はじめに
営業フリーランスが案件を探す場合、
案件サイトを見る。
↓
募集内容を確認する。
↓
自分に合いそうな案件へ応募する。
↓
企業と面談する。
という流れが一般的です。
しかしAIの進化によって、この案件探しそのものが変わる可能性があります。
例えば、
営業経験。
得意業界。
過去の実績。
得意な営業工程。
希望する稼働時間。
希望報酬。
などをAIが分析する。
一方で企業側の、
販売するサービス。
ターゲット企業。
必要な営業経験。
担当してほしい営業工程。
稼働条件。
なども分析する。
そして、
「この営業フリーランスと、この案件は相性が良さそうです」
とAIが双方へ推薦する。
すると営業フリーランスは、
何十件もの案件を自分で探して応募する
という働き方から、
「自分に合った案件を推薦してもらう」
働き方へ変わっていくかもしれません。
今回は、AIによって営業フリーランスの案件獲得がどのように変わる可能性があるのかを考えていきます。
これまでの案件探しは「自分で検索する」が基本
営業フリーランス向けの案件サービスでは、
新規開拓。
テレアポ。
インサイドセールス。
フィールドセールス。
営業戦略。
など、さまざまな案件が掲載されています。
営業フリーランスは、
業界。
仕事内容。
報酬。
稼働時間。
勤務地。
などの条件から、自分に合いそうな案件を探します。
そして募集要項を確認し、
「この案件なら自分の経験を活かせそうだ」
と考えた案件へ応募します。
非常に分かりやすい仕組みです。
しかし案件が増えるほど「探す時間」も増える
案件数が少なければ、一件ずつ確認することもできます。
しかし営業フリーランス市場が拡大し、
100件。
500件。
1,000件。
と案件が増えていけば、すべてを見るのは大変です。
例えば、
SaaS営業経験あり。
経営者営業が得意。
週2日稼働希望。
新規開拓案件を希望。
という営業フリーランスがいたとしても、その条件に合う案件を一件ずつ探さなければなりません。
案件を探すだけでも時間がかかります。
企業側にも同じ問題がある
これは営業フリーランスだけの問題ではありません。
企業側も、
「どの営業人材へ依頼すればいいのか」
を判断する必要があります。
例えば応募者が30人いたとします。
Aさん
法人営業8年
Bさん
SaaS営業4年
Cさん
新規開拓6年
Dさん
経営者営業5年
というプロフィールがあります。
企業側は、
経歴。
実績。
得意分野。
希望条件。
などを一人ずつ確認します。
応募者が増えるほど、選考にも時間がかかります。
AIなら双方の情報を同時に分析できる
ここでAIを活用できます。
例えば営業フリーランス側には、
・営業経験年数
・経験業界
・販売した商材
・得意な顧客層
・得意な営業工程
・実績
・希望報酬
・希望稼働時間
・利用できる営業ツール
という情報があります。
企業側には、
・サービス内容
・ターゲット
・必要な営業経験
・担当してほしい業務
・案件期間
・稼働時間
・報酬
・求める人物像
という情報があります。
AIが双方を比較すれば、
「相性が高そうな案件」
を営業フリーランスへ提示できる可能性があります。
「営業経験あり」だけではマッチングできない
AIマッチングで重要になるのが、プロフィールの具体性です。
例えば、
「法人営業5年」
とだけ書いてあっても、その人がどんな営業を得意としているのか分かりません。
一方、
「BtoB SaaSの新規開拓を5年間経験。従業員50〜500名規模の企業を中心に、インサイドセールスから初回商談まで担当」
と書いてあれば、かなり具体的です。
AIでも、
どんな案件との相性が良いのか
を判断しやすくなります。
前回の記事で紹介した「営業ポートフォリオ」が重要になる理由の一つでもあります。
「経験年数」だけではなく「営業スキル」を見る
例えば企業が、
SaaSの新規開拓を担当できる営業フリーランス
を探しているとします。
候補者Aさんは、
営業経験10年。
しかし既存営業が中心。
候補者Bさんは、
営業経験4年。
しかしSaaSの新規開拓を3年間担当。
だったとします。
単純な経験年数ならAさんが上です。
しかし今回の案件では、Bさんの方が相性が良い可能性があります。
AIによるマッチングでは、
「営業経験何年」
だけではなく、
「どんな営業を経験してきたのか」
を見ることが重要になります。
営業工程もマッチング条件になる
営業と一言で言っても、仕事はさまざまです。
例えば、
営業リスト作成。
営業メール。
テレアポ。
インサイドセールス。
初回商談。
提案。
クロージング。
既存顧客フォロー。
営業戦略。
があります。
企業が欲しいのが、
「初回商談を任せられる人」
なのに、
テレアポが得意な人
をマッチングしても最適とは限りません。
そのため営業フリーランス側も、
「自分がどの営業工程を担当できるのか」
を明確にすることが重要になります。
「業界経験」もより重要になる
例えばM&A関連サービスを販売する企業が営業人材を探しているとします。
営業経験が長くても、
BtoC営業だけを経験してきた人。
M&Aや経営者向け営業を経験してきた人。
では、案件との相性が違います。
AIによる案件マッチングが進むほど、
SaaS。
人材。
M&A。
不動産。
広告。
研修。
製造業。
といった業界経験も、より細かく整理される可能性があります。
「誰への営業が得意か」も重要になる
営業する相手によって必要な能力は違います。
例えば、
経営者。
営業責任者。
人事担当者。
マーケティング担当者。
情報システム担当者。
などです。
経営者営業では、
経営課題。
投資対効果。
事業成長。
などを話す必要があります。
一方、現場担当者への営業では、
具体的な機能。
導入方法。
使いやすさ。
などが重要になる場合があります。
営業フリーランス自身が、
「誰への営業が得意なのか」
を明確にすれば、案件とのマッチング精度も高まりやすくなります。
希望条件もAIが考慮する
案件との相性は、営業スキルだけではありません。
例えば、
週5日稼働できる人。
週2日だけ働きたい人。
完全オンラインを希望する人。
成果報酬案件を希望する人。
固定報酬を希望する人。
など、働き方も違います。
どれだけ営業スキルが案件と合っていても、
企業
週5日希望
営業フリーランス
週1日希望
ならマッチングしません。
AIが、
営業能力
＋
働き方
＋
報酬条件
まで含めて案件を提案するようになる可能性があります。
「案件を探す」から「案件が届く」へ
AIマッチングが進むと、営業フリーランスの案件獲得方法も変わります。
これまでは、
案件一覧を見る。
↓
検索する。
↓
応募する。
でした。
これからは、
プロフィールを充実させる。
↓
AIが案件との相性を分析。
↓
おすすめ案件が届く。
↓
興味があれば応募する。
という方法が増える可能性があります。
つまり、
「案件を探しに行く」
だけではなく、
「自分に合った案件が届く」
という働き方です。
企業側から直接声がかかる可能性もある
さらに、
営業フリーランスが案件へ応募する
だけではなく、
企業から、
「この案件に興味ありませんか？」
と声がかかることも増えるかもしれません。
例えばAIが、
企業Aの案件
と、
営業フリーランスBさん
の相性が高いと判断します。
企業側へ、
「この営業人材はSaaS新規開拓経験があり、今回の条件との相性が高そうです」
と推薦する。
企業がプロフィールを確認し、
直接スカウトする。
営業人材の案件獲得が、
応募型
＋
スカウト型
へ広がっていく可能性があります。
営業フリーランスは「プロフィールを営業する」
この世界では、プロフィールの重要性がさらに高まります。
AIが案件を推薦する場合、
判断材料になるのは登録されている情報だからです。
例えば、
営業経験。
実績。
得意業界。
得意営業工程。
顧客層。
AI活用経験。
希望稼働。
などです。
プロフィールが、
「法人営業経験あり」
だけでは、どんな案件へ推薦すればいいのか判断しにくくなります。
営業フリーランスにとってプロフィールは、
履歴書
だけではなく、
「自分自身の営業ページ」
に近い存在になります。
実績を更新していくことが重要になる
AIマッチングでは、過去のプロフィールだけではなく、最近の実績も重要になる可能性があります。
例えば、
SaaS案件を新しく経験した。
経営者商談を50件担当した。
AIを使った営業個別化を経験した。
新規事業の営業立ち上げを担当した。
という経験が増えたら、プロフィールへ追加します。
すると、
以前は候補にならなかった案件
にもマッチングする可能性が出てきます。
営業経験を積むほど、
応募できる案件が増える
だけではなく、
「AIから推薦される案件の種類が増える」
という考え方です。
案件終了後の評価も重要になる？
営業フリーランス市場が拡大すると、案件終了後の評価も重要になる可能性があります。
例えば、
レスポンス。
営業品質。
目標達成。
報告。
コミュニケーション。
などです。
過去に高い評価を受けている営業フリーランスなら、
次の企業も安心して依頼しやすくなります。
しかしここには注意も必要です。
営業成果は、
商品。
市場。
営業リスト。
価格。
企業側の体制。
などによっても変わります。
そのため、
単純なアポ件数や売上だけで営業人材を評価する
のは適切ではない場合があります。
AIが「営業人材スコア」を付ける未来？
将来的には、
新規開拓力。
ヒアリング力。
商談力。
クロージング力。
業界知識。
AI活用力。
などをデータ化する仕組みが出てくる可能性もあります。
そして案件側の条件と比較し、
マッチ度85％
というように表示する。
非常に便利そうです。
しかし、
「AIスコア90点だから優秀」
「70点だから採用しない」
という使い方には注意が必要です。
営業では、人間関係や顧客との相性など、数字だけでは測れない部分があります。
AIは「候補を見つける」ために使う
そのためAIマッチングは、
採用を決めるもの
ではなく、
「候補を見つけるもの」
として活用するのが現実的でしょう。
AIが、
この3人は案件との相性が良さそうです。
と提案する。
↓
企業がプロフィールを確認する。
↓
面談する。
↓
最終的に人が判断する。
という流れです。
AIによって探す時間を減らしながら、最後は人間同士で相性を確認します。
営業フリーランス側にもメリットがある
AIマッチングは企業だけではなく、営業フリーランス側にもメリットがあります。
例えば、
案件探しの時間が減る。
自分では見つけなかった案件を知れる。
自分の経験と相性が良い案件を発見できる。
希望条件に合う案件を絞れる。
といった点です。
営業フリーランスは、
案件サイトを毎日何時間も見る
のではなく、
推薦された案件を確認する
という働き方ができるようになるかもしれません。
自分では気づかなかった「市場価値」が分かる可能性
AIマッチングの面白いところは、
本人が想定していなかった案件
が推薦される可能性があることです。
例えば本人は、
「自分はSaaS営業の人間だ」
と思っていたとします。
しかし過去経験を見ると、
経営者営業。
新規事業。
高単価商材。
の経験も豊富だった。
そこでAIが、
M&A関連サービス。
経営コンサルティング。
法人研修。
などの案件も提案する。
自分では気づいていなかった営業経験の価値を発見できる可能性があります。
「人気案件への応募競争」も変わる？
現在の案件サイトでは、条件の良い案件に多くの応募者が集まることがあります。
しかしAIマッチングが進むと、
すべての人へ同じ人気案件を見せる
のではなく、
相性が高い人へ案件を推薦する
という形になる可能性があります。
すると営業フリーランス側も、
応募者100人の中で競争する
だけではなく、
「自分の専門性が必要な案件と出会う」
ことが重要になります。
専門性がある営業ほどAIマッチングと相性が良い
例えば、
「営業なら何でもできます」
という人と、
「BtoB SaaSのインサイドセールスから初回商談までが専門です」
という人がいたとします。
AIが案件との相性を判断しやすいのは後者です。
つまりAIマッチング時代ほど、
自分の専門性を明確にすること
が重要になります。
前回までの記事で紹介した、
専門特化
と、
営業ポートフォリオ
がここでつながります。
案件サービスも「検索サイト」から変わる？
営業フリーランス向け案件サービスも変化する可能性があります。
これまでは、
案件一覧。
検索。
応募。
という求人サイトに近い仕組みが中心でした。
今後は、
営業プロフィールを登録。
↓
AIが営業スキルを整理。
↓
案件と自動マッチング。
↓
双方へ推薦。
↓
面談。
という形が増えるかもしれません。
案件サービスの価値も、
「案件をたくさん掲載していること」
だけではなく、
「営業人材と企業をどれだけ正しくマッチングできるか」
へ変わっていく可能性があります。
営業フリーランスはプロフィールを「放置」しない
AIマッチングが進むほど、登録したプロフィールを数年間放置するのはもったいなくなります。
案件を経験したら更新する。
新しい営業スキルを身につけたら更新する。
AIツールを使えるようになったら更新する。
専門領域が変わったら更新する。
というように、
プロフィールそのものを育てる
ことが重要です。
営業フリーランスにとってプロフィールは、
案件応募時に一度作るもの
ではなく、
自分の市場価値を示す営業資産
になります。
AI時代でも「人からの紹介」はなくならない
AIマッチングが進んでも、
人からの紹介。
過去の顧客。
営業仲間。
以前働いていた会社。
などから案件を獲得する方法は残るでしょう。
特に営業は、
「あの人なら安心して任せられる」
という信用が重要な仕事です。
そのため、
AIマッチング
と、
人間関係による紹介
の両方を活用することが重要になります。
「応募しなくていい時代」になるわけではない
AIが案件を推薦してくれるようになっても、
営業フリーランス自身が何もしなくてよくなるわけではありません。
新しい経験を積む。
実績を残す。
プロフィールを更新する。
企業との面談準備をする。
専門性を高める。
といった行動は必要です。
AIは、
営業フリーランスの代わりにキャリアを作ってくれる存在
ではありません。
「自分に合った機会を見つけることを支援する存在」
です。
これから案件を獲得しやすい営業フリーランスとは？
AIマッチングが広がった場合、案件を獲得しやすい営業フリーランスにはいくつかの特徴が考えられます。
1. 得意分野が明確
SaaS新規開拓。
経営者商談。
M&A営業。
営業立ち上げ。
など、自分の強みを説明できます。
2. 担当できる営業工程が明確
テレアポ。
インサイドセールス。
商談。
クロージング。
営業戦略。
など、どこを担当できるのか分かります。
3. 実績が具体的
単なる経験年数ではなく、
どんな営業を行い、どんな成果を出したのか
を説明できます。
4. 希望条件が明確
稼働時間。
報酬。
働き方。
対応可能な案件。
を明確にします。
5. プロフィールを更新している
新しい実績やスキルを継続的に追加します。
営業人材市場は「探す」から「発見される」へ
これまで営業フリーランスは、
案件を検索し、
応募する
ことが案件獲得の中心でした。
しかしAIによって人材と案件の情報を分析できるようになると、
企業から、
「あなたの経験が今回の案件に合いそうです」
と発見される機会が増える可能性があります。
すると営業フリーランスにとって重要になるのは、
たくさん応募すること
だけではありません。
「企業から見つけてもらえる営業プロフィールを作ること」
です。
まとめ
AIによって、営業フリーランスの案件獲得方法は変わる可能性があります。
これまでは、
案件を探す。
↓
応募する。
↓
企業に選んでもらう。
という流れが中心でした。
今後は、
営業経験。
専門性。
実績。
得意な営業工程。
希望する働き方。
などをAIが分析し、
相性の良い案件を推薦する。
さらに企業側にも、
相性の良い営業フリーランスを推薦する。
という双方向のマッチングが増えていくかもしれません。
そのとき営業フリーランスに求められるのは、
「営業経験があります」
というプロフィールではありません。
何の営業が得意なのか。
誰への営業が得意なのか。
どの工程を担当できるのか。
どんな成果を出してきたのか。
を具体的に示すことです。
AI時代の案件獲得は、
「たくさん応募する人が有利」
から、
「自分の営業価値を正しく伝えられる人が、必要な企業から発見される」
時代へ変わっていくのかもしれません。
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