販売シナリオ: カスタマイズされた売り込みを行う(営業向け Copilot)

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利用可能な: 販売用Microsoft 365 Copilot シナリオレベル:
伸ばす

影響を受けるKPI

クローズ率

売上あたりの収益

追求した機会

価値のメリット

収益成長

従業員の経験

Copilotを使用してカスタマイズされたピッチを作成する


1. ディスカバリーセッションの準備

Loop で Microsoft Copilot を使用してアイデアを生み出し、コラボレーションを強化し、チームと協力して顧客発見セッションの準備をします。

Microsoft Loop icon

LoopのCopilot

利点: チームでブレインストーミングする 創造的なアイデアの主要な貢献者として Copilot を使用しています。

Copilotラボで試す: 戦略をブレインストーミングする

2. 企業研究

Copilot にオンライン年次レポートの要約を依頼して、アイデアを検証し、顧客についてさらに詳しく学びます。Copilot for Sales にアカウントの要約を依頼し、Copilot for Sales で CRM の洞察を引き出してください。

Microsoft Copilot icon

Copilot1

Microsoft Copilot icon

ビジネスチャット2

Copilot for Sales icon

販売用 Copilot

利点: 情報を素早く引き出す IT 支出の変更や長大なドキュメントからの新製品リリースなどにより、時間を節約できます。

3. やりとりを確認する

Copilot に、会議の前に最近の顧客メール スレッドを使用して箇条書きのメモ リストを作成し、顧客の質問を理解するように指示します。Copilot に通話用のスクリプトを準備してもらいます。

Microsoft Copilot icon

ビジネスチャット2

Copilot for Sales icon

販売用 Copilot

利点: 検索時間を節約する チャットやメールの情報を調べて、スレッドをざっとスキャンした場合よりも完全な情報を得ることができます。

Copilotラボで試す: 会議の準備

4. 営業プレゼンテーションを更新する

PowerPoint で Copilot を使用して、電子メールの概要からコピーした詳細と業界に関連するビジュアルを使用して、顧客の特定の関心とニーズに合わせてカスタマイズされた新しいスライドをプレゼンテーション デッキに追加します。

PowerPoint icon

PowerPointのCopilot

利点: 素早く プレゼンテーションをパーソナライズする
顧客固有のトークポイントとデータを提供します。

5. 会議を要約する

会議が終了したら、Teams の Copilot から会議の要約を確認し、重要なポイントとアクション項目を確認します。Copilot for Sales は、販売キーワードと KPI の分析を提供します。要約を CRM システムに入力します。

Copilot for Sales icon

販売用 Copilot

Microsoft Teams icon

TeamsのCopilot

利点: 避ける 会議の録音を聞く そしてその時間を提案の改善に費やします。

6. 提案書を作成する

Word で Copilot にドラフトを生成するよう指示し、顧客との会議の情報をプロンプトに追加してドラフトを充実させ、最終的な提案書を作成します。

Word icon

WordのCopilot

提案の質を向上させる Copilot に改善を依頼し、特定のトピックに焦点を当てます。

1Copilotにアクセスする マイクロソフト または Microsoft Copilot モバイル アプリを起動し、トグルを「Web」に設定します。

2ビジネスチャットにアクセスするには マイクロソフト または Microsoft Copilot モバイル アプリを起動し、トグルを「Web」に設定します。

3Copilot エージェントにより、Microsoft 365 Copilot は会社固有のアプリにアクセスできるようになります。これまでは、レコード システムからデータを取得するには API 呼び出しが必要でした。このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。

このサンプル シナリオの内容は、デモンストレーションのみを目的としています。Copilot が組織のビジネス プロセス、規制要件、責任ある AI 原則とどのように適合するかを評価する必要があります。