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経営・事業責任者

営業組織への投資を、数字で測れるようにする

primeSalesAgentは営業活動をデータ化し、フォーキャストの精度・組織の再現性・営業担当者の育成方針を経営者に提供します。

primeSalesAgentで、経営レベルで見えるようになること

担当者の自己申告だけに依存しない受注着地の予測

データに基づく商談分析により、担当者申告に依存しない着地予測を提供します。「今月どこまで届くか」を経営会議で根拠を持って説明できるようになります。

商談の実態と停滞リスクの把握

各商談の状況・不足情報・停滞リスクをAIがデータで評価します。担当者に確認しなくても、経営として抑えるべき商談が把握できるようになります。

受注・失注を分けた要因のデータ化

受注商談と失注商談の違いをAIが構造化します。「なぜ勝てたか・なぜ負けたか」を感覚論でなくデータで振り返れるようになります。

組織全体の通話品質の状況把握

メンバーごとの通話品質スコアと変化をデータで確認できます。誰がどの点で伸び代があるかを把握し、育成投資の優先順位を立てやすくなります。

期待できる経営的インパクト

フォーキャストの精度が上がり、先手の経営判断ができる

着地予測の根拠が担当者申告ではなくAIの独立評価になることで、月末に驚かされる場面が減っていきます。経営会議での報告に根拠を持ちやすくなります。

属人化リスクを把握し、組織の再現性をつくれる

トップセールスが抱えているノウハウがデータとして組織に残るようになります。特定人材への依存度を定量で確認し、リスクを管理しやすくなります。

育成投資の使い方を最適化できる

メンバーごとの商談傾向・通話品質データをもとに「何が育成に効いているか」を検証できます。感覚に頼らない育成投資の判断軸ができていきます。

感覚論から脱した組織議論ができる

データをもとに「なぜ勝てたか・なぜ負けたか」を議論できる環境が整います。四半期振り返りや戦略会議の中身が少しずつ変わっていきます。

なぜ今、データドリブン営業への転換が必要か?

「勘と経験」だけでは組織を拡張できない

事業が成長するほど、特定のトップセールスの経験に頼り続けることの限界が顕在化します。組織の再現性をつくるには、「何が勝ちにつながるか」をデータで定義し、仕組みとして展開する必要があります。

フォーキャストの精度は経営判断の質に直結する

月末の着地が読めない状態では、採用・投資・予算配分のすべてが後手に回ります。AIによるデータをもとにしたフォーキャスト精度が上がると、経営判断を先手で打ちやすくなります。

代表的な機能

商談シチュエーション分析

AIが商談状況とボトルネックを分析し、次の一手を明確化

フォーキャスト分析

事実に基づきAIがシビアに着地予測や成約可能性を判定

受注失注分析

クローズ済みの商談を分析し、成功・失敗の要因を体系化

通話品質分析

通話データを多角的に評価し、会話の質の可視化と改善を促す

AIチャット

登録された商談情報の探索や組織の課題にAIが即座に回答

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