営業リストはある。
でも、同じ文章を何十社、何百社に送っても、ほとんど返ってこない。
「返信率が低いから、件名を変えよう」
「文章をもっと短くしよう」
もちろんそれも必要です。
ただ、そもそもその会社に今メールを送る理由があるのか。
ここがないまま送っても、相手からすると急に営業メールが来ただけです。
ホームページがしっかり整っている会社に「サイトを作りませんか」と送っても刺さりません。
反対に、ホームページがない会社、求人情報が見づらい会社、何年も更新されていない会社なら、話を聞いてもらえる可能性はあります。
今回、AIを使って営業リストを1社ずつ調べ、送る相手を絞る流れを作ろうと思ったのは、この作業を人力でやると本当に時間がかかるからです。
会社名を検索して、公式サイトを探す。
サイトを開いて、ページ数や求人ページ、更新状況、SNS連携を確認する。
その会社に合う提案を考えて、メールを書く。
これを200社、300社やるのは現実的ではありません。
この記事では、AIエージェントを使って、営業リストの調査から会社ごとの営業メール下書きまでをどう作るかを書きます。
「営業リストはあるけど、どこから送ればいいか分からない」
「一斉送信ではなく、もう少し相手に合わせた営業をしたい」
「営業リサーチに時間を取られたくない」
という人には、活用できる考え方だと思います。
まずは営業する相手を決める
AIを使う前に、人が決めることがあります。
誰に、何を売るのかです。
たとえば、〇〇県の人材派遣・職業紹介会社に対して、求人・求職者向けのホームページ制作を提案する想定です。
ただ「ホームページを作れます」では弱いので、提案内容も先に決めます。
求人情報を見やすくする。
求職者が登録までの流れを理解できるようにする。
InstagramやGoogle Mapsとつなぐ。
問い合わせや応募の導線を作る。
この前提があるから、AIも「どんな会社を探せばいいか」を判断できます。
AIに営業リストを調べてもらう
営業リストには、会社名、電話番号、住所、URLなどが入っていることが多いです。
URLがある会社は、そのサイトを調べます。
URLがない会社は、会社名、地域、電話番号で検索して公式サイトを探します。
ここで大事なのは、検索結果の一番上をそのまま使わないことです。
同名の別会社だったり、求人媒体だったり、電話帳サイトだったりすることがあります。会社名だけではなく、住所と電話番号が一致しているかまで見て、公式サイトを特定します。
公式サイトが見つかったら、AIは次のような点を確認します。
- ホームページがあるか
- 1ページだけのサイトではないか
- 求人情報や登録までの流れが載っているか
- ブログやお知らせが長く更新されていないか
- InstagramやXなどのSNSとつながっているか
- Google Mapsへの導線があるか
- 問い合わせフォームや公開メールアドレスがあるか
人がやれば数分かかる確認でも、AIならリスト全体に同じ基準で当てられます。
「送る理由」がある会社だけ残す
ここで初めて、営業候補を絞ります。
たとえば、ホームページがない人材会社なら、会社の信頼感や求人情報を伝えるための基本サイトを提案できます。
1ページだけで求人情報も会社案内も詰め込まれている会社なら、求職者向けの情報を分けて見せる提案ができます。
採用ページはあるのに、登録までの流れや問い合わせ先が分かりにくい会社なら、応募導線の改善を提案できます。
更新が止まっている会社なら、今のサイトを活かしながら、求人情報を更新しやすい構成に変える提案ができます。
同じホームページ制作でも、送る理由が変わればメールの内容も変わります。
営業メールは会社ごとに変える
一斉送信の営業メールが読まれにくいのは、相手の状況が入っていないからです。
AIにサイト調査をさせると、見つけた内容をもとにメール下書きを作れます。
たとえば、求人ページが少ない会社にはこんな形です。
御社サイトを拝見し、求人情報や登録までの流れをもう少し分けて見せることで、求職者の方が問い合わせしやすくなるのではと感じました。
サイトが古く、更新が止まっている会社ならこうです。
現在のサイトを活かしながら、求人情報や求職者向けの導線を整理するだけでも、サイトを見た方に伝わりやすくなりそうです。
ホームページがない会社なら、最初からリニューアルの話はしません。
求職者の方が会社情報や求人情報を確認できる、シンプルなホームページを用意するだけでも、問い合わせ前の不安を減らせると思います。
相手のサイトを見たうえで送るから、営業文が少し自然になります。
AIが全部送るわけではない
ここは誤解されやすいところです。
AIが調査して、営業理由を出して、メールの下書きを作る。ここまでは自動化できます。
でも、送信前の確認は人がやった方がいいです。
サイトの情報をAIが読み違えていないか。
相手に失礼な言い方になっていないか。
本当に今送るべき会社か。
最終的には、人が「この会社には送っていい」と判断したものだけ送ります。
営業リストを用意する
↓
AIが会社ごとに公式サイトを調べる
↓
AIが提案理由がある会社を絞る
↓
AIが会社別のメール下書きを作る
↓
人が確認・修正する
↓
承認した会社だけ送る
この流れなら、AIに丸投げするわけではありません。
調べる作業と下書き作成をAIに任せて、人は営業の判断と提案内容に時間を使えます。
まとめ
営業メールの反応が悪いとき、文章だけを変え続けても限界があります。
誰に送るか。
なぜ今その会社に送るのか。
その会社のサイトにどんな課題がありそうか。
ここを先に整理した方が、営業の質は上がります。
AIは営業を代わりにやってくれる魔法のツールではありません。
でも、今まで人が何時間もかけていた「会社を調べる」「送る理由を考える」「下書きを作る」作業はかなり減らせます。
営業リストを持っている会社ほど、この使い方は相性がいいと思います。
また別の記事で今回の実装方法の記事は生成しますのでぜひ見てください。