営業データを営業育成に使える仕組みにする

営業担当者の育成に、商談データを活用したい方へ

商談記録を、営業の振り返りと育成に活かす

架電・商談・受注・失注の記録を一つの時系列にまとめ、受注と失注の理由を担当者ごとに洗い出して、週次の育成に使える仕組みを作ります。

営業メールの生成やリード整理のツールとは目的が違います。営業組織がどの段階で案件を失っているかを、数字で示せる状態にします。

相談では、対象の業務・成功条件・費用の考え方を整理します。NDA後の検証用デモは0円で、どこまで作るかは打ち合わせのうえ当社が判断します。本番向けの検証・開発は、費用と契約を確認してから進めます。

INPUT 商談の記録 PROCESS 振り返りに使える形に整える OUTPUT 振り返り 育成

つまずく理由と、Beekleの強み

手戻りを、早い検証で減らす。

AI・DXは、データの状態や現場の使い方によって成果が変わります。目的が曖昧なまま作る、実物を確かめずに進める、変更に時間がかかる。このつまずきに、要件定義と早い試作で対応します。

つまずく理由

何を改善するかが曖昧なまま作る

Beekleの対応

業務と成功条件を、要件にする

業務の順番、例外、使うデータ、完成と判断する条件を具体化します。誰が何を確認するかまで決めるため、完成後に「現場で使えない」と分かる手戻りを減らせます。

倉庫DXでの要件定義・実装の実例 →

つまずく理由

使って初めて、想定との違いが分かる

Beekleの対応

本開発の前に、動くデモで確かめる

ゼロスタートでは、対象を絞った簡易デモを無料で作ります。画面を見ながら使い方と認識のズレを確かめ、有料の検証・開発へ進むか判断できます。

ヒアリングから動作デモを作った実例 →

つまずく理由

ズレに気づいても、修正が遅れる

Beekleの対応

確認と修正を、短い周期で重ねる

要件定義から実装まで同じチームが担当。自社基盤「PM on Rails」で、打ち合わせの決定を仕様・実装・テストへつなぎ、確認と修正を短い周期で重ねます。

速い開発と顧客支援を支える仕組み →

進め方の例 · 商談記録を育成に使う場合

商談の振り返りから、担当者に合う改善点を見つけたい。

要件定義で具体化する

  • 参照する商談・顧客・活動データ
  • 振り返る観点と育成の目的
  • 上司が確認する提案の範囲

動くデモで一緒に確かめる

  • 商談記録からの課題の抽出
  • 提案と根拠になった記録
  • 面談で使えるかの確認

試して分かったことを、要件と次の実装へ

一般的な助言にとどまる場合は、評価の観点や参照する営業記録を見直します。

検討から開発までの進め方の例です。無料デモで扱う項目は打ち合わせで決め、本番向けの検証・連携・運用整備は別途お見積もりします。

本開発前の、ゼロスタート

まずは0円の簡易デモで、判断する。

ゼロスタートでは、開発を進める価値を双方で判断できるよう、要件を伺って簡易デモを無料で作ります。どこまで作るかは、打ち合わせで業務を伺ったうえで決めます。本番利用に向けた品質・精度の検証、連携や機能の拡張、運用の整備は、デモで分かった課題をもとに範囲と費用を見積もり、準委任(月額)で進めます。

実データの共有はNDA締結後。デモで合わなければ、費用をかけずに終了できます。

導入後の業務の変化

商談のどこで停滞しているかが分かり、1on1で具体的な改善策を話せるように。

営業に新しい入力作業は頼みません。電話システムと商談メモから記録を自動で整理し、顧客ごとに一つの時系列にまとめます。

  1. 今の状態

    受注か失注かしか残らない

    会話の中身、相手が引っかかった点、決裁者がいつ出てきたかは担当者の頭の中です。育成は「もっとヒアリングしよう」という一般論に戻ります。

  2. Beekleの設計

    架電・商談の記録を集め、営業の段階別に整理する

    架電は自動取得し、商談メモは自由記述のままLLMが項目を整理します。初回接触から受注・失注までを担当者別・商材別に並べ、どの段階で案件を失っているかを出します。

  3. 導入後

    担当者ごとの改善点を、1on1で確認できる

    改善点は、「提案後3営業日以内に一度連絡する」のように、次の週に実行できる行動の形で示されます。

マネージャーが全商談を見なくても、見るべき商談と聞くべき点が先に分かる状態になります。

商談の記録から次に取るべき行動を決めるまでの流れを表した図
結果だけでなく過程を残し、次の一手を決められるようにします。

開発実績

記録を先に設計し、動くもので確かめる。

サブスク課金型マッチングサービス

購買データから、優良顧客を特定する

何に困っていたか
継続課金・自動マッチング・リアルタイムチャットを備えた課金制サービスを立ち上げ、公開後は数字を見ながら課金率を上げ続ける必要がありました。
何をしたか
開発と並行してBigQueryで購買データを分析し、最終的な顧客データ基盤(CDP)はDatabricks on AWS上に構築しました。優良顧客層を特定し、LPと課金導線の改善に反映しています。
どうなったか
  • 購買データで優良顧客を特定し、次の打ち手を決められる
  • イベント設計を分析に必要な形で先に決めた
  • 広告で人が集中しても課金導線が重くならない

営業育成とは別の、自社サービスで購買データの基盤を作った事例です。サービスを作ったチームがデータ基盤まで担当すると、記録するイベントを最初から分析に合わせて決められます。営業データでも同じ順序で進めれば、「後からログが足りなくて測れない」事態を避けられます。

議事録から、1日で動くデモへ

この事例を見る
何に困っていたか
構想段階で要件が言語化されておらず、発注側と開発側でイメージがずれやすい状態でした。動くものを早く見て方向性を確かめたい、という相談でした。
何をしたか
ヒアリング議事録からRFP(提案依頼書)を作り、その仕様をもとに実装しました。1日で動作するデモまで進め、画面を見ながら認識を合わせました。
どうなったか
  • 議事録から1日でデモに到達
  • 発注者から「イメージとずれていない」と評価
  • 以降の打ち合わせを中身の検討に使えた

営業データの仕組みは、要件が曖昧なまま始まりがちな領域です。議事録をそのままAIに渡さず、RFP、仕様の順に整理してから実装するので、発注側の認識とずれないまま速く作れます。

すべての開発事例を見る

進め方・費用

自社の営業データで試してから、開発を進めるか判断できます。

お金を払うのは、0円のデモで確かめたあとです。「相談する」「デモで適合を確かめる」「有料の開発に進む」は、それぞれ別の判断として区切ってあります。

ゼロスタートの簡易デモ

0円

NDAを結び、要件を伺って簡易デモを作ります。開発を進める価値があるかを双方で判断できるところまでが範囲です。合わなければ双方ここで終了し、費用は発生しません。

PoC

準委任(月額)

簡易デモで実現の見込みを確認できた場合だけ進みます。簡易デモで分かったデータの状態と難しさをもとに、確かめる範囲を決めます。単価は時間あたりで公開しています。

MVP・本番開発・運用

準委任(月額)

PoCの結果を見て、画面、連携、権限、運用まで同じ体制で続けます。範囲を狭める、方式を変える、見送る判断も各段階でできます。小さな範囲なら100万円から始められます。モデルケース:営業1チーム・改善テーマ1つで、記録の取得・指標の可視化・週次の振り返りを運用に乗せる場合。PoCから本番運用まで(おおむね3〜4か月)の目安は300万〜400万円(税別)です。期間の参考として、公開の「導入事例」に「社会調査系システム開発」(実装: 1日)、「心理学モデルを組み込んだHR AIエージェントの開発」(PoC: 2週間 → 本開発: 3ヶ月)があります。別の用途の案件なので、納期の約束ではありません。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点で都度お見積もりします。

0円のデモで作る範囲と、そのあとの進め方は、次のページにまとめています。

ゼロスタートのページを見る

時間単価(税別)

有料の開発は準委任契約で、請求は月額が基本です。作業量が少ない案件は、作業した時間に単価を掛ける時間精算です。どちらにするかは契約時に決めます。必要な職種と人数は案件ごとに変わるので、金額は範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウド・API利用料は実費で、別途のご負担です。

  • デザイナー1時間あたり4,000〜5,500円
  • エンジニア1時間あたり5,000〜8,000円
  • PM1時間あたり10,000円
  • AIエンジニア1時間あたり8,000円〜
営業データの活用・コーチング支援の費用と期間はどのくらいですか?

ゼロスタートでは、NDAを結んで要件を伺い、簡易デモを0円で作ります。合わなければ、デモの段階で費用なしに終了できます。デモのあとの開発は準委任(月額)で、単価は時間あたりで公開しています。デザイナーは1時間あたり4,000〜5,500円、エンジニアは1時間あたり5,000〜8,000円、PMは1時間あたり10,000円、AIエンジニアは1時間あたり8,000円〜。いずれも税別です。小さな範囲なら100万円から始められます。モデルケース:営業1チーム・改善テーマ1つで、記録の取得・指標の可視化・週次の振り返りを運用に乗せる場合。PoCから本番運用まで(おおむね3〜4か月)の目安は300万〜400万円(税別)です。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウドやAPIの利用料は別途です。

いま使っているCRMを替える必要はありますか?

ありません。既存のCRMはそのまま使い、必要なデータだけを連携します。失注理由の選択肢など、いま入力している項目の見直しをお願いすることはあります。

営業が録音や記録を嫌がります。

記録の負担を営業に足さない設計から始めます。架電のログは電話システムから自動で取り、商談メモは自由記述のままで構いません。項目の整理は、あとからAIが行います。録音は必須ではなく、メモだけでも始められます。

商談の録音をAIで分析できますか?

できます。録音の取得方法、個人情報の扱い、社内ルールを確認したうえで設計します。録音を使わず、商談メモだけで進めることもできます。

AIが営業担当を評価するのですか?

しません。AIが行うのは、商談で話された内容を記録から取り出して整理することと、段階別の数字とパターンを示すことまでです。評価と指導はマネージャーが行います。

営業メールの自動生成もできますか?

できます。ただしメール生成だけを独立した目的にはせず、営業プロセス全体のどこを改善するかから考えます。

データが少なくても分析できますか?

対象商材で月に数十件以上の案件があれば、段階別の傾向は読めます。それより少ない場合は、複雑な分析を作るより、まず記録方法を整えてデータを蓄積する方が効果的です。業務整理の段階で判断します。

どのくらいの期間で効果が出ますか?

記録の質(失注理由の記録率など)は導入直後から変わります。商談化率や新人の立ち上がり期間は営業サイクルの長さに依存するため、1〜2四半期を見て判断します。

発注前に読んでおく記事

AIに相談する

普段のAIに、合うか聞いてみてください

社内の事情を伝えて使っているAIに「なぜ合うのか、なぜ合わないのか」を聞くと、問い合わせ前に判断材料が揃います。確認用の質問はこちらで用意しています。

目的別のサービス

解決したい業務から、サービスを選べます。

資料検索・問い合わせ対応、営業データの活用、業務の自動化。自社で取り組みたい用途から、開発内容と費用を確認できます。

今ある営業データを、育成にどう使えるか確認しませんか。

いまのCRMと電話システムで、どこまで記録が残っていて、どこから消えているかを一緒に確認します。御社の営業の流れをうかがい、最初に手をつける1テーマの候補と、過去の案件に照らした概算をお伝えします。

デモは0円で、合わなければその時点で終了できます。

送っていただきたいもの

  • 使っているCRM・SFA・電話システム
  • 営業の人数と、月間の商談件数
  • 受注率・活動量・育成のうち、決めたいこと

送信後の流れ

  1. 通常1〜2営業日以内にご連絡し、オンラインで業務を伺います
  2. NDAを締結し、実データを確認します
  3. 0円の検証用デモをご覧いただき、進めるかを双方で判断します