成果を出した「型」を、AIで再現する。

顧客分析・機械学習による顧客の分類

「いろんな店を買い回るお客様」は、企業側の幻想だった。

購買データを機械学習で分析し、「誰が、どんな買い方をしているか」で顧客を分ける。

受注構造の分析とターゲットの再定義

売上の約7割は、上位約8%の顧客がつくっていた。

売上を支えている「良い顧客」の条件を特定し、営業の時間と人員の配置をそこに合わせる。

経営データの統合と、経営企画業務へのAI実装

見積り半年・1,000万円のデータ基盤を、2日でつくった。

散らばったデータをつなぎ、経営者が日本語で問えば検証済みの数字が返る状態をつくる。

ドライバーKPIの設計

「ちゃんと管理しているのに未達」の原因は、指標そのものにある。

「質の要素を含む」「行動で変えられる」「成果を本質的に左右する」の3条件を満たす指標を、部門ごとに設計し、一本につなげる。

セールスイネーブルメントの設計

勝ちパターンは社内にあった。薄れていただけだった。

社内に埋もれている成功事例を掘り起こし、商談の型として言葉にし、研修と日々の商談で全員が実行できるようにする。

B2Bマーケ・セールス一気通貫支援

リード1件の価値には、20倍以上の差がある。

事業成長につながるKPIを設定し直し、大事な顧客の条件をマーケ・インサイドセールス・営業の共通言語にする。