導入事例 | AIによる購買可能性の高い見込み顧客の判定

解決したい課題

アプローチする顧客は営業担当者が経験と勘で選んでおり、営業担当者によって受注率がまちまちで営業効率が良くない

ソリューション

過去の実績データや営業活動履歴をもとに、成約確率の高いお客様にみられる特徴を推定しました。

導入の効果

購買可能性の高い顧客を優先的にアプローチできるようになり、営業活動の効率化が図れます

不動産売買仲介業

過去に問い合わせがあった顧客のデータは蓄積されていましたが、その中でどの顧客にアプローチすべきかは営業担当者の経験と勘で見極めていました。そのため、優先的にアプローチすべき顧客かどうかの判断が属人的で、ターゲットとした顧客からの受注率は営業担当者によってまちまちの状態でした。また、過去の購買データは社内に保存されているものの、営業活動には活用できていませんでした。

過去の契約実績データや営業活動の履歴データを元に、成約確率の高いお客様にみられる特徴を推定しました。それらの特徴から、成約確率が高いと推定されるお客様を抽出するAIと業務フローを構築しました。これにより、過去にお問い合わせがあったお客様からの受託率のアップ、営業担当による受託率のバラツキが平準化されるなど、営業活動の効率化が実現します。
また、AIシステムの導入予算が限られているという場合、お客様の手元のパソコンで動く最小限の予測分析ソフトウェアを提供することも可能です。パソコンで動作するソフトウェアなので、機能や既存システムとの連携は限定的なものになりますが、導入コストを抑えてAIを活用できる提案も可能です。