計画最適化AIのエンタープライズ開拓で、個社別セールスレターを軸にアポ獲得目標を達成
1. 事例サマリー
| クライアント規模 | スタートアップ |
|---|---|
| クライアント業種 | 物流・運輸 ／ 製造 ／ IT・通信 |
| 事業フェーズ | 新規事業立ち上げ |
| 対象プロダクト | 独自技術によるフルスクラッチ開発の計画最適化AI 物流を中心とした運航計画の最適化、在庫最適化などを個社ごとに設計・実装 |
| 提供ソリューション | インサイドセールス（BDR）／セールスレター（個社別作成） |
| 直面していた課題 | ①フルスクラッチ開発のため費用が大きく、扱う物量が多い大企業でないとROIが合わない ②ターゲットが構造的に絞られ、母数が限られる ③汎用ツールではないため、既製品の説明の仕方が通用しない |
| 実施した施策 | ①対象領域を絞ったうえで、大手企業を網羅的にリスト化 ②電話・フォーム・セールスレターを併走させ、相手に応じて接触手段を使い分け ③大手にはセールスレターをフックとし、AIを活用して個社の課題を特定した文面を作成 ④反応を集計しながら手法の配分を調整 |
| 主要な成果 | ①アポイント目標を達成 ②個社別レターの作成プロセスを型として確立 ③限られた母数を取りこぼさない開拓体制を構築 |
2. ご依頼の背景：3つのボトルネック
クライアントは、AI領域のスタートアップ企業様です。汎用のAIツールを販売するのではなく、独自技術を用いて個社ごとにフルスクラッチで開発するという提供形態を取っています。物流を中心に、運航計画の最適化や在庫の最適化といった、計画業務の高度化を担うソリューションです。
選定にあたっては、以下の点をご評価いただきました。
- 母数の限られたエンタープライズ開拓において、電話以外の接触手段を設計・実行できること
- 個社ごとに異なる文面を、実行可能な工数で作成できる体制があること
クライアントの課題としては以下の通りです。
2-1. フルスクラッチ開発ゆえ、ROIが合う企業が構造的に限られる
個社ごとにフルスクラッチで開発するため、当然ながら費用は大きくなります。裏を返せば、その投資を回収できるだけの物量を扱っている企業でなければ、そもそも導入の検討が成立しません。
「多くの企業に薄く当たる」という設計が取れず、最初から大企業に絞らざるを得ない構造がありました。
2-2. 対象領域を絞ると、母数がさらに限られる
さらに、バーティカルに強みを持つ領域へ集中する方針だったため、対象はより絞り込まれます。物流を中心とした計画業務という条件で、十分な物量を持つ大企業となると、対象企業は数えられる規模になります。
母数が限られた状態で目標を達成するには、1社ごとの接触の質を上げるしかないという前提がありました。
2-3. 汎用ツールではないため、既製品の説明の仕方が通用しない
「こういう機能があります」という説明が成立しません。個社ごとに何をつくるかが変わるため、相手の業務のどこにどう効くのかを、こちらから提示しなければ話が始まらないという難しさがありました。
3. 実施した4つの営業戦略
3-1. 【戦略①】対象を絞ったうえで、大手企業を網羅的にリスト化する
母数が限られているという前提を、弱みではなく前提条件として設計に組み込みました。対象領域における大手企業を洗い出し、一通り当たり切ることを目標に置いたリストを作成しています。
限られた母数だからこそ、確率で拾うのではなく、全社に対して最適な接触手段を選ぶという方針です。
3-2. 【戦略②】電話・フォーム・セールスレターを併走させる
接触手段は一つに絞りませんでした。企業の規模と、想定される受付・窓口の運用に応じて使い分けています。
- 電話：担当部署につながる可能性がある企業に対して
- フォーム：問い合わせ経路が機能している企業に対して
- セールスレター：受付や総合窓口で止まることが想定される大手企業に対して
同じ企業に対して複数の手段を重ねることもあり、どの手段が有効だったかを企業属性ごとに集計しながら進めました。
3-3. 【戦略③】大手にはセールスレターをフックとし、AIで個社の課題を特定した文面を作成する
本当の大手企業に対しては、セールスレターを起点に据えました。ここで実行したのが、1社ごとに文面を変えるという進め方です。
- 対象企業の事業内容・扱う物量・公開されている取り組みから、計画業務のどこに負荷がかかっているかを推定
- その業務が最適化された場合に、どのような変化が起きるのかを具体的に記述
- 汎用の説明文ではなく、その企業の業務についての文章として構成
文面の作成にはAIソリューションを活用しました。個社ごとの課題特定と文章化を人力だけで行うと工数が膨らみますが、AIで下地を作り、人が精度を確認するという分担にすることで、対象企業すべてに個別の文面を届けられる体制にしています。
3-4. 【戦略④】反応を集計しながら手法の配分を調整する
実行しながら、どの企業属性にどの手段が効いたかを継続的に集計しました。
- 反応があった企業と、まったく反応がなかった企業の属性の差を分析
- レターの文面のうち、どの切り口が反応につながったかを蓄積
- 手段ごとの投下工数と成果を照らし、配分を見直し
4. 導入効果
4-1. 定量的な成果
| 指標 | 結果 |
|---|---|
| アポイント数 | 目標を達成 |
| 接触手段 | 電話・フォーム・セールスレターの3経路を併走 |
4-2. 定性的な成果
- 母数が限られるエンタープライズ開拓において、全社を取りこぼさない接触設計を実現
- AIを活用した個社別レターの作成プロセスを、実行可能な工数で回せる型として確立
- 汎用ツールではない商材について、相手の業務起点で提示する訴求の形をつくった
- 企業属性と有効な接触手段の対応関係を、データとして蓄積
5. よくあるご質問（FAQ）
Q. ターゲットが大企業に限られる商材でも支援を受けられますか？
A. はい。母数が限られる場合は、量で確率を取る設計ではなく、1社あたりの接触の質を上げる設計に切り替えます。対象企業を網羅的にリスト化したうえで、企業ごとに最適な接触手段を選び、必要であれば個社別に文面を作成します。
Q. セールスレターの文面は、何社分まで個別に作成できますか？
A. 本事例では、対象となる大手企業すべてに対して個社別の文面を作成しました。AIを用いて個社の事業内容から課題を特定し、文章の下地を作ったうえで人が精度を確認する分担にすることで、工数を抑えながら個別対応を実現しています。
Q. 個社ごとに開発する商材の場合、何を訴求すればよいですか？
A. 機能の説明ではなく、相手の業務のどこにどう効くのかを、こちらから提示します。事業内容や扱う物量から負荷のかかっている業務を推定し、それが最適化されたときの変化を具体的に描くところから会話を始めます。
Q. 電話・フォーム・レターはどう使い分けますか？
A. 企業の規模と、想定される受付・窓口の運用で判断します。担当部署につながる見込みがあれば電話、問い合わせ経路が機能していればフォーム、受付や総合窓口で止まることが想定される大手にはレターを起点にします。同一企業に複数の手段を重ねることもあり、有効性を企業属性ごとに集計しながら配分を調整します。