対応できる課題
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新任営業担当者の立ち上がりを加速
6週間の同席研修を待つことなく、新入社員も初日の通話から画面上でベストな反論処理を活用できます。
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プレイブックを実務でフル活用
AIが参照する製品データにポジショニングを組み込むことで、誰も開かないドキュメントのままにならず、実際の通話で使われるようになります。
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実際に何が語られているかを可視化
商談ごとの文字起こしとサジェスト内容が残るため、具体的な事実に基づいたコーチングが可能です。
実証データ
実績数値とその算出根拠
各数値の「?」をクリックすると、測定方法、計算式、出典論文、およびそのデータが証明していない限界について詳しくご確認いただけます。
- +34%
- リアルタイムAIアシスタント導入後、最も経験の浅い担当者の1時間あたり業務処理量の増加率 この数値の算出根拠 これは弊社の数値ではなく、Axelize上で測定されたものでもありません。Brynjolfsson、Li、Raymondの各氏による研究では、リアルタイムAIアシスタントを導入したカスタマーサポート担当者5,179名を追跡調査しました。その結果、1時間あたりの課題解決数は平均で14%、最も経験の浅い層では34%向上し、最も経験豊富な層ではほぼ変化がありませんでした。営業ではなくサポート業務を対象としたものですが、リアルタイムの支援によってトップパフォーマーの習慣を新人にも再現できることを示す最も精度の高い実証データとして捉えてください。パイプラインへの確約を意味するものではありません。 Brynjolfsson, Li & Raymond, Quarterly Journal of Economics, 2025
- ひとつのライブラリ
- 製品情報や反論処理の共通ライブラリが、全営業担当者のトークを支えます この数値の算出根拠 サジェストはワークスペース内の製品データと反論処理資料に基づいて生成されます。そのため、ライブラリを整理・更新するだけで、チーム全体への提示内容を刷新できます。事後的な通話レビューとの決定的な違いは、改善が次の四半期ではなく次の通話に即座に反映される点です。
- 1.4s
- 顧客の発言終了から、担当者の画面に次のフレーズが表示されるまでの時間 (中央値) この数値の算出根拠 自社通話でエンドツーエンドで測定した結果、キャプションを受信後、参加前にキャッシュされたアカウント情報をもとにモデルが回答し、ミーティング画面の横にフレーズを表示します。これはベストケースではなく中央値です。文字起こしが長い場合や低速なネットワークでは3秒を超えることもありますが、リクエストが失敗した場合は自動でクレジットが返却されるため、遅延によって無駄なコストが発生することはありません。
成果を支える機能
- AI CRMとアカウントコンテキスト
営業担当者とAIが共有する、ひとつのレコード。
- 商談コールからCRMデータをエンリッチメント
バイヤーの発言をもとに、CRMが自動で充実します。
よくある質問
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はい。提案内容は貴社チームがAxelize内で管理する製品情報、ポジショニング、各種メモをベースに生成されるため、それらを編集することで通話中に営業担当者へ表示される内容を変更できます。