• 顧客カルテ

  • 顧客情報の一元管理。複数の案件・活動履歴を紐づけて登録できます。
  • 電話、チャット、オンラインミーティング等のコミュニケーション履歴も各種サービスとkintone連携することで一元管理可能。
  • これまでの顧客との接点情報からAIが顧客特性を分析することができます。

• 提案管理

  • 顧客カルテから分析された各顧客への提案リストをAIが自動作成
  • 担当者は顧客の状況に合わせて提案の是非を判断

• 離反対策管理

  • 過去の離反顧客の傾向と現状の顧客との関係性を突合し、一覧と対策案を作成

• 案件管理

  • 会社全体の案件進捗を一目で把握。
  • 受注までの経緯・進捗状況を記録として残せます。
  • 担当者でなくても状況を把握でき、対応の抜け漏れを防止。

• 活動管理

  • 商談履歴をスマホからも簡単に登録。
  • 案件の進捗状況を簡単に把握することができる。

• 問合せ履歴管理

  • 顧客とのコミュニケーション(オンラインミーティング、電話履歴、チャット履歴)を自動連係。　※別途 開発が必要です。

• コメント機能

  • 社内SNSとして、関係者間でスピーディーに情報共有。
  • 案件に紐づけた会話で、文脈を見失いません。

「担当者の記憶頼み」だった顧客管理が、「仕組みで動く」チームに変わった事例です。

1. CASE1

   顧客レポートの自動作成

   会社情報・契約・チャット・商談を横断分析

   

   Before

   顧客ごとの情報が点在し、レポート化に手間。分析の切り口も人によってバラバラ。

   After

   蓄積データからAIが自動でレポート化。「顧客に提供すべき価値」を軸に、重要な要素を外さず出力。

   分析の属人化を解消

   誰が作っても同じ品質のレポートに

2. CASE2

   担当者の役割を標準化

   「個人にできること」→「会社として提供すべき価値」

   

   Before

   「担当者個人にできること」を属人的に整理。人によって対応の幅が変わっていた。

   After

   「会社として顧客に提供すべき価値」を基準に、誰が担当しても均一な打ち手を提示できる状態に。

   提案の抜け漏れ防止

   対応品質の標準化＝競争優位に

3. CASE3

   対応漏れをゼロに近づける

   チャット履歴を集約し、要対応顧客を抽出

   

   Before

   「各自が気をつける」属人的な対応。未対応・返信漏れが起きても気づけなかった。

   After

   未対応・返信漏れを仕組みで検知しリスト化。対応漏れ・遅れを未然に防止。

   目視確認の工数を削減

   「気をつける」から「仕組みで防ぐ」へ

4. CASE4

   離反しそうな顧客を自動で発見

   接点が途切れた顧客を一定基準で可視化

   

   Before

   フォローすべき顧客の抽出は人の勘頼み。接点が切れた顧客を取りこぼしていた。

   After

   接点が2か月途切れた顧客を自動で可視化しフォローを提案。受け身から能動的な接点創出へ。

   フォロー漏れ・離反を防止

   「次の商売の種」を逃さない