AIインサイドセールスで商談獲得を自動化、営業プロセスの効率化事例を公開

発表内容のポイント

• 属性情報に基づくスコアリングと商談差配の自動化により、月20件の商談を安定獲得
• 架電200コール分の工数を削減し、浮いたリソースを優先度の低いリード対応へ配分
• 営業時間外の問い合わせに対する自動対応により、顧客の熱量を逃さない体制を構築

発表の背景

ジンジブでは従来、商談数そのものを指標として追いかける体制をとっており、リード発生時にインサイドセールスが全件架電するマンパワー頼みの運用を行っていました。しかし、リード数は増えるものの受注に繋がらない構造的な課題や、営業時間外（18時以降）に発生したリードへの対応遅れによる機会損失が発生していたため、リード品質の向上と営業プロセスの抜本的な改革が求められていました。

何が発表されたのか

ジンジブは改革の核として「リードの属性スコアリングの自動化」を掲げ、業界・従業員数・役職などの属性情報からリードをランク付けし、最適な商談先へ自動差配する仕組みとして「immedio」を導入しました。導入設定は約1週間で完了し、稼働後は商談設定時に予算感や課題などのアンケートを自動で事前収集する体制を構築。これにより、営業担当者は事前に十分な準備を整えて商談に臨めるようになり、商談の質的向上も図られています。

製造業・生産管理への見方

製造業や生産管理の現場においても、BtoBの取引や新規顧客開拓における営業プロセスの効率化（製造業DX）は重要な課題です。特に、引き合いや問い合わせに対して、限られた人員でいかに効率よく対応し、確度の高い商談へ繋げるかという点において、本事例のような「属性情報の自動スコアリング」や「商談差配の自動化」は参考になります。営業リソースを最適化し、技術提案や仕様調整などのコア業務に注力できる環境づくりに寄与するシステム構成と言えます。

現場で確認したいポイント

• 自社の問い合わせ対応やリード管理において、マンパワーに頼った架電や対応遅れが発生していないか
• 顧客の属性情報（企業規模や課題など）を事前に自動収集し、営業担当者に共有する仕組みがあるか
• 既存の顧客管理システム（Salesforceなど）と連携し、一気通貫でデータを活用できる体制か

確認しておきたい点

本システムによる自動化の効果は、導入企業のリード獲得状況や設定するスコアリング基準に依存します。自社の営業フローに適合するかは、事前の業務整理が必要です。

関連リンク

• ジンジブ導入事例詳細ページ：ジンジブにおけるimmedio導入の背景や成果の詳細なインタビュー記事。
• 株式会社immedio サービスHP：AIインサイドセールス「immedio」の機能やサービス概要。
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報