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オープンハウス、顧客とのトーク内容をAI分析--成約につながりやすい会話、タイミングを提示

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 オープンハウスは3月17日、ワークスモバイルジャパン、ストックマーク、サンブリッジと連携して、AI(自然言語処理)技術を用いて顧客とのLINEトーク内容を分析し、新たな営業提案手法の開発と、CRMシステムの構築を目的としたPoC(Proof of Concept:概念実証実験)を開始すると発表した。

オープンハウス、ワークスモバイルジャパン、ストックマーク、サンブリッジが連携
オープンハウス、ワークスモバイルジャパン、ストックマーク、サンブリッジが連携

 オープンハウスは、2017年2月にワークスモバイルジャパンの「LINE WORKS」を導入し、営業活動にLINEを活用しており、すでに約22万件のトークデータを蓄積している。

 今回のPoCでは、顧客情報を蓄積するプラットフォームとして、セールスフォース・ドットコムの「Salesforce Sales Cloud」を採用し、LINE WORKSのトーク内容含む成約までの顧客情報から、個人が特定できない形での情報のみを集約し、総合的に分析する。トーク内容は、ストックマークのAIソリューション「Asales」で分析。各データを接続するためのAPI開発と検証環境の構築は、サンブリッジが担う。

 Asalesの分析により、AIが過去のナレッジから最適なアプローチやトーク内容を営業担当者にレコメンド。例えば、AIが「友達リストから対象のお客様を探す」「メッセージを考える・打つ」「お客様データを確認する」といった一連の提案を、全て自動実行することを目指すという。

一連の提案を全てする事を目指す
一連の提案を全てする事を目指す

 これにより、営業担当者は全ての顧客情報を記憶せずとも、AIが自動で提案するため、営業機会を逃すことなく、サービスレベルの向上や標準化が見込め、顧客満足度の向上も期待できるとしている。

 具体的な流れとしては、蓄積したLINEトーク内容をAIで学習し、販売成績と紐づけた学習を行うことで、成約につながりやすいトークアプローチが何かを相関的に分類。レコメンドアルゴリズムのベースを構築しながら、販売成績上位営業担当者のアプローチに共通するコミュニケーション要素を可視化する。

 さらに、LINEのトーク内容や顧客情報、過去の成約情報、自社サイトでの行動履歴などのデータをCRMに集約、蓄積。AIがトーク内容に加えその他属性情報との相関関係を分析し、より成約に繋がりやすいトークアプローチや、タイミングのレコメンドを営業担当者に提示する。

AIによる最適なアプローチタイミング、会話内容のレコメンド
AIによる最適なアプローチタイミング、会話内容のレコメンド

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