一回の商談記録はただのメモでしかない。
しかし、それが半年分、１年分と蓄積されると、それは全く別のものに変わる。
蓄積された商談記録をAIに渡してみる。
「この半年の商談記録から、バイヤーの傾向を整理してくれ」と問いかける。
すると、自分では気づかなかったパターンが浮かび上がる。
バイヤーが繰り返し使う言葉。
反応する話題と反応しない話題。
意思決定を急ぐ場面と慎重になる場面。
数字を求めるタイミング。
こだわりを見せるポイント。
一回の商談では点にすぎなかった情報が、蓄積されることで線になり、バイヤーの思考のパターンが見えてくる。
人間の記憶は都合よく書き換えられる。
印象的な商談は鮮明に覚えているが、日常的なやり取りは薄れていく。
しかしAIはフラットに蓄積されたデータを見て、パターンを整理してくれる。
記憶ではなく記録が、バイヤーの本当の姿を教えてくれる。
蓄積された記録が、AIバイヤーの精度を上げる
そしてこの蓄積が、第5話で作ったAIバイヤーの精度を劇的に上げる。
最初のAIバイヤーは、自分が知っている断片的な情報を与えただけのものだった。
しかし商談記録が蓄積されるほど、AIバイヤーはリアルに近づく。
バイヤーの思考の癖、気にすること、口癖、意思決定のパターン。
それらが記録として積み重なることで、AIバイヤーはただの想定上の存在から、限りなく本物に近い対話の相手に変わっていく。
精度が上がったAIバイヤーに提案をぶつけると、返ってくる指摘の質が変わってくる。
「このバイヤーならここで必ず価格の話を持ち出す」
「この切り口には反応するはずだ」
そうした読みが、商談記録の蓄積から生まれる。
バイヤーに対する解像度が上がるほど、提案の精度も上がる。
商談記録の蓄積は、バイヤーを深く理解するための地図になる。
その地図は、商談を重ねるたびに更新され、さらに精度が上がっていく。
メモを取り続け、商談記録を蓄積し続けた人だけが手にできる地図が、相談される営業への道を拓く。
次回予告
第10話【変化を読む】バイヤーの変化に気づき、その理由を探る。
バイヤーの優先課題は変わる。その変化に気づかず同じ提案を続けていないだろうか。変化を検知するだけでは不十分だ。なぜ変化が起きたのかを探ることで、次の一手が変わる。次回は、記録と複数の情報源を使って変化の理由を読み解く方法を書いていく。