ユースケース
失注の原因がわからない
失注の振り返りが「価格・時期・他社」で終わり、次に活かせる教訓が残らない。そんな状況に心当たりはないでしょうか。
失注要因を分析・構造化し、次の商談に活かせる仕組みをつくるお手伝いをします。
PAIN POINTS
こんな状況になっていませんか?
失注理由が再現性のあるデータとして残らない
失注で学んだことが、次の商談に活かされない
OUR SOLUTIONS
失注から学び、次の商談に活かすために
AIによる失注パターンの検出
担当者の言葉だけに頼らず、SFA・通話・活動ログをAIが横断して分析します。「競合比較が未実施だった商談」「決裁者との接触が一度もなかった商談」など、データが示す失注パターンを特定します。
各商談の決定要因の構造化
受注・失注それぞれで終わった商談について、何が決め手になったかをAIが構造化し、その要素ごとに評価します。「なぜ勝ったか・なぜ負けたか」の振り返りが、感覚論でなくデータをもとに進められます。
受注商談の成功要因・再現条件の蓄積
AIによる受注商談の成功要因・再現条件は、チーム全体が参照できる形で蓄積されます。トッププレイヤーの「感覚」に留まっていた知見が、チームの次の商談の判断材料になります。
失注要因を進行中商談のリスク検知に活用
過去の失注パターンをもとに、今の商談に同じリスクが潜んでいないかをAIが継続的に確認します。失注してから振り返るのではなく、その前に気づいて動ける状態をつくります。
OUTCOMES
使い始めると、何が変わるのか
失注理由がデータとして残るようになる
これまで単純化されていた失注理由が、要素分解され構造的に残るようになります。振り返りの土台が変わっていきます。
過去の知見が未来に活かしやすくなる
勝ちパターン・失注パターンがデータで蓄積されることで、「この状況で、以前にどう動いたか?」を参照できる形になっていきます。
同じ失敗の繰り返し回避
過去の失注パターンを参考にすることで、進行中の商談で、気づかずに同じ轍を踏む場面が減っていきます。

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広告代理店:AIで「負け筋」を商談前に断つ
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