受託背景

お試しサンプルを購入されたお客様へその後の継続を促す、新規フォロー施策から業務スタート。
その後新規フォロー施策の実績を評価いただき、クライアントの課題である休眠施策への取り組みへ参入。
以前からクライアント、他社ベンダーによって休眠へのアウトバウバウンドは行っていたが
通常のアウトバウンドでは費用対効果が合わず着手できないリストとなっていた。

クライアント様の課題

1　休眠顧客に対して、採算の取れる効率の良いアウトバウンドをしたい
2　休眠顧客に対しての成果改善

提案/アクション

■ AIによるリスト分析

顧客属性×RFM×過去アウトバウンドコールをデータベース化し、AIが解析を行い受注の可能性があるリストを抽出。
この予測データを元に、リストを更にセグメントしコールする時間帯・コール担当者を有機的に組み合わせ効果の最大を図った。

■ トーク・応対力育成

「応対ぢから」：受注を取るために必要な応対力の総称。
案内側が伝えたい事だけを一方的に伝えるのではなくお客様と、必要に応じて適切なコミュニケーションを図り、
関係性を構築する事ででお客様も気持ちの良い受注に繋げる。
そのために必要な技術を育成する座学研修を実施。

成果

■ SPL1%前後→SPL2%

30,000件の顧客リストを預かり、データ解析を行い購入見込み度が高い順に15,000件に絞り実施。
結果、過去SPL1%前後→SPL2%。(採算ライン1.5%)と課題を解決できる結果となった。
※SPL(Sales Per List)＝対リスト成約率

■ 品質と受注率の両立を実現

“応対品質”ד受注力向上”を理解することで、クライアント様の求める品質と受注率の両立を実現。