち面倒なものです。

今のやり方そのものが正しいのか、という問いは、その質問の中には入っていません。

私は現場の声を聞いたつもりで、今のやり方を少し速くするための宿題だけを集めていたわけです。

聞くのをやめて、数字から逆算した

そこでやり方を変えました。

聞いて回るのをやめて、受注の数から逆算することにしたんです。

受注は、商談の数と、その商談が決まる率でできています。

だからまず、どこが薄いのかを数字で見ました。

見えたのは二つでした。

問い合わせをもらっても、すぐ商談にならなかった相手をそのまま置いていたこと。

そして、商談が決まる率が8%しかなかったことです。

だから直す場所を、面倒な作業から、この二つに移しました。

すぐ商談にならなかった相手には、相手の状況に合わせたメールが自動で届き続けるようにしました。

問い合わせが入った瞬間にその会社の公開情報を調べて、その会社の話として書いたメールを最初の一通目から出すようにもしました。

結果、見込み客の数は1.5倍、追いかけていた相手が商談に変わる率は1.3倍になりました。

そして商談が決まる率は、チーム全体で8%から45%まで上がりました。

言われて一番うれしかった言葉

しばらくして、現場のメンバーからこう言われました。

「そもそもこういうAI化の流れ自体、自分たちでは思いつかなかった。調べた上で、こういう形で組むべきという形にして作ってくれるほうがありがたい」

この一言で、最初の空振りの意味がやっと分かりました。

現場が答えられないのは、意欲がないからでも、視野が狭いからでもありません。

理想の形を先に見せるのは、聞く側の仕事だったんです。

だから今も、お客様のところで最初に聞くのは「AI化したい業務」ではありません。

どの数字を動かしたいですか、と聞きます。

そこが決まってから、では何を機械に渡すか、の順番です。

順番を逆にすると、よくできた便利な道具が増えて、売上のグラフだけが平らなまま残ります。

私が数ヶ月かけて作ったのが、まさにそれでした。

次回は、その反省を持ったまま別の会社に入って、今度は「ご要望どおり研修から始めた」ら、また止まってしまった話を書きます。

AIリモートワーカー｜営業・マーケのAI導入支援

前回は、電話をかける順番を機械に決めてもらった話でした。今日はその続きで、予告していた「まったく売れなくなった時期」の話です。

人材系のスタートアップに入って、3ヶ月目で売上が社内のトップになりました。

月の受注額は、契約の総額でだいたい800万円ほど。

そして4ヶ月目あたりから、ぱたっと売れなくなります。

やっていることは何も変えていません。同じ本数の電話をかけて、同じ話し方をしていました。

それなのに、返ってくる言葉が「今は間に合っています」ばかりになる。

運が悪いだけだと思っていましたが、2ヶ月続いてさすがにおかしいと気づきます。

理由は、あとから考えると単純でした。

最初の3ヶ月で売れていたのは私が上手かったからではなく、もう困っている会社に当たっていたからです。

そういう会社を一周して刈り取ってしまうと、リストに残るのは「今は困っていない会社」だけになります。

そこに、それまでと同じ電話をかけていたわけです。

当時の私が電話で言っていたのは、「うちのサービスはこういうものです。採用で困っていたら使ってみてください」でした。

今読むと恥ずかしいのですが、これは全部こちらの都合の話なんですよね。

困っている人には刺さるけれど、まだ困っていない人には何も残らない。

何が悪いのかを本気で考えたとき、社内で何年も続けて数字を出している人たちを見渡してみました。

共通していたのは話し方でも根性でもなく、会話の中心がずっとお客様側にあったことです。

そこから、聞き方を変えました。

たとえば「営業を2人採用したい」と言われたとします。

前の私なら、営業の候補者を2人お持ちします、で終わっていました。

そこを、なぜ2人なのか、その2人が入ったら何がどうなる予定なのか、というところまで踏み込んで聞くようにしました。

実際にあったのは、「人が足りない」のではなく、入った営業が売れるようになる仕組みが社内にないという状態でした。

それが分かってからは、こうお伝えするようになりました。

「営業を2人ご紹介しても、売れなければ同じことが起きます。それなら、売れる型を社内に作れる方をまず1人入れませんか」

でも、根っこのほうを一緒に考えた会社さんからは、あとで別の会社を紹介していただけるようになりました。

枯れたと思っていたリストの外側から、話が来るようになったんです。

増やすべきだったのは、電話の本数ではありませんでした。

まだ困っていない会社の中から商談を作れるかどうかと、その商談が決まるかどうか。動かす場所を間違えていました。

この話は、今のAI導入の仕事にそのまま効いています。

深く聞くには、事前に相手を調べる時間が要ります。当時の私はそれを気合いでやっていました。

今は、商談が決まった時点でその会社の公開情報を機械が調べ、困りごとの仮説と提案の骨子まで作って手元に届くようにしています。自社では30分かかっていた準備が3分になりました。

浮いた時間で商談を増やす話に聞こえるかもしれませんが、価値はそこではありません。

相手のことを考える時間だけが手元に残ることのほうです。

調べる作業は機械のほうが速い。何を聞くかを決めるのは、人にしかできません。

売れなくなった2ヶ月がなかったら、たぶん今も自分の商品の話ばかりしていたと思います。

次回は、そこから何年も経って、ある上場企業で営業組織のAI化を任されたときの話を書きます。

現場に「AI化したい業務はありますか」と聞いて回って、みごとに空振りした話です。

AIリモートワーカー｜営業・マーケのAI導入支援

前回、初回の商談の前に相手の会社をどこまで調べるか、という話を書きました。

今日はもっと前の、電話ばかりかけていた頃の話です。

人材系のスタートアップで営業をしていました。

担当している会社が2,000社あって、1日に3件の商談に出ながら、空いた時間で100件から150件くらい電話をかけていました。

月にすると2,400件くらいです。

この量をやっていると、実は一番きついのは電話そのものではありませんでした。

受話器を置いたあとの、次の数十秒です。

2,000社のリストを上から眺めて、次はどこにかけようかと考える。

前に話したのはいつだったか。あのとき何か言っていた気がするけれど、思い出せない。

そうやって迷っているうちに、1件分の時間が溶けます。

1日に何十回もやるので、けっこうな量になります。

それと、もっと嫌だったことがあります。

順番に上から電話していくと、相手にとっては「なんでもない日」にかかってくる電話になるんです。

困っていないときに営業の電話が来ても、迷惑なだけですよね。

それで、考え方を変えました。

誰にかけるかを人が決めるのをやめて、「相手が困り始めた瞬間」を機械に見つけてもらうことにしたんです。

人材系だったので、採用に困っている会社にはサインがあります。

求人広告を新しく出す。人材紹介に募集を載せる。スカウトのサービスを使い始める。

そういう掲載を毎日巡回して拾い、新しく出たものを検知する仕組みを作りました。社内では採用アラートと呼んでいました。

そこに、営業が入力していた「次はいつ連絡する」「前回こういう話をした」という情報と、その会社の単価を組み合わせました。

すると、朝いちばんにCRMを開くだけで、今日かけるべき順番に会社が並んでいる状態になります。

営業がやることは、選ぶことではなく、話すことだけになりました。

迷う時間が消えたぶん、電話の本数は増えました。

でも、効いたのはそこではありません。

募集を出した直後、まさに人が足りなくて困っているタイミングで電話が鳴るようになったので、会話の入り方が変わったんです。

「ちょうど今、探していたところでした」と言われる回数が、はっきり増えました。

結果として、電話からアポイントになる率は2.5%くらい。

月に2,400件かけて、月に60件の商談です。

正直に書くと、この2.5%という率自体は、業界の平均と同じくらいです。突出してはいません。

効いたのは率ではなくて、1日3商談に出ながらこの本数を全員が回せる状態を、仕組みとして作れたことでした。

自分ひとりが頑張る形にしなかったので、人が増えても同じやり方が続きました。組織は2年で200人規模まで大きくなりました。

今、お客様の会社でAIを入れるときも、やっていることは同じです。

営業に何かを入力させたり、AIに毎回話しかけさせたりはしません。

相手側で何かが起きたことを機械が拾って、動くべき順番に並べて、人の前に置く。人はそれを見て、話しに行く。

あのとき消したかったのは、電話の時間ではなく、迷っている時間だったな、と今は思います。

次回は、この少しあとに来た「まったく売れなくなった時期」の話を書こうと思います。

リストの上から順に刈り取ってしまったあと、電話をかけても何も起きなくなった頃のことです。

AIリモートワーカー｜営業・マーケのAI導入支援

前回の記事の最後に「次は、初回の商談の前に相手の会社をどこまで調べてから座るかという話を書きます」と書いたので、今日はその話です。

SFAやCRMを法人向けに売っていた頃、役員や社長にどうやって会うか、というのがずっと課題でした。

担当者の方に会えても、その先に進まない。かといって、役員に直接つながる電話番号があるわけでもありません。

それで、秘書の方に連絡する、というやり方をしていました。

先に、その会社のプレスリリースと決算の資料を全部読みました。

去年から何を始めていて、どこに人とお金を入れていて、それを進めるうえで今どこが詰まっていそうか。

そこまで読んだうえで、「御社は今こういうことで困っていませんか」という仮説を、一社ずつ手で書きました。

そのうえで秘書の方に「役員の方向けに、こういうご提案を用意しています」とご連絡していました。

秘書の方は、毎日たくさんの連絡を受けて、これは役員に渡すべきか、渡さなくていいかを選別されています。

つまり、中身さえまともなら、ちゃんと通る。

実際に、こう言っていただいたことがあります。

「ここまで調べていただいたことに感動しました」

「提示された解決策が、素人目で見ても自社に必要だと感じました」

役員には「いつもの営業とは違いますよ」と前置きしたうえで渡してくださったそうです。

そして、実際に役員の方にお会いできたとき、開口一番で言われました。

「ここまで事前にしっかり調べてきてくれたのは、初めてだ」

うれしかったんですが、同時に、しんどくもありました。

この準備は、一社ぶんで平気で数時間かかります。

だから、この形で会いにいける会社の数は、結局のところ自分が机に向かえる時間で頭打ちになる。

商談の数を増やしたいのに、増やそうとすると一件ずつの準備が薄くなって、通らなくなる。

今は、そこがだいぶ変わりました。

自分の商談準備は、会社を調べて提案の骨子を作るところまでで30分かかっていたのが、3分になりました。

話す順番の組み立てと提案資料まで含めた準備一式では、1時間30分が13分です。

ただ、速くなったこと自体は、正直そこまで大事ではないと思っています。

効いているのは、調べていない商談が一件もなくなったことのほうです。

あの秘書の方に感動していただいた準備を、たまたま気合いの入った一社だけでなく、全部の商談でやれるようになった。差が出ているのはそこです。

やり方も、昔とは形が違います。

AIに一問ずつ質問を打ち込んでいるわけではありません。

カレンダーに商談の予定が入った時点で、その会社の公開情報を調べる処理が勝手に走って、仮説と提案の骨子までできあがって、Slackに届きます。

自分がやるのは、それを読んで「ここは違うな」と思ったところを直すことだけです。

支援先でも同じ形を入れています。

国内の上場している業務代行の会社では、私が関わらなくなったあとも、この流れがそのまま無調整で回り続けています。

病院向けにサービスを出している会社でも、初回の商談の前に仮説のレポートが出るようにしました。

調べる時間を短くしたかったわけではないんです。

「ここまで調べてきた人は初めてだ」と言われるあの状態を、毎回の当たり前にしたかった、という話でした。

次回は、もっと前の話を書こうと思います。

1日に100件以上電話をかけていた頃、「次はどこにかけようか」で悩む時間が消えたときのことです。

AIリモートワーカー｜営業・マーケのAI導入支援

前回の記事の最後に「次は決裁者の方に見てもらう動画の話を書きます」と書いたので、今日はその続きです。

SFAやCRMを法人向けに売っていた頃、いちばん多かった失注の形が、これでした。

担当者の方はすごく前向きで、「これは絶対に必要だと思います」とまで言ってくださる。

それなのに、しばらくして「社内で通りませんでした」と連絡が来る。

長いあいだ、これを担当者の方の力不足のように受け取っていました。

今思うと、まったく違いました。

私が90分かけて説明した内容を、担当者の方は自分の言葉に置き換えて、5分で上司に伝えないといけない。

しかも上司は、その商材のことを何も知りません。

手元にあるのは、こちらが送った提案書のPDFだけ。

つまり、いちばん大事な場面に私はいなくて、いちばん説明が難しい相手に、いちばん練習していない人が話している。

通らないのは当たり前でした。

それで、担当者の方に社内で説明してもらうのを、やめました。

代わりに、決裁者の方に向けた説明を、こちらで動画にして渡すようにしました。

担当者の方は、その動画を会議で流すか、URLを転送するだけでいい。

「頑張って説明してください」ではなく「これを見せてください」に変えた、というだけの話です。

これで受注は目に見えて増えました。

ただ、当時これを全社に広げることはできませんでした。

動画を1本作るのに1時間かかるからです。

本当に大事な案件にしか用意できず、結局は「余裕のある人だけができる工夫」で終わりました。

いま自分の会社でやっているのは、その1時間を5分にする作業です。

商談の記録から、その会社向けの資料と読み上げ原稿が自動で作られて、ナレーション付きの動画になって出てくる。

私は中身が事実と合っているかを見て、直して、共有する。

やることは昔と同じで、順番も同じで、ただ全件に用意できるようになった、という違いです。

先日まで支援していた、病院向けにサービスを提供している会社でも同じ形を入れました。

1社につき決裁者向けの動画を3本ほど用意して、専用のページにまとめて渡す形です。

そこで出た数字が、個人的にいちばん腑に落ちました。

動画は約60%の方が再生してくださいました。

同じ内容を資料で送ったときに開いてもらえるのは、約30%です。

中身は同じなので、差は内容ではなく、渡し方だけです。

それと、もう一つ。

ページが見られたタイミングで通知が届くようにしたので、社内で検討してくださっているまさにその時に電話ができるようになりました。

検討中なので、電話にも出ていただけます。その場で疑問も片づきます。

半年で、その会社の受注率は約10%から約20%になりました。動画だけの成果ではありませんが、効いた実感は強いです。

受注率が動くのは、商談の場そのものより、こちらがいない会議のほうだと思っています。

その会議に自分の代わりを置けるかどうか、という話でした。

次回は、その手前の話。初回の商談前に、相手の会社のことをどこまで調べてから座るか、という話を書こうと思います。

AIリモートワーカー｜営業・マーケのAI導入支援

前回の記事の最後に「次は商談のあとの議事録とお礼メールの話を書きます」と書いたので、今日はその話です。

商談が終わったあとの30分が、ずっと苦手でした。

録画を見返して、決まったことと次にやることを残して、お礼のメールを書く。

一件ずつ丁寧にやれば30分くらいかかります。

これが厄介なのは、忙しい日ほど後ろに倒れることです。

次の商談が15時に入っていれば、14時に終わった商談のまとめは夜に回る。

夜になると疲れているので、お礼メールは「本日はありがとうございました。ご検討のほどよろしくお願いいたします」で終わります。

翌日に回れば、もう当日の温度は残っていません。

そして、そのメールが一番効くのは、実は送った相手の先にいる人に対してなんです。

私が長く見てきた失注のうち、いちばん多いパターンは「担当者の方は乗り気だったのに、社内で上に通らなかった」というものでした。

担当者の方は、こちらの説明をそのまま社内で再現しないといけない。

そのときに手元にあるのが「本日はありがとうございました」の3行だと、上司に見せるものが何もない。

つまり商談後のメールは、お礼ではなくて、担当者の方が社内で使う資料でした。

そう気づいてからは、決まったこと・宿題・次の日程・費用の前提までを、当日中に文章にして送るようにしました。

正しいやり方だとは思うのですが、これをやると1件30分では終わりません。手が回らない日が必ず出ます。

なので、この工程はAIの仕事にしました。

商談が終わると、録画の要約が届きます。決まったこと、まだ決まっていないこと、次にやること、相手が引っかかっていた点が並んでいて、その内容からお礼メールの下書きまで作られた状態で手元に来ます。

私がやるのは、事実が合っているかを見て、直して、送るところだけです。

支援先で何度も組んできた流れを、そのまま自社にも入れた形です。

商談後のフォローメールにかかる時間は、30分から1分になりました。

ただ、ここでも嬉しかったのは1分になったことではありませんでした。

30分かかっていた頃は「今日は送れなかった」という日がありました。

1分になってからは、送れない日がなくなりました。

しかも、疲れている夜でも中身が薄くなりません。丁寧な日と雑な日の差がなくなった、という言い方のほうが近いです。

受注率という数字は、たいてい商談の場そのものより、こういう「商談と商談のあいだ」で動きます。

削れた29分の話より、全件に同じ濃さで送れるようになったことのほうが、後から効いてきました。

次回は、その先の話。担当者の方が社内で説明しなくても済むように、決裁者の方に見てもらう動画を用意するようになった話を書こうと思います。

AIリモートワーカー｜営業・マーケのAI導入支援

前回の記事の最後で「次はデータ集計の話を書きます」と予告したので、今日はその話です。

月末の数字の集計は、正直に言うと、いちばん後回しにしていた仕事でした。

問い合わせが何件で、そのうち商談になったのが何件で、受注が何件で。

数字自体はどこかに残っているのに、それを一枚にまとめる作業に毎月3時間ちょっとかかっていました。

ちゃんと測ったら3.2時間でした。

3時間かかる仕事は、月末の忙しい日には必ず後ろに倒れます。

倒れると翌月の頭にやることになって、そのときにはもう「先月はこうだった」という過去の話になっている。

数字を見ているのに、打ち手が何も変わらない月が何度もありました。

ここもAIに渡しました。やり方は前回と同じで、工程を分けただけです。

決まった時刻になったら、問い合わせのメールと商談の予定を自分で拾いに行って、件数を数えて、前の週と比べて、一枚のレポートにする。ここまでをAIの仕事にしました。

そのうえで「この数字はなぜ落ちたのか」「来週どこに時間を使うか」という判断だけを、自分の仕事として残しました。

集計にかかる時間は、3.2時間から14分になりました。

ただ、正直なところ、14分になったこと自体はそこまで嬉しくないんです。

効いたのは、月に1回だったものが毎朝になったことでした。

問い合わせが来ているのに返信が遅れている、というような取りこぼしに、その日のうちに気づける。

先月分を月初に振り返っていた頃は、気づいた時点でもう手が届かなかった話です。

商談の数は、新しいことを始めるより先に、こういう「拾い損ね」を減らすほうが増えます。

AI導入のご相談を受けると「何時間削れますか」と聞かれることが多いのですが、

私が本当に見ているのはそこではなくて、削った結果その仕事の頻度が上がるかどうかです。

月1回が毎日になる仕事は、たいてい数字が動きます。3時間が2時間になるだけの仕事は、あまり動きません。

次回は、商談のあとの議事録とお礼メールが、ほぼ0分になった話を書こうと思います。

AIリモートワーカー｜営業・マーケのAI導入支援

このブログでは、AI導入の現場で実際にあったことを、飾らずに書いていこうと思います。

初回は、うちの提案書づくりの話です。

私は上場企業で営業統括をしながら、個人でもAI導入支援の事業をやっています。

営業を10年以上やってきて、いちばん時間を食われてきたのが提案書でした。

商談の前日、お客様の会社を調べ直して、課題を整理して、パワポを組んで。気づけば4時間、長いときは5時間。

「この時間、本当はお客様と話すことに使いたいのに」とずっと思っていました。

去年、この工程を思い切ってAIに渡しました。

といっても「AIに提案書を書かせる」のではありません。それをやると、それっぽいだけの薄い資料が出てきます。

やったのは、工程の分解です。

企業リサーチ、課題の仮説出し、構成づくり、スライドの下書き。ここまでをAIの仕事にして、

最後の「このお客様に本当に刺さるか」の判断と手直しだけを、人間の仕事として残しました。

結果、4〜5時間かかっていた提案書が、30〜45分で仕上がるようになりました。

これは体感ではなく、実際に時間を測った数字です。

面白かったのは、時間が浮いたことよりも、提案の質が上がったことでした。

リサーチをAIが深くやってくれるので、以前なら調べきれなかったお客様の決算資料や業界動向まで踏まえた提案ができる。

「よくうちのことをここまで調べてくれましたね」と言われる回数が、明らかに増えました。

AI導入というと「何かすごいツールを入れる」イメージを持たれがちですが、

実際にやっているのは、こういう地味な工程の分解と受け渡しです。

次回は、月3.2時間かかっていたデータ集計が14分になった話を書きます。

事業の詳細はこちらに置いています。

AIリモートワーカー｜営業・マーケのAI導入支援