主なサービス内容

顧客及び顧客接点に視点を置いて、経営戦略/マーケティング戦略/業務プロセス/情報システム構築を支援します。

■アットストリームコンサルティングの考える顧客接点領域と改革領域顧客接点に視点を置いて、経営戦略/マーケティング戦略/業務プロセス/情報システムの改革を行います。経営戦略やマーケティング戦略といった最上流の検討から、営業プロセス改革や営業情報システムの導入など、お客様の課題に合わせた様々な課題解決を顧客視点をベースに実施します。

1. (1)顧客接点改革構想の立案

顧客接点改革を経営戦略もしくは事業構造改革と捉え、単なる業務改革やシステム化検討のみではなく、顧客に評価されうる成果を確実に実現するために、６つの視点で必要な打ち手を検討し、重要性や影響度に応じた優先順位付けを行いつつ、計画に落とし込みます。

■顧客接点改革の6つの視点

■顧客接点改革方針立案アプローチ

1. (2)顧客接点情報活用によるセールス・サービスプロセス改革

昨今、顧客接点領域におけるDX（Digital Transformation）の第一歩として、 CRM（Customer Relation Management）システム、特にSFA（Sales Force Automation）と呼ばれるシステムが盛んに導入されています。
セールス・サービスファネルの効率的かつ効果的な促進において、SFAシステムの活用は、以下の点で極めて有効であると考えられます。

①セールス・サービス両領域での活動の量と質の向上成約にいたる確率が高いなど優先度が高い顧客への訪問量の増加、問合せ1件あたりの所要時間の短縮、また顧客ごとの商談や問合せ対応の品質の向上を図ることができます。

②バリューチェーン（セールス・サービスの各部門）横断的連携顧客を軸とした属性（会社名・所在地・業種など）や接点履歴（日報・案件・問合せなど）情報の一元的管理と共有によって、継続的に顧客と建設的なコミュニケーションを積み上げることができ、CS（Customer Satisfaction：顧客満足）の向上につなげることができます。

③現場と管理・経営層の双方向コミュニケーションに基づいた活動マネジメント営業戦略に基づいた現場レベルの数字計画やKPI（重要業績評価指標：Key Performance Indicator）の作成、および現場からの実績数字の集計のみならず、受注・失注要因や市場情報などを踏まえた情報の分析による営業戦略の都度の見直しといった、セールス・サービス領域全体のPDCAサイクルの円滑な推進に寄与します。

CRMシステムによるセールス・サービスファネルの促進ポイント

しかし、以下のような課題を解決できず、自社内や代理店などでの業務・システムの定着・活用、ならびにCX（Customer Experience：顧客体験価値）やそれらの時間軸に沿った累積であるCE（Customer Engagement：顧客の愛着・信頼、顧客ロイヤルティ）の向上に繋げられない結果となり、十分な効果、すなわちROI（Return On Investment：投資対効果）の創出を実現できていない事例が増加しています。

①仕組みの構築情報システムの企画・構想策定フェーズが実施されない/不十分であることから、業務・データの目指す姿やそれに向けた課題が不明確になり、情報システムの選定・構築においても費用対効果の低下を招いてしまうことがあります。

②データの活用データ分析の目的や活用の方向性、必要なデータ、それらの入力・管理の方法といった一連の検討や現場への落とし込みがない/不足することで、データを活用が進まない事態を招いてしまい、セールス・サービスファネルの促進にも寄与しないものとなります。

③運用の継続SFAシステムやBIツールなどの導入や短期的な展開活動で終了してしまうと、多くの場合は現場で利活用が限定的になり、さらなる業務やデータの属人化を招いてしまうことがあります。それを回避するためには継続的な現場とのコミュニケーションによる課題・要望の収集・管理・対応、ならびにKPIなどを用いた状況共有、透明性の確保が重要になってきます。

顧客接点領域における顧客接点情報活用に向けた主要課題

1. (3)AI活用によるセールス・サービスプロセスにおける提供価値の高度化

セールス・サービスプロセス領域でのAI活用により”個”客対応が可能となり、 CS（Customer Satisfaction：顧客満足）の向上、顧客の囲い込み、ならびに社内業務の効率化や高位標準化につながることが期待されます。

セールス・サービスプロセスにおけるAI活用の方向性（例）

昨今、上図のようなセールス・サービス領域におけるAI適用が盛んに検討されていますが、従来からの情報システムと同様に、既存の業務や組織、それらに介在している課題を踏まえた適用の方向性を十分に検討しなければ、社内での定着も図れず、十分な効果創出につなげることも困難になります。そのような状況を回避するためには、以下のような点を事前に検討し、社内で合意する必要があります。

目的・スコープの明確化と承認本来のビジネスにおける目的を明確にし、AI適用という方法の目的化を回避することが必須です。

現場の定着ユーザの腹落ち感醸成やメリットにつながるような仕組み化と十分な説明が必須となります。

データのクレンジングサイクルユーザのメリットを踏まえたデータの自浄作用を仕組み化がなければ、データ精度が低下し、AIの精度の低下を招くことがあります。

例えば、セールスプロセスでのAI適用における目的・スコープの明確化に関して、SFAシステムでは業務プロセスや情報項目を標準化するまでであることが多いですが、AI活用によって地域や詳細な顧客属性、時系列に沿った営業活動などのデータに基づいた優秀な営業のノウハウを形式知化、仕組み化することが可能となることがあります。
その結果、セールスプロセス全体のリソースの最適化につながり、さらなるCX（Customer Experience：顧客体験価値）の向上、売上・生産性の向上につなげることが可能になります。（イメージ下図）

セールスにおけるAI適用の基本的な考え方（例）