セミナー参加者のアンケート結果を元に、AIで温度感の高い顧客を自動検出。商談化率を高めます。
1．課題：Webセミナー参加者の熱意が把握できていない
A社は、自社製品の商談発掘を目的に、セミナーを頻繁に開催しています。
対面での開催時には、セミナー後の名刺交換・挨拶を通じて見込み顧客の「温度感」を把握し、高い温度感を持つ顧客（ホットリード）に対しては、その場で商談のアポイントを取得していました。
しかし近年、オンライン開催が主流となり、顧客との直接会話が困難になりました。 そのため、代替手段としてアンケート結果に基づいてホットリードを抽出していますが、参加者数の増加もあり、集計・判断に時間がかかり、迅速なホットリードへのアプローチが課題 となっています。
その結果、セミナーからの商談化率が低下しています。
2．解決策：アンケート内容からAIがホットリードを特定
プロセスオーナーは、AIによるアンケート解析でホットリードが自動判定される工程を追加します。
Before :
- 申込内容確認
- Webフォームから参加申し込みがあると、セミナー担当者は企業名などの情報をもとに、参加の可否を判断します。
- 許可された申込者に対して、受付完了メールや開催3日前のリマインドメールが送信されます。
- 出席確認
- セミナー終了後、セミナー担当者は参加者の出席有無を更新します。
- 出席者には自動的にアンケートメールが送信されます。
- ホットリード判断
- アンケート回答内容（選択肢項目やフリーテキスト）をセミナー担当者が都度確認し、ホットリードと判断した場合に営業部に流します。
After :
（2.出席確認 まではbeforeと同じ）
セミナーへの出席者がアンケートに回答すると、回答内容（選択肢項目やフリーテキスト）を元にAIが優先度（ホット/非ホット）を自動判定します。
ホット判定された場合、すぐに「4.リードにコンタクト」工程に遷移し、営業部メンバがアプローチ可能になります。
3．効果
3.1 商談化率向上
- AIによる迅速なホットリード判定により、営業担当者が早期にアプローチを開始できるため、商談化率の大幅な向上が期待できます。
3.2 営業メンバのリソース最適化
- ホットリードへの優先的なアプローチが可能になるため、営業担当者は非効率な顧客へのコンタクト作業から解放されます。
3.3 部門間の業務棲み分け最適化
- セミナー担当者がアンケート回答内容の即時確認をする必要がないため、アンケート結果の分析等、セミナー運営に専念することができます。
