石田健真｜SalesData｜営業支援DB

【SalesData 販売代理店募集📣】 弊社のSalesDataは、ただ営業先リストを売るだけの商材ではありません。 SalesDataは、営業先の発見からAI企業リサーチ、商談管理、フォーム営業、成果報告までを一つにつなぐBtoB営業支援SaaSです。 現在、販売代理店様を募集中です！ ・紹介のみ：報酬15％ ・クロージング担当：25〜35％ ・契約金額：40万円〜設定可能 BtoB顧客への追加提案、新しい収益商材をお探しの方は、ご連絡お待ちしております！ drive.google.com/file/d/1oRB…

求人企業は営業先として狙い目？ChatGPTだけでは難しい営業リストの効率的な作り方note.com/skill_link/n/n74f43…

営業リストは、作成した瞬間より 「その後の管理」で差が出ます。 よくあるのが、 ・どの条件で作ったリストか分からない ・以前出力した企業を再び出してしまう ・電話番号のない企業まで混ざる ・案件ごとにCSVの形式が合わない ・「最終版」「修正版」が増え続ける という状態。 SalesDataのリスト管理機能では、作成したリストを目的別に保存し、内容を確認してからCSV出力できます。 出力前には、 ・営業リスト向け／求人向けの形式選択 ・出力データのプレビュー ・電話番号がある企業だけに限定 ・過去に出力した企業を除外 ・今回の出力件数と残り件数の確認 が可能です。 そのままCRMへ追加することも、CSVでスプレッドシートに取り込むこともできます。 企業を集めるだけではなく、重複や手戻りを減らし、実際に営業で使える形まで整えることが重要。

案件を「見込み」に入れたまま、 数か月動いてない。 でもCRM上では見込み案件として残ってる。 こういう案件が増えると、パイプラインの金額だけが大きくなり、売上予測はどんどん当てにならなくなる。 案件ステージは期待度ではなく、 相手が実際にどこまで行動したかで決めた方がいい。

AI議事録で一番価値があるのは、 要約ではないと思ってます。 重要なのは、 ・誰が ・何を ・いつまでに行うのか が残ること。 商談内容をきれいにまとめても、 次の行動が決まってなければ 案件は前に進まない。 過去の記録じゃなく、 次回対応の指示書として扱えるものが 良い議事録だと思う。

営業ツールが分断される場所はだいたいCSV 企業を探す。 CSVを出す。 列を整える。 別のツールに入れる。 重複を消す。 担当者を割り振る。 1回なら大した作業ではない。 でも、 毎週、複数人、複数案件で繰り返すと、 営業ではなくデータ移動に時間を使う組織になる。

営業リストは、 件数が多いほど価値があるわけじゃない 1万社のリストを持っていても、 「なぜ、この会社に今連絡するのか」 を説明できなければ、ただの名簿。 業種や地域だけで探すんじゃなく、 企業に起きた変化まで見て営業先を選ぶ。 リストの精度は、 情報量より選んだ理由で決まる。

人は努力している自分に酔いやすい。 夜遅くまで作業したとか、たくさん営業したとか、休まず頑張ったとか… でも、成果に近づいてるかは全く別物。 本当に向き合うべきは、頑張った量じゃなく、昨日より少しでも精度を上げられたか、前に進めたか。 努力は尊いけど、努力している気分になるのはかなり危ない。

SaaSで強いのは、派手な機能を持っている会社ではなく、顧客の業務フローに深く入り込める会社。 SmartHRはまさにそれ。 入社手続きや年末調整をラクにする。
その過程で従業員データが自然に貯まる。
貯まったデータが、人事評価や人的資本経営に広がる。 この流れが強い。 「小さな入口から、大きな基盤へ」 SmartHRの成功戦略を分解👇

大成功のワークマンから学べること👇 ・既存の強みを捨てない
・新市場には翻訳して入る
・安さではなく期待値超えで口コミを作る
・広告塔ではなく顧客に近い協力者を巻き込む
・売り場、商品、販促をバラバラに考えない 作業服専門店が、 なぜ一般客まで取り込めたのか。 経営者視点で分解してまとめてみました。

営業代行会社は、 クライアントごとにターゲットが変わる。 A社はSaaS向け。
B社は採用課題がある企業向け。
C社は地域密着の中小企業向け。 毎回ターゲットが違うのに、そのたびに手作業でリストを作るのはかなり重い。 SalesDataでは、業種・地域・規模・求人・PR・問い合わせURLなどの条件を変えながら、案件ごとに営業先候補を抽出できます。

SalesDataを作った理由の一つは、外注リスト作成の難しさを感じてたから。 外注すると、 必ずやり取りのラリーが発生するし、 1件あたり50円はめちゃくちゃ高い。 「こういう企業を集めてほしい」
「この条件も追加してほしい」
「この業界は少し違う」
「このリストだと使いづらい」 「もう少し値段を下げたい」 しかも、出来上がったリストが微妙でも、なかなか言いづらい。 それなら、自分で条件を変えながら、 その場で営業先候補を作れる方がいい。 SalesDataは、 そういう課題感から作り上げています。

最近はAIが超成長してるから、簡単に営業リストを作れると思いがちだけど、実際にはかなり時間と労力、そして費用もかかる。 理由は、プロンプトの問題だけではなく、
そもそも正確な企業データを大量に扱う必要があるから。 企業情報
求人情報
PR情報
問い合わせURL
電話番号
メールアドレス
重複除外
CSV整形 このあたりを安定して揃えるには、 データベースそのものが重要。 SalesDataでは、AIだけに任せるのではなく、営業リスト作成に必要な企業データを使いやすい形に整えたツールになっています。