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エイチームブライズ社の電話営業を3倍効率化したAIサービスを紹介

SEデザイン編集部
2022-01-03

株式会社エイチームブライズは、株式会社イー・エージェンシーが提供するデータ分析のためのAIツールを導入し、電話による営業アプローチの効率化に成功しました。この記事では、エイチームブライズの成功事例とともに、イー・エージェンシーが提供するAIサービスの仕組みと、営業活動においてAIを活用するメリットについて解説します。

「ハナユメ」が電話コンタクトを効率化

3-Dec-20-2021-04-44-23-68-AM(画像出典:ハナユメ Webサイト

株式会社エイチームブライズは、結婚式情報サイト「ハナユメ」を運営する企業です。ハナユメは、結婚式場をネットで探せるオンラインサービスと、対面で顧客をサポートするオフラインサービスを提供しています。

エイチームブライズは、株式会社イー・エージェンシーが提供するサービスをハナユメに導入し、Webサイト、店舗、式場などから取得したユーザーのデータを営業戦略に活用しました。具体的には、結婚式場を探してハナユメに辿り着いたユーザーに対し、電話や店舗などでの相談内容や、式場の予約に至ったかなどのデータを蓄積します。これらのデータに基づいて、成約の確率が高いと推定される顧客リストを抽出し、そのリストを元に電話でアプローチを行った結果、誘導効率が全体平均と比較して3倍になりました。

ハナユメに導入されたイー・エージェンシーのサービス

4-Dec-20-2021-04-46-00-65-AM(画像出典:イー・エージェンシーWebサイト

データ基盤構築や活用をサポートするイー・エージェンシーは、Googleが提供するデータ分析サービス「Google マーケティングプラットフォーム(GMP)」「Google クラウドプラットフォーム(GCP)」の認定パートナーとして、これらの導入サポートや活用支援を行っています。

同社は、行動データ蓄積・分析ツール「Googleアナリティクス360(webサイトに訪問したユーザーの行動分析ができるGoogleアナリティクスの有償版)」と「BigQuery(Googleが提供するビッグデータ解析サービス)」をハナユメのWebサイトに導入しました。そして、ツール経由で取得した行動データと過去の顧客データを元に顧客リストを作成し、サイト訪問後に申し込みなどの次のアクションに繋がりやすい顧客を抽出して、優先度の高い顧客から順に架電を実施しました。

この中で、サイトの訪問データと顧客データを融合し、優先度の高い顧客を抽出する部分にはAI技術が活用されています。次の項目で詳しく解説していきましょう。

背景にあるAIの仕組みを解説

今回のハナユメの事例では、Googleアナリティクスで収集してBigQueryで解析したデータを元に、顧客ごとに次のアクション(来店や申込など)につながる可能性を試算しています。この予測に活用されているのが「AutoML(Automated Machine Learning)」という手法です。

AutoMLとは

AutoMLは、直訳すると「自動化された機械学習」で、機械学習で必要なプロセスを一部自動化する技術を指します。

機械学習とは、AIに大量の学習データを読み込ませることで、AIがデータの特徴を理解し、新しいデータを与えた時に判断ができるようになる技術です。例えば、犬の特徴と犬の画像をたくさん学習させたAIに、新たに犬と猫の画像を与えた時にどちらが犬かを言い当てる、といったことができます。

通常、機械学習を使ってビジネスの課題を解決する場合、以下のプロセスで進められます。

①データで解決したい問題を見つける
②データを収集する
③データを整理する
④分析・予測する(モデル作成)
⑤モデルを解釈する
⑥事業に適用する

そして、上記の③と④を自動化できるのがAutoMLです。従来、③と④の作業ができるのは機械学習の高度な知識をもった専門家に限られていましたが、AutoMLを使用すれば、数行の短いコードを書くだけで機械学習モデルを構築するための機能を呼び出すことができます。つまりAutoMLがあれば、データアナリストのような専門家がいなくても機械学習を導入することが可能になるのです。

ちなみに、AutoMLの代表的なツールとしては、Googleが提供する「Cloud AutoML」、Microsoftが提供する「Azure Machine Learning」「DataRobot」などがあります。

5-Dec-20-2021-04-49-03-39-AM
(画像出典:イー・エージェンシーWebサイト

AutoMLの活用について、今回の事例に当てはめてみましょう。まず、ハナユメのWebサイトで収集したユーザーデータとその他のCRMデータ(店舗データなど)をAutoMLに読み込ませます。

すると、AutoMLが次のアクションにつながる可能性の高いユーザーを予測(スコアリング)し、その結果を元にリスト化(アプローチリストの連携)します。作成したリストを電話営業部隊に振り分けて架電を行い、蓄積されたデータをさらに活用することで、リストの精度を上げていくことが可能です。

営業におけるAI活用のメリット

今回のハナユメの事例のように、営業活動にAIを活用することにはさまざまなメリットがあります。

事務作業の効率化

同じ書類の作成や定型文のメール送信などの業務を漏れなくこなすことは、AIの得意分野です。事務的な作業をAIで自動化することで、顧客対応など人間が得意とする営業活動に時間を割くことができるようになります。

顧客満足度の向上

近年では、顧客からの問い合わせに対するAIによる一次対応も可能になりつつあります。AI搭載のチャットボットによって顧客への迅速な対応を実現できれば、顧客満足度の向上にもつながるでしょう。さらに、AIの機械学習によって、データが増えるほど応答品質も向上します。

成約率の向上

過去の営業活動から集めたデータをAIに蓄積して分析することで、成約率の高い顧客を予測し優先的に営業活動を行うことなどが可能になります。受注確度の高い見込み顧客を優先数ことで、営業の成約率の向上にもつながるでしょう。

なお、AIを営業活動に活かすメリットは以下でもご紹介しています。
営業活動の成果を高めるAIとは? 活用事例から学ぶ、AIができること、できないこと

まとめ

AIによるデータの収集やリスト作成の自動化は、営業活動の効率化にもつながります。企業の重要な資産であるデータを最大限に活かしたい企業の方は、AIの活用を検討されてみてはいかがでしょうか。

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