営業マン必見｜ AIを導入しても、営業成果が変わらない理由。

「ChatGPTを使い始めました」

そう聞くと、
なんとなく営業が効率化されそうに感じる。

営業メールを書く。
議事録を作る。
資料をまとめる。

確かに仕事は速くなる。

でも、

「で、営業の数字は変わった？」

と聞かれると、
答えに困る人も多いんじゃないだろうか。

ここには、
AI活用で見落としやすいポイントがある。

「仕事が速くなる」と「営業が強くなる」は違う

例えば、

営業メールを10分かけて書いていた。

AIを使ったら3分になった。

これは間違いなく効率化。

でも、

返信率が変わらない。
商談数も変わらない。
成約率も変わらない。

それなら、
営業成果そのものは変わっていない。

もちろん、
浮いた7分には価値がある。

でもAIを使う目的を
「営業成果の改善」まで広げるなら、

時間短縮だけを見ていては
少しもったいない。

まず「どこで数字が落ちているか」を見る

営業を一つの仕事として考えると、
改善する場所が分からなくなる。

例えば、

アプローチ
↓
返信
↓
アポイント
↓
商談
↓
提案
↓
成約

という流れがある。

仮に100社へアプローチして、

返信が20社。

そのうち10社が商談。

3社が提案。

1社が成約。

だったとする。

この数字を見て、

「営業が弱い」

と一言で片付けるのは簡単。

でも、
本当に改善すべき場所はどこだろう。

AIに聞く前に、営業を分解する

ここでAIを使う。

いきなり、

「営業成績を上げる方法を教えて」

ではない。

まず、

「今の営業プロセスを整理して」

と考える。

例えば、

・アプローチ数
・返信数
・アポ数
・商談数
・提案数
・成約数
・失注数

こうやって数字を並べる。

すると、

「どこで減っているのか」

が見えてくる。

AIは、
この整理をかなり手伝ってくれる。

問題は「営業が苦手」ではないかもしれない

例えば、

100件アプローチ
↓
20件返信
↓
15件アポ
↓
12件商談
↓
10件提案
↓
1件成約

だったとする。

この場合、

「成約率が低い」

という見方もできる。

でも、

提案内容に問題があるのか。

価格なのか。

顧客との条件が合っていないのか。

そもそも、
商談する相手を間違えているのか。

数字だけでは分からない。

だから、

数字を見ることと、
原因を決めつけることは別。

ここはAIを使うときにも
かなり重要だと思っている。

AIに「答え」を出させない

ここで、

「じゃあAIに原因を分析させればいい」

となる。

でも、
それも少し危ない。

AIが、

「成約率が低い原因は提案内容です」

と言ったとしても、

それが事実とは限らない。

AIに渡された情報が足りなければ、
推測になる。

だから、

「事実」
「数字」
「顧客から実際に言われたこと」
「自分たちの推測」

を分けて考える。

AIには、
まず整理してもらう。

その上で、

「どんな仮説が考えられる？」

と聞く。

そして最後は、
営業側が検証する。

失注も「失敗」で終わらせない

営業で数字を改善するなら、
受注だけを見るのももったいない。

失注した案件にも、
次に使える情報がある。

例えば、

・価格
・タイミング
・競合
・予算
・決裁者
・必要性
・提案内容
・導入時期

など。

失注理由を、

「価格が高かった」

だけで終わらせない。

複数の案件を並べてみる。

すると、

「最近、同じ理由で失注していないか？」

という視点が出てくる。

ここは、
AIに整理させると面白いところ。

AIを「営業の答え」ではなく「営業を見る目」に使う

AIに、

「どうすれば売れますか？」

と聞く。

それより、

「今の営業活動を整理すると、
どこに問題がありそう？」

と聞く。

さらに、

「その判断に必要な情報は何？」

と聞く。

この順番にすると、
AIとの付き合い方が変わる。

AIに答えをもらうのではなく、

自分たちが見落としているものを探す。

営業AIを考えるなら、
この使い方はかなり重要だと思う。

AIを導入する場所は「面倒な作業」だけじゃない

AI活用というと、

「時間のかかる作業をAIに任せる」

という話になりやすい。

もちろん、それも大切。

でも、

「営業成果に影響している場所を見つける」

ためにAIを使うこともできる。

営業メールを速く作る。

それだけではなく、

「なぜこのメールは返信されなかったのか」

を考える。

議事録を作る。

それだけではなく、

「商談で何が確認できていなかったのか」

を見る。

失注を記録する。

それだけではなく、

「失注に共通するパターンがないか」

を探す。

ここまでやると、
AIの役割が少し変わってくる。

まず、自分の営業を数字にしてみる

もし今、

「AIを営業に使いたいけど、
何から始めればいいか分からない」

なら、

まずAIを触る前に、
自分の営業を数字にしてみる。

アプローチ数。

返信数。

アポ数。

商談数。

提案数。

成約数。

失注数。

完璧な数字じゃなくてもいい。

まず、

「自分の営業は、
どこからどこまでつながっているのか」

を見えるようにする。

そこが、
営業×AIを考える最初の一歩になる。

AIは、
営業マンの代わりに答えを出すためだけのものじゃない。

自分たちの営業を、
少し離れたところから見直す。

そのためにも使える。

そして、

「どこを改善すればいいのか」

が見えてきたら、
次はその場所にAIをどう使うかを考える。

営業をAI化する。

というより、

営業を分解して、
改善できる場所を見つける。

その上でAIを使う。

この順番の方が、
営業×AIは面白くなると思う。