こんにちは。ヒデヨシです！

今回は、弊社サービスでのケーススタディ（事例）について書きます。

通販会社様のケースで、今回はAI活用など含めた収益アップや業務効率化の検討の為にご相談いただきました。

日々の業務も忙しい為、大企業でない限りこのような取り組みに特化した部署やチームなどを作ることができず、「やりたい」「やらなければ」と思っていても実際に推進することが難しいというケースも多々あるかと思います。

一方で、このような状況が長く続いた結果、今回のコロナ禍による状況の変化などに十分に対応できなくなるといったことも起きかねません。
実際に今、感じられていたり、考えられている方も多いのではないかと思います。

この記事は、2回に分けて初期検討部分にフォーカスして書きますが、検討を進める上での参考に少しでもなれば幸いです。

ひとまず初期検討ということで、以下のような進行で進めることにしました。

1. ヒヤリング

2. 理解促進

3. 同業他社の事例共有　←この記事はここまで

4. ディスカッション①（発散）

5. ディスカッション②（収束）

6. 初期検討まとめ

割と鉄板ではあるかなと思いますが、僕自身いつも気をつけたいと思っていることは、手段が目的にならないようにすることです。
なので、ゴール設定がと現在地の確認がかなり重要だと考えています。

デジタル化やAI活用というのは手段であり、目的ではありません。会社の発展の為に何をどうしたいのか、これを達成するためにどのような手段を取り得るのか、その中でどの選択肢がベストなのかというのを検討していくことこそが必要な検討だと思います。

次から、プロセスについてそれぞれ内容を書いていきます。

まず、大まかに主力製品、通常業務のプロセスなどを中心にヒヤリングを行い、今検討していることや課題だと考えられていることについて、一つずつ聞いていきます。

普段は日々の経営や業務が忙しく、しっかりと考える時間を取れない経営者様も多いので、こういった機会を設けると話しながらご自分の中での整理が進むということもよくあります。

やはりここは先述の通りですが、ゴールと現在地、今までの検討経緯などもしっかりとお伺いして整理をします。

もちろん、このヒヤリングセッション次第で次回以降のセッションや初期検討フェーズ自体をどう進めていくべきかというのは大きく変わります。

今回のケースでは、かなり抽象度の高いところで言うと「最小限の社内リソースと最低限のコストで売上拡大をすること」をゴールにしており、この達成の為にどんなことができるか検討を進めるということになります。

この中に3つキーワードが入っているかと思いますが、分解すると今回のゲームルール（制約）がある程度見えてきますね。

1. 「最小限の社内リソース」
   → 外注もしくはツール等を活用する

2. 「最低限のコスト」
   → 今あるものを最大限活用する

3. 「売上拡大」
   → LTVもしくはコンバージョン数を上げる

基本的にはこのルールの中でどんな選択肢が取れるか検討していく形になりますが、今回のケースでは、AIなどツール活用以外に外注やLP・web広告の強化などの検討を既に実施されていたこともあり、当社ではAI・ツール活用の方面で検討を進めることになりました。

一般的にAIやツール活用においては、継続的な運用・PDCAを回していくことが必要となります。

また、特にAIの”使いどころ”については、ベンダーやコンサルというより普段業務を行いボトルネックなども十分に理解したクライアント側が発案していくのがベストでしょう。

もちろん、ベンダーやコンサルも事例などを基に考えていくものですが、”中”にいる人でないと分からないことや、ならではのアイディアもたくさんあるかと思います。

その為、今回は簡単に用語など含めてAIについての基礎理解をいただく短時間セミナーを実施しました。

大まかな分類（どんなAI活用方法があるのか）や機械学習やディープラーニングの用語解説など、ビジネス側として”使いどころ”を探る為に役立つような初歩的な理解を促進するような内容です。

次に、AI活用とはこんな感じかという前セッションまでの理解を基に、同業他社でどんなことが行われている（た）のか、参考になりそうな事例をいくつかピックアップして共有しました。

通販会社様の事例ですと、web接客におけるツール活用、チャットボット活用やコールセンターのアウトバウンド/インバウンド改善などが多くあります。

特にコールセンターでの活用では、大きく以下の3つのKPIがある中、応答数を増やすことでCVR（コンバージョン率）の向上に繋げるような施策もあります。

① 発信数
② 応答数
③ 購入数

この中で、応答数を上げるために対象顧客が電話に出やすい時間帯を複数のセグメントで切り分け、架電リストを作成するといった取り組みが考えられます。

この取り組みですが、
発信数が1000、応答数が300（30%）、購入数が30（応答数の10%）だったと仮定すると、応答率が30%から5%改善するだけでも単純に購入数は5増えます。これが日々の積み重ねとなり、LTVに換算するとかなり大きなインパクトになるのではないでしょうか。

「AI活用事例：通販業界編」は本記事下部にあるボタンからフォーム送信いただき、無料でダウンロードいただけます。

自分で検索したいという方は、私自身も多用させてもらっている株式会社レッジさんが提供するAI活用事例の検索プラットフォーム「e.g.」は検索めっちゃやりやすくてオススメです。

次回は、ディスカッションの発散、収束及び初期検討の方向性まとめまでの内容を書いていきたいと思います。

読んでいただきありがとうございます。

それでは本日も、「やりたい、なりたい」を実現していきましょう！