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営業リードのスコアリングとは？課題と対策・製品を解説
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AI・人工知能における営業リードのスコアリングとは？
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我々は生成AIを含む最先端技術を活用し、
インバウンドセールスの課題を解決する「LeedScope」を提供しています。
生成AIがリード情報を自動調査・スコアリングし、優先顧客を即座に特定。営業リソースの最適配分と効率的なナーチャリングを実現し、
成約率を飛躍的に向上させます。
CRMとの連携やパーソナライズされたアプローチなど、
デモを通じて営業プロセスの変革をご体感いただけます。
「LeedScope」の他、企業ごとにカスタマイズした生成AIの業務活用も行っております。
当日、ブースでは専任のコンサルタントによる無料相談会を実施いたします。
日程：2025/4/15(火) - 17(木)
場所：東京ビッグサイト
小間番号： 15-46
◆AI・人工知能EXPO出展◆ Leed Scope のご紹介
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AI・人工知能における営業リードのスコアリング
AI・人工知能における営業リードのスコアリングとは？
AI・人工知能の営業リードのスコアリングとは、AI技術を活用して、見込み顧客（リード）の購買意欲や成約可能性を数値化・評価するプロセスです。これにより、営業担当者は限られたリソースを最も有望なリードに集中させ、営業効率と成約率の向上を目指します。
課題
リード情報の質と量のばらつき
収集されるリード情報が断片的であったり、一貫性がなかったりするため、正確な評価が困難です。
担当者による評価の主観性
経験や勘に頼った評価は、担当者によって基準が異なり、一貫性を欠くことがあります。
見込み顧客の行動変化への対応遅延
リードの関心度や購買意欲の変化をリアルタイムで捉えきれず、機会損失に繋がる可能性があります。
営業リソースの非効率な配分
有望でないリードに多くの時間を費やしてしまい、本来注力すべきリードへのアプローチが手薄になることがあります。
対策
データ駆動型のスコアリングモデル構築
過去の成約データや顧客行動データを分析し、AIが学習する客観的な評価基準を設けます。
リアルタイム行動トラッキングと分析
ウェブサイト訪問履歴、メール開封率、資料ダウンロードなどの行動データをリアルタイムで収集・分析し、スコアに反映させます。
機械学習による予測精度の向上
機械学習アルゴリズムを用いて、リードの属性や行動パターンから成約確率を予測し、スコアリングモデルを継続的に改善します。
営業パイプラインの自動最適化
スコアリング結果に基づき、有望なリードを自動的に優先順位付けし、営業担当者の次のアクションを提示します。
対策に役立つ製品例
顧客関係管理システム
リード情報の集約、顧客行動の記録、過去の取引履歴の分析を統合的に行い、スコアリングの基盤を提供します。
マーケティングオートメーションツール
リードの行動を自動でトラッキングし、スコアリングに必要なデータを収集・分析する機能を提供します。
予測分析システム
機械学習アルゴリズムを用いて、リードの成約確率を予測し、スコアリングの精度を高める機能を提供します。
営業支援システム
スコアリング結果を営業担当者に分かりやすく提示し、優先順位付けや次のアクションの提案を行うことで、営業活動を効率化します。
