Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
LayerXの理想の営業組織を夢想する。 AIとデータによる営業生産性革命
Search
Yoshinori Fukushima
November 19, 2023
0
190k
LayerXの理想の営業組織を夢想する。 AIとデータによる営業生産性革命
LayerXで目指している営業組織の未来像です(2023年現在)
Yoshinori Fukushima
November 19, 2023
Tweet
Share
Featured
See All Featured
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
53k
Speed Design
sergeychernyshev
27
790
Building Better People: How to give real-time feedback that sticks.
wjessup
367
19k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
32
2.1k
A Tale of Four Properties
chriscoyier
158
23k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
6
240
Building Applications with DynamoDB
mza
93
6.2k
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
356
29k
It's Worth the Effort
3n
184
28k
Art, The Web, and Tiny UX
lynnandtonic
298
20k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
172
14k
How GitHub (no longer) Works
holman
314
140k
Transcript
CEO /福島良典 LayerXの理想の営業組織を夢想する。 AIとデータによる営業⽣産性⾰命 #LayerX営業のミライ
© 2023 LayerX Inc. 2 LayerXの理想の営業組織 データとAIによって営業生産性が増幅される組織 周辺業務の自動化 アサインの精緻化 評価の精緻化
Revenue Ops (データ×AIで営業生産性を支援) 商談の再現性 期待MRR計算 SFA自動記録 請求・契約管理 商談マッチングAI 商談学習AI …
© 2023 LayerX Inc. 3 LayerXの理想の営業組織 周辺業務の自動化 (現実) 営業は忙しい... (理想)
営業が”営業”に集中 経費精算、契約・請求管理、勤怠.. 商談後のSFA入力... 商談前の顧客調査(決算情報、インタビュー)... 申し送り事項の確認... セキュリティチェックシートの記入... 商談・営業 商談・営業 周辺業務をできる限り自動化 “バクラク”で自動化 商談動画からAIが自動下書き AIが事前に決算情報やインタ ビューを要約 AIがSFAをみて、重要な論点 をサジェスト AIが下書きを自動で記入 営業の周辺業務を自動化し、営業が“営業”に集中できるように
© 2023 LayerX Inc. 4 LayerXの理想の営業組織 アサインの精緻化 (新規営業) 「誰が」「何を」「どの課題訴求で」売るかをAIがアサイン・サジェスト (期待MRRを最大化)
リード リード リード リード リード 商談 商談 商談 契約・オンボ IS FS CS リードの期待受注率、 期待単価を算出 「誰が」「何を」「どの課題訴求で」売るかを期待MRRが最大化されるように割当 (※ 営業の性格や、プロダクト・ユースケースの不得意を事前に学習) オンボ工数が最小になるように割当
© 2023 LayerX Inc. 5 • プロダクトの利用傾向からわかるロイヤリティ(ヘルススコア) • ストレージに保存された帳票の種類と利用サービスのギャップ(レシー トの保存が多いけど経費精算入れていないetc)
• ワークフローの組織図情報(誰が意思決定者か) • 決済データからわかる購買傾向(どのようなSaaSを買いそうか) • 直近のインシデント(出た場合は提案に行かない) • …etc LayerXの理想の営業組織 アサインの精緻化 (クロスセル・アップセル) データドリブンなクロスセル・アップセル (期待expansionMRRを最大化) 既存顧客のデータ アカウント担当 提案 連携 (必要あれば) FSのアサイン データを見ながらAIが「誰が」「どの顧客 に」「何のエクスパンションを」「どの担当者 に」営業するかを提案
© 2023 LayerX Inc. 6 LayerXの理想の営業組織 アサインの精緻化 (サポート) チケット チケット
チケット チケット チケット チケット データドリブンにサポートチケットをAIが割り当て、回答内容も示唆 「FAQなので、自動応答でFAQのリンクを返そう」 (クロスセル機会と判断) 「アカウント担当に繋ぎ、問題の対応とともに、付加サービスの提案を示唆」 「専門的な内容なので、ドメインエキスパートに割当」 「アカウント担当に割当。過去に似た質問に答えているのでそのときの回答も担当者に添付」 「プロダクト要望なので、お礼返信をし、プロダクトの要望リストに追加」 「契約に関する内容なので、担当のセールスを割当」 .. etc 「誰が」「何に」「どんな目的で」 答えるかをAIが判断し割り当て。答えれる場合は解答例もサジェスト
© 2023 LayerX Inc. 7 LayerXの理想の営業組織 評価の精緻化 期待MRRをベースにしたフェアな評価 • 受注額、獲得商談件数のような絶対値ではなく、期待
値(ベンチマーク)との差分が営業の真の「介在価値」 • エースは難しい商談を当てられがち • 商談アサインの巡り合わせによってたまたま結果が良 かった、悪かったということに一喜一憂しない • 期待MRRに達しない時は、何がダメだったかを正しく 振り返られる 期待MRRと実績MRRの差分が”評価”
© 2023 LayerX Inc. 8 LayerXの理想の営業組織 商談の再現性 過去の商談動画を学習させた AIが営業の先生に AIが商談を分析・改善を提案
「Top営業と比較してここが良くなかった」 「ここの質疑応答によって商談の質が下がってしまった」 ...etc AIが参考となる教材も提案 「プロダクト仕様FAQのここをみよう」 「過去の商談動画のここをみよう。参考になるトークがあるよ」 ...etc AIを活用した学習 サイクルで再現性を 商談動画を学習したAIが先生となり、商談のパフォーマンスを高める …