詳しい経緯を読む当時の成果、進め方と判断基準、AIでの再現
実績（当時の成果）
BtoBマーケティング支援企業では、受注データを分析し、売上の約7割を上位約8%の顧客がつくっていること、初回の取引の規模によってその後のLTVに約5倍の差があることを示しました。上場の建設テックSaaS企業では、顧客を企業規模別に「今の売上の構成比」「これから取れる売上の余地」「成約しやすさ」で分類し、伸びしろが大きく成約もしやすい群に最優先で人員を当てるよう、配置を変えました。
型（進め方・判断基準）
- 顧客を売上の大きい順に並べ、偏りを確かめる
- 上位顧客に共通する条件（業種、規模、部門、初回の取引内容）を特定する
- 「今の売上」「これから取れる売上」「成約しやすさ」で顧客群を分ける
- 群ごとに、営業の時間と人員の配分を決める
判断基準：東西・新規既存といった社内の都合の分け方ではなく、売上への貢献で顧客を分ける。
AI再現（今ならこう再現し、社内に残す）
受注データをAIに読ませれば、上位顧客の条件の特定までが数十分で終わります。条件が決まれば、AIが毎朝「今日当たるべき顧客」を営業ごとに抽出します。分析は四半期ごとに自動で更新され、条件の変化も追えます。