解約の予兆と商談の着地予測
利用ログと商談の録画から、解約しそうな顧客と受注できる商談を数字で見分けます。
解約の予兆と商談の着地予測のデモとは
SaaS・IT企業向けの業務AIデモです。利用ログ24ヶ月分からの解約の予兆、商談186件の記録からの受注パターンと着地予測、問い合わせ2,340件の分類と要望の優先順位、過去64件の実績からの受託開発の見積までを計算します。
デモを開く
ボタンを押すと、デモが新しいタブで開きます。画面の上の帯にある「説明へ戻る」で、このページに戻れます。
※ 会社名・人名・数値はすべて架空です。表やグラフが多いため、パソコンでの閲覧がおすすめです。
Problem
この業務の課題
解約は申し出があってから気づくことが多く、見込み表の確度も営業担当者の感覚に左右されます。問い合わせや機能の要望は件数で判断されがちで、売上への影響が大きい顧客の声が埋もれてしまうことがあります。
What it does
AIがやっていること
過去のデータからの学習、大量の計算、ルール・法令のチェック、金額への換算、文章の作成のうち、このデモが画面の中で行っていることです。
- 学習解約した48社と継続中の312社の利用ログを比べ、解約の3ヶ月前に起きていたこと（管理者の交代と利用の低下の重なり等）を学習します。
- 大量計算機能ごとの過去の実績工数から見積の計算を10,000回くり返し、受託開発の工数のぶれと赤字になる確率を出します。
- ルール・法令請負で受ける場合の検収の基準、契約不適合責任、偽装請負のおそれなど、契約上の注意点を要件メモから指摘します。
- 金額換算要望を件数ではなく要望した顧客のARRで順位づけし直し、「解約リスク×ARR」で手を打つ順番を決めます。
- 文章問い合わせへの回答案を作り、本文にあるパスワードなどの機密情報は記録する前に伏せ字にします（画面の文章はサンプルです）。
Highlights
見どころ
デモを開いたら、まずここを見てください。
管理者の交代と利用率の低下が重なると解約率は67%。「小さい会社ほど解約する」は、オンボーディングの状況をそろえると消える見かけの差です。
営業の確度がAの商談でも、商談の中身から見た受注確率は4%。決め手は「社長が決める」という発言でした。
件数で1位の要望はARRでは6位、件数8位のSSO対応はARRでは3位。開発の順番を、守れる売上で決めます。
このデモについて
- 会社名・人名・数値は、すべて架空のサンプルデータです。
- 比較・集計・シミュレーション・チェックなどの計算は、画面の中で実際に動いています。文字起こしや報告書などの文章は、サンプルとして用意したものです。
- 法令やルールのチェックは、見落としを減らすための一次チェックです。最終的な判断は担当者・専門家が行う前提です。
- 実際には、貴社のデータと業務の手順に合わせて作ります。
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