【第8話】AI CFO、今度はCMOにもなる

AI CFOを採用した当初、お願いしようと考えていたのは、事業計画や予算、経理などのCFO業務でした。

ところが、会社設立の準備を進めていくと、パソコンやメールのトラブルに対応するCIOになり、契約書を一緒に確認するCLOにもなりました。

そして今回は、CMOです。

CMOとは、Chief Marketing Officer、最高マーケティング責任者のことです。

といっても、派手な広告を作ったわけではありません。

お客様を訪問する前に、市場や競合を調べ、どこに商機がありそうかをAI CFOと一緒に整理しました。

訪問前に、何を準備するか

営業で企業を訪問するとき、相手の会社概要や商品を確認することは当然です。

しかし、それだけでは十分ではありません。

その商品が属する市場は、全国でどの程度あるのか。

どのエリアで売れているのか。

平均価格は地域によって違うのか。

どのメーカーが強いのか。

こうした情報を把握しておけば、訪問先での会話が変わります。

そこで今回は、POS情報を使って市場を確認することにしました。

全国平均だけでは、見えないものがある

最初に全国の販売動向を確認しました。

しかし、全国平均だけを見ていると、地域ごとの違いが隠れてしまいます。

同じ商品でも、関東では販売量が多く、別の地域では平均価格が高いことがあります。

メーカーのシェアも、全国では目立たなくても、特定のエリアでは非常に強い場合があります。

そこで、AI CFOに相談しました。

「全国だけでなく、エリア別に見た方がいいかな？」

AI CFOの答えは、エリア別に比較した方がよい、というものでした。

市場を次のような視点で整理しました。

• 市場規模

• エリア別の販売動向

• 平均価格

• PI値

• カバー率

• メーカー別シェア

• 競合商品の特徴

数字を並べるだけではなく、それぞれが何を意味しているのかを一緒に確認しました。

データから仮説を作る

分析の目的は、きれいな資料を作ることではありません。

訪問前に仮説を持つことです。

たとえば、

「この商品は全国一律に広げるより、需要の強いエリアから展開した方がよいのではないか」

「販売数量だけでなく、平均価格の高い地域に可能性があるのではないか」

「全国シェアは小さくても、地域で強いメーカーには独自の販路があるのではないか」

といった仮説です。

もちろん、POSデータだけで事業を判断することはできません。

物流費、賞味期限、生産能力、取引条件、現場の人員など、実際の事業には多くの制約があります。

だからこそ、データから仮説を作り、訪問先で確認するのです。

答えを持って行くのではなく、仮説を持って行く

私は、営業先でデータを見せて知識を披露したいわけではありません。

大切なのは、相手の話を深く理解するための準備です。

何も調べずに訪問すると、相手の説明を聞くだけで終わってしまいます。

一方で、事前に市場や競合を把握していれば、

「なぜ、この地域で強いのですか」

「この価格帯が支持されている理由は何ですか」

「今後は、どのエリアを伸ばしたいと考えていますか」

と、一歩踏み込んだ質問ができます。

データは答えではありません。

相手との会話を深めるための入口です。

AIが整理し、人が判断する

AI CFOは、情報を整理し、比較し、論点を見つけることが得意です。

しかし、どの市場を狙うのか、誰と仕事をするのか、最終的に何を提案するのかを決めるのは人です。

数字だけでは、現場の事情や取引先との関係までは分かりません。

AIがデータから仮説を作り、人が現場で確かめる。

この役割分担が、私には合っています。

CFOとして採用したAIが、CIO、CLOを経て、今回はCMOにもなりました。

ただし、AIが役職を増やしているというより、私とAI CFOが一緒に会社づくりの守備範囲を広げている、という方が正確かもしれません。

市場を知り、顧客を知り、自社の立ち位置を考える。

営業は、訪問する前から始まっています。

次回は、数字やAIの話から少し離れて、私が考える「営業の本質」について書きたいと思います。一番大切なことは人と人との繋がり、ご縁で、ここはAIには不可能な領域になります。