過去の取引データを活用し、効率の良い営業活動を実現!
営業支援ツールに記録されているデータ(契約履歴情報、評点、業種、従業員数、事業所数、親企業有りフラグ、役員、ページ遷移数、活動情報、等)から、営業先ごとの受注確率を予測しました。
受注確率が高い営業先に対する営業活動の優先度を上げ、営業の活動効率を約2倍にしました。
・過去の取引実績のデータ(受注の有/無)をbodaisで解析し受注しやすい企業の傾向を学習することで、今後営業を行う企業リストに受注確度のスコアを付与しました。
・解析に使用したデータは、営業支援ツール(SFA)に記録されている過去の営業活動データ(契約履歴情報、評点、業種、従業員数、事業所数、親企業有りフラグ、役員、ページ遷移数、活動情報、等)から、営業先(企業単位)や企業属性、Webの閲覧情報等を使用しました。
・スコアリングエンジンにより一企業毎に受注確率が付与され、確率が高い企業から順に営業活動を行うことで、営業の活動効率を約2倍向上させることが出来ました。
上画像のテストです
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下画像のテストです