店舗、クリニック、事務所、飲食店、ホテルなど、エンドユーザーと接点を持つ顧客に営業する場合は、口コミ情報を使わない理由がない。
最新のGoogleマップでは、Geminiが数千件の口コミを瞬時に要約する。
例えば、
「接客への不満は少ないが、駐車場の分かりにくさへの苦情が20件以上ある」
という分析が出たとする。
であれば、顧客訪問時に
「御社のGoogleマップのレビューをAIで分析したところ、駐車場の案内に関する不満がボトルネックになっているようです。弊社の案内看板で解決できます」
と切り出せば、データに基づいた提案になる。ヒアリングで「何か課題はありますか?」と聞く前に、すでに仮説を持って訪問できるのだ。
重要なのは、口コミを批判的に使わないことだ。「御社の評判が悪いようで」という切り口ではなく「顧客がより快適に利用できるよう、課題を整理しました」という提案型の言い方が大切だ。
ポテンシャルのある企業が分かったら、次は訪問ルートの設計だ。しかしその前に「どこに行くか」をさらに最適化しよう。
Geminiと連携させたら、自然言語で「条件に合う企業」を抽出できるかもしれない。例えば
「今からA社へ行く。その半径2キロ以内で、敷地内にソーラーパネルを設置しており、かつ築30年以上経過している製造業のリストを出して」
というプロンプトで、“ついで訪問”の候補先を抽出できる。
行き当たりばったりの飛び込みではなく「ポテンシャルの高い企業への戦略的アプローチ」ができれば、営業の無駄足は大幅に減ることだろう。
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