01課題
- 資料請求から商談までの間に検討熱が下がり、商談化率が伸び悩んでいた。
- 初回商談の大半が概要説明に費やされ、提案に時間を割けなかった。
- 営業担当ごとに説明の質や順序がばらつき、再現できなかった。
資料請求後の“もう少し知りたい”をその場で解消し、商談化率が向上
資料請求後に熱が冷める前に、UniAgentが料金・機能・比較の質問へ即応。理解が進んだ状態で商談に進めるようになりました。
02実装すること
- 既存のサービス資料・料金表・FAQをUniAgentに学習させ、LPと資料送付後の導線に設置。
- 回答範囲と人へ渡す条件を設計し、個別見積もりや契約条件は担当へ引き継ぐ運用に。
- 会話ログから関心テーマと次アクションを1枚で営業へ共有。
03改善モデル
- 改善モデルでは、資料請求後の質問にその場で答えられ、商談化率が向上。
- 商談前に理解が進み、初回商談を提案から始められるように。
- 説明の質が標準化し、初回説明の工数を抑えやすくなる。
「概要説明から解放され、提案そのものに時間を使えるようになりました。」
— SaaS企業で想定される担当者の声（営業責任者）※掲載内容は実在企業の成果事例ではなく、業種別の活用シナリオです。数値は改善モデルであり、効果を保証するものではありません。
御社のサービスでも、AIが説明できるか。まず実機で確かめてください。
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