こんな方におすすめ
- 受注予測のブレがエンジニア採用・アサインに影響しているSIer責任者
こんなことがわかります
- SIerのSFA「確度」が実態を反映しない構造的な理由
- 受注ヨミのズレがエンジニア採用・赤字・納期遅延を連鎖させるメカニズム
- AI商談解析で受注確度を客観化しリソース計画を精緻化する方法
SIerでは受注予測の精度が低いために、エンジニアの採用・アサインを「勘」に頼って行い、案件急増時の採用過多や案件減少時の余剰が赤字や納期遅延を引き起こしています。
その背景には、営業担当者が主観で入力するSFAの「確度A/B/C」が実態を反映しておらず、経営・管理側が正確な受注見込みを把握できないという構造的な限界があります。
本資料では、AI商談解析によって受注確度を客観的データで精緻化し、採用・アサイン計画の精度を高めるprimeSalesAgentの活用方法を解説します。
