はじめに
営業フリーランスの仕事というと、
・テレアポ
・営業メール
・商談
・提案
・クロージング
など、「実際に営業する仕事」をイメージする人が多いでしょう。
もちろん、これらは今後も重要な仕事です。
しかしAIによって、
企業調査。
営業リスト整理。
営業メール作成。
商談準備。
議事録。
営業データ分析。
などを効率化できるようになると、営業フリーランスに求められる役割も変わる可能性があります。
例えば企業から、
「このリストへ電話してください」
と言われて営業するだけではなく、
「そもそも、どの企業へ営業するべきでしょうか？」
「なぜ商談化率が低いのでしょうか？」
「どんな訴求に変えれば反応が上がりますか？」
という相談まで受ける。
つまり、
営業を実行する人
から、
「営業そのものを企画する人」
へ役割が広がっていく可能性があります。
今回は、AI時代に営業フリーランスの仕事が「営業実行」から「営業企画」へどう広がっていくのかを考えていきます。
営業企画とは何をする仕事？
営業企画と聞くと、少し難しく感じるかもしれません。
簡単に言えば、
「どうすれば営業成果を高められるかを考える仕事」
です。
例えば、
・どの市場を狙うのか
・どんな企業をターゲットにするのか
・どの部署へ営業するのか
・どんな営業チャネルを使うのか
・どんなメッセージを伝えるのか
・どんなKPIを追うのか
・営業結果をどう改善するのか
などを考えます。
実際に電話や商談をする営業担当者が、
「営業を実行する人」
だとすれば、
営業企画は、
「営業のやり方を設計する人」
とも言えます。
これまでは営業企画と営業担当者が分かれていた
ある程度規模の大きい企業では、
営業企画。
営業マネージャー。
インサイドセールス。
フィールドセールス。
など、役割が分かれていることがあります。
例えば営業企画が、
「今期はこの業界を狙います」
と決めます。
インサイドセールスが企業へアプローチします。
フィールドセールスが商談します。
営業マネージャーが数字を管理します。
つまり、
考える人
と、
実行する人
が分かれているわけです。
スタートアップや新規事業では分業できないことも多い
しかしすべての企業が、大きな営業組織を持っているわけではありません。
特に、
スタートアップ。
中小企業。
新規事業。
では、営業企画だけを担当する人材がいないこともあります。
例えば新サービスを立ち上げたばかりで、
誰に売ればいいか分からない。
営業リストがない。
営業メールも決まっていない。
商談実績もない。
という状態です。
この場合、
「営業してください」
と言われても、そもそも営業方法が決まっていません。
そこで営業フリーランスに、
実行だけではなく営業設計までお願いしたい
という需要が生まれます。
「このリストへ営業してください」の一歩先へ
例えば企業から1,000社のリストを渡され、
「この企業へ営業してください」
と言われたとします。
従来なら、
上から順番に電話する。
メールを送る。
という仕事です。
しかし営業企画の視点を持つ営業フリーランスなら、
この1,000社は本当にターゲットなのか。
業界別に反応は違うのか。
企業規模で商談化率は変わるのか。
どの役職へ連絡した方がいいのか。
を考えます。
そして、
「まず200社ずつ業界を分けて反応を比較しましょう」
という提案ができます。
単に営業するだけではなく、
営業そのものを検証できるわけです。
AIによって営業企画がしやすくなる
営業企画には、これまで多くの情報収集が必要でした。
例えば、
市場情報。
企業情報。
競合。
過去の営業実績。
顧客の反応。
などです。
すべて人間が整理すると時間がかかります。
しかしAIを使えば、
営業データを整理する。
企業情報を分類する。
商談内容を要約する。
断り理由を分類する。
反応の共通点を探す。
といった作業を効率化できます。
営業フリーランス自身がAIを使って、
「営業企画担当者のような仕事」
をしやすくなるわけです。
まず重要なのは「ターゲット設計」
営業企画で最初に考えることの一つが、
誰に売るのか
です。
例えば法人向けサービスなら、
業界。
企業規模。
従業員数。
売上規模。
所在地。
事業内容。
担当部署。
役職。
などからターゲットを考えます。
しかし最初から正解が分かるとは限りません。
そこで営業します。
例えば、
SaaS企業100社。
人材企業100社。
製造業100社。
へ営業します。
その結果、
SaaS企業の商談化率が高かった。
ということが分かれば、次の営業ではSaaS企業を増やします。
営業しながらターゲットを改善します。
営業フリーランスは「市場検証」を担当できる
特に新規事業では、
営業
＝
市場検証
でもあります。
企業側は、
このサービスは売れるのか。
どんな企業が買うのか。
どんな課題に反応するのか。
いくらなら買うのか。
どんな競合がいるのか。
を知りたいと考えています。
営業フリーランスが実際に顧客へ営業することで、
市場から直接情報を集められます。
つまり、
アポイントを取ること
だけではなく、
「市場の反応を企業へ返すこと」
も仕事になります。
AIで顧客の反応を整理する
例えば500社へ営業した結果、
さまざまな断り理由が集まったとします。
・今は必要ない
・予算がない
・競合サービスを使っている
・社内で対応している
・時期が合わない
これを人間が一件ずつ分類するのは大変です。
AIを活用して整理すれば、
予算：25％
既存サービス：30％
時期：20％
課題なし：15％
その他：10％
という形で傾向を確認できます。
すると、
「競合サービス利用企業への訴求を変えた方がいい」
「今すぐ導入しない企業は半年後に再営業した方がいい」
といった改善案を考えられます。
営業メッセージも企画する
ターゲットだけではなく、
何を伝えるか
も営業企画です。
例えば同じサービスでも、
「売上を増やせます」
という訴求と、
「営業採用を増やさず新規開拓を強化できます」
という訴求では、反応が違う可能性があります。
そこで、
メールA。
メールB。
電話トークA。
電話トークB。
を試します。
どちらの反応が良いか比較します。
営業フリーランスが、
営業メッセージそのものを改善するわけです。
「感覚」ではなく数字で改善する
営業経験が長い人ほど、
「この営業トークが良い気がする」
という感覚を持っています。
経験による直感は非常に重要です。
しかしAI時代には、
感覚
＋
データ
で考えることができます。
例えば、
営業メールA
500件送信
有効返信15件
営業メールB
500件送信
有効返信30件
なら、Bの方が反応が高いことが分かります。
さらに、
BはSaaS企業で特に反応が良い
というところまで分析できれば、次の営業精度を高められます。
営業KPIを考えることも営業企画
営業では、
何を数字として追うのか
も重要です。
例えば、
架電数。
メール送信数。
返信率。
接続率。
商談化率。
有効商談数。
案件化率。
受注率。
などがあります。
営業フリーランスが、
「今月500件電話しました」
だけを報告するのではなく、
500件営業
↓
50件接続
↓
10件商談
↓
5件案件化
↓
2件受注
という流れを見る。
どこで数字が落ちているのかを確認します。
「商談が少ない」原因は架電数とは限らない
例えば商談数が少ないとします。
単純に、
もっと電話しましょう
という改善方法もあります。
しかし原因は別にあるかもしれません。
そもそもターゲットが違う。
担当者につながっていない。
営業トークが弱い。
サービスの説明が分かりにくい。
という可能性があります。
営業企画では、
数字が悪い
↓
活動量を増やす
だけではなく、
「なぜ数字が悪いのか」
を考えます。
AIは「営業マネージャー」の仕事も一部支援する
営業フリーランスが一人で案件を担当している場合、
営業マネージャーがいないこともあります。
自分で営業し、
自分で結果を確認し、
自分で改善しなければなりません。
そこでAIを活用します。
例えば毎週、
今週の営業結果。
商談結果。
顧客の反応。
断り理由。
をAIへ整理させます。
そして、
「どこに問題がありそうか」
を考える材料にします。
AIを自分専用の営業企画アシスタントとして使うわけです。
営業フリーランスは「実行＋企画」で価値が上がる
例えば2人の営業フリーランスがいたとします。
Aさんは、
企業から渡されたリストへ営業します。
Bさんは、
同じように営業します。
さらに、
営業結果を分析。
ターゲット改善。
営業文面改善。
翌月の営業計画。
まで提案します。
企業からすると、Bさんの方が任せられる範囲が広くなります。
単なる営業リソース
ではなく、
「外部の営業企画担当」
としての価値も提供できます。
営業企画までできると継続案件にもつながりやすい
営業実行だけの場合、
「必要な件数の営業が終わったので契約終了」
ということがあります。
しかし営業企画まで関われば、
今月の結果を分析。
↓
来月の改善案を作る。
↓
新しいターゲットを検証。
↓
さらに改善する。
という仕事が続きます。
つまり、
一度営業して終わり
ではなく、
「営業活動を継続的に改善する仕事」
になります。
前回までの記事でも紹介した案件継続とも非常に相性があります。
営業企画ができると単価も変わる可能性
例えば、
テレアポだけ担当する案件
と、
営業戦略から実行・分析まで担当する案件
では、必要な能力が違います。
営業企画まで任せられる営業フリーランスは、
企業側の営業責任者が行っていた仕事の一部
まで担当できます。
そのため、
営業実行単価
ではなく、
営業支援・営業企画としての報酬
を設定できる可能性があります。
ただし営業企画には実際の営業経験が重要
ここで重要なのが、
営業企画だけ考えて実際に営業しない
という状態です。
営業企画では、
机上の理論
だけではうまくいかないことがあります。
例えば、
この業界なら売れるはず。
このメールなら反応するはず。
と考えても、実際に営業すると全く反応がないことがあります。
だからこそ営業フリーランスには強みがあります。
自分で仮説を作る。
↓
自分で営業する。
↓
顧客の反応を見る。
↓
改善する。
というサイクルを一人で回せるからです。
「実行できる営業企画」は強い
企業内では、
企画担当者が考える。
営業担当者が実行する。
という分業があります。
しかし営業フリーランスなら、
自分で考え、
自分で実行できます。
例えば、
「経営者へ直接営業した方がいいと思います」
と提案する。
そして自分で経営者へ営業する。
結果を確認する。
その結果をもとにさらに改善する。
このスピード感は、営業フリーランスならではの強みになる可能性があります。
AIで仮説検証を速くする
AIによってさらにこのサイクルを速くできます。
例えば、
営業データ分析
→ AI
次の仮説作成
→ 人＋AI
新しい営業文面
→ AIでたたき台
営業実行
→ 人
顧客反応
→ 人が収集
結果整理
→ AI
改善判断
→ 人
という流れです。
AIにすべて任せるのではなく、
AIは分析や作業を担当。
人間は判断と顧客対応を担当。
という役割分担です。
「営業企画」までやるなら企業との情報共有が必要
営業企画へ関わるほど、企業側との情報共有も重要になります。
例えば、
過去の営業実績。
受注企業。
失注理由。
商品情報。
競合。
価格。
顧客事例。
などです。
十分な情報がない状態で、
営業戦略を考えてください
と言われても正しい判断は難しくなります。
そのため、
どの情報を共有してもらうのか
を最初に決める必要があります。
AIへ企業データを渡す場合は注意する
営業データをAIで分析する場合、情報管理も重要です。
例えば、
顧客情報。
商談内容。
価格。
契約情報。
などには機密情報が含まれる可能性があります。
企業のルールを確認し、
AIへ入力してよい情報。
入力してはいけない情報。
を分けます。
営業企画まで担当する営業フリーランスほど、多くの企業情報を扱うため、情報管理能力も重要になります。
営業フリーランスは「外部営業責任者」に近づく？
営業企画まで仕事が広がると、営業フリーランスの役割はさらに変わります。
例えば、
ターゲットを決める。
営業方法を決める。
営業する。
数字を見る。
改善する。
企業へ報告する。
という仕事を担当します。
これは単純な営業担当者というより、
小規模な営業責任者
に近い役割です。
特に営業組織がまだない企業では、
「最初の営業責任者のような役割」
を外部人材が担当することも考えられます。
新規事業と営業フリーランスは相性が良い
新規事業では、
営業方法がまだ決まっていない
ことが多くあります。
そこで最初から営業社員を複数人採用すると、
営業方法が間違っていた場合に大きなコストになります。
まず営業フリーランスが、
ターゲットを検証。
営業。
顧客の反応を確認。
営業方法を改善。
します。
売れる方法が見えてきたら、
正社員営業を採用して組織化する。
という方法もあります。
営業フリーランスが、
「営業組織を作る前の営業」
を担当するわけです。
営業企画経験は営業フリーランスの実績になる
営業フリーランス自身にとっても、営業企画経験は大きな実績になります。
例えばプロフィールに、
「法人営業経験5年」
だけではなく、
「新規事業でターゲット設計から営業実行、データ分析、改善まで担当」
と書けます。
企業側からすると、
単なる営業経験者
ではなく、
「営業立ち上げを経験している人」
として評価できます。
案件の幅も広がる可能性があります。
これから営業フリーランスに必要になる3つの力
AI時代に営業企画まで担当するなら、大きく3つの能力が重要になるでしょう。
1. 営業実行力
実際に顧客へ営業し、商談し、提案できる力です。
営業企画だけでは売上は生まれません。
2. 営業分析力
数字や顧客反応から、
何がうまくいっているのか。
何が問題なのか。
を考える力です。
3. 営業改善力
分析した結果をもとに、
ターゲット。
営業文面。
営業方法。
商談方法。
などを変える力です。
AIはこの3つを支援できますが、最終的に判断するのは営業フリーランス自身です。
「営業できます」から「営業を作れます」へ
営業フリーランスのプロフィールにも変化が出てくる可能性があります。
これまでは、
テレアポできます。
商談できます。
クロージングできます。
というアピールが中心でした。
これからは、
新規事業の営業設計ができます。
ターゲット検証ができます。
営業データから改善できます。
AIを活用した営業効率化ができます。
という能力も価値になります。
つまり、
「営業できます」
から、
「営業を作れます」
へ進化するわけです。
まとめ
AIによって営業の定型作業が効率化されるほど、営業フリーランスの仕事は広がる可能性があります。
これまでのように、
渡されたリストへ営業する。
商談する。
アポイントを取る。
だけではなく、
誰に売るのか。
何を伝えるのか。
どの営業方法を使うのか。
どの数字を見るのか。
なぜ成果が出ないのか。
次に何を変えるのか。
まで考える。
つまり、
営業実行
＋
営業企画
です。
特に新規事業やスタートアップでは、
営業方法そのものがまだ決まっていないことがあります。
そこで営業フリーランスが、
仮説を作る。
営業する。
顧客の反応を見る。
AIでデータを整理する。
改善する。
というサイクルを回す。
営業フリーランスは、
企業の代わりに営業する人
から、
「企業と一緒に売れる営業を作る人」
へ変わっていく可能性があります。
AI時代に営業フリーランスの市場価値を高めるのは、
どれだけ多く電話できるか
だけではありません。
営業結果を見ながら、
「次にどう売るべきか」
を考えられることです。
これから選ばれる営業フリーランスは、
営業ができる人
から、
「営業そのものを設計し、改善できる人」
へ進化していくのかもしれません。
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