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商談成立数を増やす

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。
  • 営業担当が商談を成立させようとしているときに直面する課題を挙げる。
  • 案件に取り組むとき、Einstein 商談スコアリングによって、営業チームがどのようにスマート化されるかを説明する。
  • 営業担当が今よりも多くの案件を勝ち取ることに、Einstein 商談インサイトがどのように役立つかを説明する。

商談成立の課題

これまでにあなたは、Honeydew 社の営業プロセスのために Sales Cloud Einstein によってできることすべてに感動しました。AI は、重要なデータポイントの記録と表面化、活動の自動化、商談へのリードの変換に有効であるようです。しかし、Pepper と話をした後で、Sales Cloud Einstein の真価が試されるのはまだこれからだ、ということに気づきました。

こうした作業はすべて、会社の収益に結びつかなければ無駄になります。販売は容易なことではありません。Pepper とその他のマネージャの営業チームは優秀ですが、あなたが他の会社で見てきたものと同じ問題と戦っています。
  • 案件が多すぎます。営業担当は、どの案件が最も重要で直ちに対応が必要なのかがわかりません。
  • 多くの案件の意思決定に長い時間がかかっています。営業担当は、さまざまな案件のどこに自分がいるのかを見失いがちです。
  • 遅れのために案件を失っています。営業担当がパイプラインのいくつかの商談に取り組んでいると、取引先責任者との連絡再開のタイミングを計ることが難しくなることがあります。
  • マネージャにとって、営業チームの案件を管理することが難しくなることがあります。あれもこれも気になる中で、マネージャがどこで介入して支援するかの判断は難しくなることがあります。

AI で商談成立を支援する方法

その午後、AI をセールスプロセスの案件成立フェーズで活用する利点をすべて、Pepper にプレゼンテーションしました。
  • AI は商談のスコアリングができるため、営業担当は最重要案件に優先度を付けることができる。
  • AI により、会社の既存の商談データに基づいてトレンドを特定できるようになる。その結果、営業担当は、最近の活動に基づき、どの案件が成立する可能性が高いか、または低いかがわかるようになる。
  • 営業担当は、インテリジェントなシステムにより、ある一定期間にわたって活動がないときにフォローアップするように注意を受けることができる。案件の重要な時機がきたときに通知を受けることもできる。
  • マネージャは、AI により、営業担当に個別に聞かなくても、チームのパイプラインを見通せるようになり、手遅れになる前に案件の惨事を避けることができる。

Honeydew 社が AI を使用してさらに多くの案件を成立させるために、あなたが出した結論とは? そうです。Sales Cloud Einstein です。具体的には、Einstein 商談スコアリング機能と商談インサイト機能です。

Einstein 商談スコアリングの導入

あなたは、Einstein 商談スコアリングの機能はリードスコアリングによく似ていると説明します。Einstein は、営業チームの過去の商談と関連情報を参照して、予測モデルを作成します。そのモデルから、Einstein で各商談にスコアが付けられ、商談レコードとリストビューで使用できます。また、各商談スコアに対し、Einstein はスコアに寄与した上位の要因でその主張を裏付けます。

Einstein 商談スコアリングレコードの詳細

Lightning Experience では、スコアが商談レコードのコンパクトレイアウトに表示されます (1)。営業担当がスコアの上にマウスポインタを置くと、上位の要因が表示されます。たとえば、商談が他の商談に比べてフェーズ間をすばやく移動しているため、スコアは比較的高くなっているかもしれません。Salesforce Classic では、スコアと要因は商談レコードの詳細に表示されます。

Einstein 商談スコアリングリストビュー

商談リストビューには [商談スコア] 項目を追加できます (2)。Lightning Experience では、営業担当がリストビューのスコア上にマウスポインタを置くだけで要因が表示されます。Salesforce Classic では、リストビューからスコアに寄与している要因を表示することはできません。営業担当は商談レコードの詳細ページに移動する必要があります。

熟練した営業マネージャである Pepper は、商談に優先度を付ければここまではできることを知っています。あなたはそれらの商談をどう処理するかも理解する必要があります。「営業担当が案件を先に進められるように、その案件についてある種のインサイトが必要です」と Pepper は言います。あなたは声に出さず「それは簡単すぎる」と考えます。

Einstein 商談インサイトの導入

営業担当が取り組むべき案件を決めたら、次は Einstein 商談インサイトで機械学習とセンチメント分析を用いて営業担当がさらに多くの案件を成立できるようにします。顧客データの記録および最適なリードと商談の特定に使用したものと同じデータコレクションにより、営業活動を進めることもできます。インサイトは、組織に固有なパターンとデータに適合されます。

競合会社がメンションされたことを示すインサイト

Einstein 商談インサイトでは、さまざまな商談に関するスマートな予測とフォローアップが、まさに必要とされているときに提示されます。インサイトは組織とチームに固有であり、ホームページ、商談レコード、リストビューに表示されます。

営業担当は、自分の商談に関するすべてのインサイトをホームページで確認できます。ホームページには、商談の完了予定日を編集する機能や、要求に対する返答がなかった取引先責任者に電子メールで送信する機能など、各商談に関連するアクションも提供されます。営業担当は、インサイトを破棄したり、個々のインサイトの関連性に対するフィードバックを提供したりすることもできます。

ホームページ上のインサイト

営業担当は商談レコード上で商談に関連するすべてのインサイトを確認できます。システム管理者は、インサイトを表示するようにリストビューをカスタマイズすることもできます。

3 種類のインサイト

あなたは、Einstein 商談インサイトに含まれる、3 種類のインサイトについて説明し、プレゼンテーションを終えます。
  1. 案件予測 — 最近の活動および既存の商談データに基づいて、予測が営業担当に表示されます。たとえば、商談成立の可能性が高いかどうか、時間をかけても商談を成立できないと考えられるかどうかなどです。
  2. フォローアップアラーム — 取引先責任者がしばらく応答しない場合、営業担当はフォローアップのアラームを受け取ります。重要な商談に関連するコミュニケーションが長期間行われていない場合にも、アラームを受け取ります。
  3. 重要な瞬間 — 営業担当は、商談に関連する重要な時機に通知を受け取ります。たとえば、取引先責任者が競合会社についてメンションしたとき、または取引先責任者が会社を退職したときなどです。

Pepper は感動しました。

「すてきですね」と Ava は言います。「経営陣も気に入ることでしょう」。

リソース

Einstein 商談スコアリングと Einstein 商談インサイトについての詳細は、次のリソースを参照してください。