No.1001142
商品概要
■営業マン一人一人のアプローチの「見える化・最適化」 熟練スタッフの成約要因を共有し、営業活動を全体最適化します。購入プロセスに適した営業による成約率の向上が可能です。AI店員、AIチャットボット対応による機会損失の低減もできます。 ■顧客の購買行動データを活用した商品リコメンド 購入可能性の高い商品をリコメンドします。
機能
■商談データから、下記のような項目をデータ化
●購入実績
●顧客ID
●担当者ID
●顧客属性(年齢、性別、住所、家族構成)
●ライフスタイルに関する質問と回答(保有車両、保有年月、点検日、使用目的、アクティビティ)
●購入希望車種に関する質問と回答(価格帯、 好きなメーカー・ブランド、ボディタイプ)
●要望・依頼内容等
(自動車販売の例)
■AIによる購入商品予測・リコメンド
あらかじめユーザーを顧客属性で分類、購入価格帯、用途、ボディタイプ等で分類し、発見的なルール用いて購入車両を予測し、リコメンドする。(自動車販売の例)
■AIによる購入商品予測・リコメンド
あらかじめユーザーを顧客属性で分類、購入価格帯、用途、ボディタイプ等で分類し、発見的なルール用いて購入車両を予測し、リコメンドする。(自動車販売の例)
■購入商品予測と、AI店員との対話例
発見的に得られた購入車両予測ルールから質問を作成し、新規顧客を分析して最適な車種をリコメンド。(自動車販売の例)
商品形態 クラウド
特徴
■過去の商談等から、下記のような項目をデータ化
●成約有無 ●顧客ID
●担当者ID ●顧客属性(年齢、性別、住所、家族構成)
●RFM値(最終来店日時、来店頻度、使用金額) ●注目行動(コンタクト日時、来店日時、流入経路、滞在時間)
●関心行動(サイト検索、試乗、見積、関心キーワード) ●購買行動(点検、パーツ購入、下取り査定)
●記憶行動(会員登録、予約日時、購入希望車両、ポイント) ●要望・依頼内容等
■成約の要因分析、ファネル分析、チャネル分析
成約に至るまでのプロセスを分解し、プロセスごとの各アクションと成約との関係性を分析する。
要因分析例
●点検・試乗・見積もり・会員登録などがどの程度成約に結びついているか?
●成約のボトルネックは何か?
●優先的にコールしたほうがいい顧客は誰か?
●予約・フリー顧客でのどのように営業アプローチを変えればよいか?
標準料金
個別見積