ユースケース
受注着地が読めない
月末になって初めて、予測から大きく外れていたとわかる。担当者の「いけそうです」を信じて動いてきたのに、何が甘かったのかが振り返れない。そんな状況に心当たりはないでしょうか。
担当者申告に頼らないAI評価で、フォーキャストの精度を高め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？
フォーキャストの根拠が、担当者の「感覚」しかない
マネージャーが現場の実態をまとめて確認する手段がない
OUR SOLUTIONS
「勘と経験」だけに頼らないフォーキャストを作るために
AIが全商談データを根拠に客観評価
計上確度・決裁到達度・外部変動リスクなど、受注に必要な要素をAIがデータから評価します。「感覚的に良さそう」な商談に潜むリスクを、申告に頼らず把握できます。
担当者の肌感とAI評価の乖離が大きい商談の早期発見
担当者が「確度が高い」と申告しているのに、データ上はリスクがある商談が可視化されます。月末を待たずに、手を打てるタイミングで気づける状態をつくります。
注力すべき商談への選択と集中
規模が大きく、計画とのギャプが大きい商談を発見し、その要因と次に取るべきアクションを特定できます。マネージャーの貴重な時間を、本当に必要な商談のサポートに使いやすくなります。
フォーキャストの継続的改善
フォーキャストレビュー時のAIスコアだけでなく、担当者とマネジャーによる判定とレビュー時コメントを蓄積されるため、その履歴を確認しながら継続的改善を行うことができます。
OUTCOMES
使い始めると、何が変わるのか
着地見込みの精度向上
月末に蓋を開けるまでわからなかった着地が、AIの評価によって事前に見えてきます。担当者申告だけに頼った数字から、根拠のある着地予測に近づいていきます。
早いタイミングで手を打てるようになる
リスクのある商談が早期に顕在化することで、軌道修正の余地が生まれます。「もう遅かった」という場面が減っていきます。
経営報告の根拠が変わっていく
「データ基準ではこう見ている」という軸を経営会議に持ち込めるようになります。感覚論に頼らない報告の土台ができていきます。
WHITE PAPERS
ホワイトペーパー
primeSalesAgent
SaaS営業：AIで数字のズレを「根拠ある着地予測」へ変える
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SIer：AIで受注確度を精緻化し、採用の無駄をなくす
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