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WEBサービス

AI搭載チャットボットの営業代行事例|戦略提案~アポ獲得

コールセンター向け支援事業者様

リスト数1894

獲得アポ37

アポ率1.95%

商材・サービス
運用丸投げチャットボット
ターゲット
カスタマーサポートが設置され、電話での問い合わせが多い企業
リスト詳細
EC・小売りなど業界からセグメント分けして抽出後、問合せ状況を事前リサーチしたリスト。
コール目的
WEB商談

お客様のお悩み

事業の新規立ち上げであり、スピード感をもって進める必要があったが、自社リソースだけでは不足していた。
限られた期間内に想定されるターゲットリストにアプローチし、商談獲得するとともに、事業ニーズを探りたかった。

営業アプローチの施策

■アプローチ全体設計
クライアント様マーケティングチームより抽出されたターゲットリスト2000件あり、短期間で全件アプローチし、架電結果を効果測定する、というのが本プロジェクトの基本戦略であった。

2000件のリストには多種多様な業界、企業規模が混在しており、アポインターがトークのフックとなる情報を個別で付与する必要があった。そのため

・架電前にリスト2000件を企業課題ごとにカテゴライズし、100~200件のリストを15分類に仕分け。
・各カテゴリーごとに想定される課題を予想。
・予想された課題に対する訴求トークを、個別に作成。
・ニーズ深いと予想されるリスト群を優先的に架電し、勝ちパターンを模索、横展開。
・架電結果をもとに、反応が高かったリストへリソース集中を判断。

という個別戦術を実施する設計とした。

短期間・大量架電の中でも架電品質を担保し、PDCAサイクルを高速化させるため、クライアント様とのMTGを立ち上げ期は週次で開催。軌道に乗ったのちも隔週で開催し、スピード感をもって改善、行動できる体制とした。


■リスト設計
担当アポインターがリストを見たときに、訴求するトークに迷わないようにリスト2000件をカテゴライズし、架電量を品質の両立をリスト作成の基本戦略とした。
リスト2000件の中には、

・教育機関(大学)
・ECサイト運営企業
・施設運営企業(ホテル系)
・アパレル企業

など多岐に渡るため、それぞれを別軸で捉え、「同じ商材であるが、トークする相手がまったく異なるため、刺さる訴求も別物になる」との前提でリスト制作にあたった。
フックとなる話題もそれぞれで異なるため、

例)
・教育機関(大学)⇒進路関係の問合せ、一対一の対面が多い環境
・ECサイト運営企業⇒返品、配送状況の問合せ、電話、メールの多い環境
・施設運営企業(ホテル系)⇒予約状況の問合せ、電話、メールの多い環境
・アパレル企業⇒サイズ、在庫に関する問合せ、店舗での問合せが多い環境

担当者に接続されたとき、「御社は○○に困っているかと思いますけれども、、、」の「○○」に当たる部分をそれぞれに予想し、フックとなる話題を事前リサーチし、リストに情報付与した。

受付突破率、担当接続率を高める工夫として、代表番号のほか、お客様センター電話番号を個別リサーチし、2種類のアプローチ経路を確保。
また問合せに関する部署、公開されているURLなどをリストに付与し、「○○を見てお電話をしました」のトークが胸を張って言えるよう設計した。


■トーク設計
全2000件のリストを15分類した母集団へのアプローチのため、担当アポインターが混乱せずに、個別カスタマイズされたトークがスピーディーに展開できることをトーク基本戦略とした。
アポインターの手元にあるスクリプトが同時に複数あると現場が混乱するため、同時に使用するスクリプトが2種類に収まるように、弊社マネージャーがアタックリストを調整し、1分類1トークに集中できるよう工夫した。

新規事業の垂直立ち上げのため、どの訴求が刺さるのか予想の範囲であり、未知数であった。PDCAを高速で回しながら、効果のないと判断された訴求は即時に停止し、アプローチの軸から変更するピポットを何度も実施した。

期間中、4系統、18verのスクリプト、訴求パターンを作成し、それぞれどのトークで、どの数字が出るのか、検証できるよう工夫した。

成果

新規立ち上げで37件の商談を獲得。アポイント獲得率の高い業界、低かった業界の要因も特定でき、マーケティング施策にもなった。

事業者概要

事業内容
テクノロジーを活用したコミュニケーション課題解決
従業員
112名
所在地
東京都
設立
2009年