チャネルが偏り、リード単価が上がっています。組織が個人の開拓力に寄りすぎ、リードを割り当てられる資産として残せません。
企業の営業フローの課題
獲客の偏りは商談期間を延ばし、転換の歪みは過程管理を無効にし、管理の失敗は履行への信頼を削り、信頼が欠けると経営判断の根拠がなくなり、最後は人を増やしてもシステムを入れても営業管理になりません。
初回応答が遅れると商談は冷めます。顧客側の決裁階層が多く期間が長く、見積と再訪に次の日付がありません。
転換が難しい
営業過程が見えず、管理者は止まった箇所を特定できません。新人は先輩の帯同でしか育たず、教育費が高く標準化しにくいです。
管理が難しい
受注前の約束と納品後の履行を突き合わせられません。対応が遅れると更新とブランドに直接響きます。
信頼が難しい
数字が業務の時点より遅れます。集計は成約額どまりで、段階・流入元・期限超過がなく、資源の置き場が決まりません。
判断が難しい
管理の効果は、担える人と業務システムが同時にあって初めて出ます。増員だけ、システムの購入だけ、では組織の運営コストは下がりません。
解決が難しい
対応する管理動作
01 · 獲客が難しい
流入元ごとにリード資産を作り、当日中に引き取る
フォームは公式サイト、展示会、広告ごとにリンクとQRコードを出します。千営の名刺は再訪を元のリードへ書き戻します。重複番号は統合し、期限までに未割当のものは管理者の一覧へ入れます。
02 · 転換が難しい
決裁役割、見積版、再訪日を商談に書く
見積は宛名を指定してメールで送り、通話はコールセンターに残します。次の日付がない商談は、前進として数えません。
03 · 管理が難しい
口頭報告ではなく、停滞一覧でチームを見る
未割当、見積後に再訪なし、ノード期限超過の三つを週の対象にします。担当が替わっても、状況と決裁役割は顧客記録に残します。
04 · 信頼が難しい
同じ顧客記録で履行の約束を照合する
メール、SMS、通話は同じ顧客へ戻します。納期、提案、アフターはプロジェクト記録で照合し、個人の連絡ツールには置きません。
05 · 判断が難しい
流入元、段階、期限超過の構造で資源を置く
チャネル効率と人員は、段階の分布と再訪の遅れで見ます。週末の集計表では見ません。
06 · 解決が難しい
先に営業過程を固定し、その後で追加能力を選ぶ
フォーム、名刺、メール、SMSで過程を作ります。コールセンターとアウトバウンドAIは追加で、着信やリードの選別が必要なときに使います。
顧客の全ライフサイクルジャーニーを構築します
マーケティング・営業・サービスを一体化し、リードからリピート購入までのクローズドループを構成します
精度の高いマーケティングとリード獲得
Marketing Customer Acquisition
複数チャネルのデータを統合し、プライベートドメインのトラフィックプールを構築します
オンラインとオフラインのシーンをデジタル運用し、到達率を高めます
精度の高いマーケティング体系で、多様な手段によりユーザーへ到達します
ユーザー管理を統一し、精度の高いプロファイルを構築します
企業のデジタルトランスフォーメーション
Enterprise Digital Transformation
データを関連付けて活用し、獲得分析に大きく依拠します
部門を越えて協働し、マーケティング、営業、サービスを連動させます
細分化したシーンに対応し、業務の特性に合わせます
オンラインチャネルの取引
Online Channel Transactions
プライベートドメインのトラフィックを運用し、消費者へ直接到達します
インテリジェントな在庫計画で、稼働率を高めます
カスタマーサポートを自動化し、人的ミスを減らします
業務と財務を一体化し、効率よく運営します
実店舗のデジタル化
Digitization of Offline Stores
店舗の販売と在庫を可視化し、管理リスクを下げます
市場容量を分析し、カバー状況を把握します
デジタル運用により、ブランドへの定着を高めます
多次元のデータを収集し、出店拡大率を高めます
複数チャネルのデータを統合し、プライベートドメインのトラフィックプールを構築します
オンラインとオフラインのシーンをデジタル運用し、到達率を高めます
精度の高いマーケティング体系で、多様な手段によりユーザーへ到達します
ユーザー管理を統一し、精度の高いプロファイルを構築します
データを関連付けて活用し、獲得分析に大きく依拠します
部門を越えて協働し、マーケティング、営業、サービスを連動させます
細分化したシーンに対応し、業務の特性に合わせます
プライベートドメインのトラフィックを運用し、消費者へ直接到達します
インテリジェントな在庫計画で、稼働率を高めます
カスタマーサポートを自動化し、人的ミスを減らします
業務と財務を一体化し、効率よく運営します
店舗の販売と在庫を可視化し、管理リスクを下げます
市場容量を分析し、カバー状況を把握します
デジタル運用により、ブランドへの定着を高めます
多次元のデータを収集し、出店拡大率を高めます
解決をご支援するのは、マーケティングでのリード獲得とリーチの課題です
リソースを統合し、見込み客を的確に選別
リソースを多次元で統合し、見込み客発掘の効率を高めます
第三者システム、自社システム、千営プラットフォームのデータを全面的につなぎ、マーケティング、営業、カスタマーサポートの各シーンを結ぶデータのクローズドループを構築します。見込み客発掘の効率を高め、商談の発見を一歩先んじます。
リソースを統合し、見込み客を的確に選別
リソースを多次元で統合し、見込み客発掘の効率を高めます
第三者システム、自社システム、千営プラットフォームのデータを全面的につなぎ、マーケティング、営業、カスタマーサポートの各シーンを結ぶデータのクローズドループを構築します。見込み客発掘の効率を高め、商談の発見を一歩先んじます。
リアルタイムに接触し、深く耕して顧客をつかむ
リアルタイムに接触し、顧客ニーズを深く掘り下げます
オンラインとオフラインを一気通貫で開拓し、成約まで進めます。オンラインサポートはミリ秒単位で応答し、複数プラットフォームのチャネルをつなぐため、成約の商談を逃しません。ニーズを深く掘り下げ、顧客に奉仕する力を強め、顧客の全ライフサイクルジャーニーを構築します。
リードを蓄積し、効率よく顧客を集める
全域のリードを育成・転換し、コンバージョン率を高めます
複数チャネルからリードを獲得、割り当て、回収します。リードを一元管理し、自動で割り当て、ユーザーのコンバージョン経路を効率よく短縮して、リードの流通と集約をより効率的にします。精緻なリード管理体系を構築し、ターゲット顧客へより良く到達できるよう支援します。
インテリジェントに推薦し、効果的に顧客へ接触
インテリジェントなマーケティング育成で、既存の中から成長を見出します
データモデルとユーザープロファイルによる精度の高い分析に基づき、優良なリードをいつでもすべての領域でインテリジェントに推薦し、効率を高めます。ターゲットを絞った差別化運用で、インテリジェントなマーケティング育成を実現します。既存の中から成長を見出し、既存ユーザーへ継続的にインタラクティブなマーケティングを行い、リピート購入と追加購入を実現します。
マーケティング一体型のリード管理
営業効率を高め、業績の成長を加速します
精緻なリード管理
複数チャネルからのリード収集
複数チャネルのリードデータを集約し、統一してクレンジング・統合し、リードの品質を高めます。
精緻なリード区分
リードのライフサイクルを精緻に区分し、タグやグループを十分に活用して、リードの利用率を高めます。
カスタムのリード管理
企業がユーザープロファイルを的確に描き、リードをカスタマイズして集約できるよう支援します
精緻なリード管理
リードのフォローと流通
営業と顧客の関係維持
インテリジェントなデータ分析
インテリジェントなカスタマーサービス
顧客満足度を高め、サービスコストを下げます
24時間対応のインテリジェントサポート
先進的な自然言語処理技術に基づき、インテリジェントサポートボットは終日オンラインで、顧客からの問い合わせに即座に応答します。継続的な学習で回答品質を最適化し続け、すべての対話をより的確で効率的にします。
効率的でタイムリーな応答
終日オンラインで7×24時間の高品質なサービスを提供し、顧客の質問に回答します。サポート担当者を煩雑な業務から解放し、より意義のある仕事に注力できるようにします。
インテリジェントサポートのナレッジベース
充実したサポート用ナレッジベースを構築し、サポートボットが自律的に学習できるようにします。ユーザーの質問とナレッジベースの内容を迅速かつ的確に照合し、タイムリーにサービスを提供できます。
全シーンをカバー
検索アクセス情報、顧客の閲覧軌跡、行動様式などのデータを取得し、完全なユーザープロファイルを形成します。顧客の意向を的確に把握し、顧客と深いコミュニケーションを容易に行えます。
インテリジェントな質疑応答
ユーザーの質問に基づき判断し、会話の中で問題の核心へさらに到達するよう導きます。複雑さをシンプルにし、負担の少ない対話の中で問題を解決します。
人とボットの協働
人とボットの協働は、人員不足を解消できるだけでなく、有人サポートと同様に、チケット作成や導入前・導入後の相談といった複雑な問題にも対応できます。
インテリジェントな意味解析
ユーザーの質問を分析・処理し、意味を理解したうえで、関連度の高い質問を推薦し、さらに判断してユーザーを導きます。これを繰り返し、ユーザーの問題解決を支援します。
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