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30分でわかるAI BDR実装入門 -営業メール自動化で終わらせない、商談創出のAI Agent設計-

イベントの詳細

営業活動にAIを導入しても、商談創出が思うように増えない。

その原因は「メール文面」ではなく、商談創出プロセス全体の仕組みにあります。

AI BDRは、AIが営業メールを書くだけの仕組みではありません。リスト作成、案件の優先順位付け、顧客調査、過去接点の整理、アプローチ文作成、人間レビュー、CRMへの結果記録までを一連の流れとして設計することで、営業担当者がより価値の高い顧客接点に集中できる状態をつくるものです。

本ウェビナーでは、Merが自社で実装しているAI BDRの仕組みをもとに、商談創出をAI Agentで自動化・仕組み化するための実践知を30分で解説します。

営業メール自動化だけでは成果につながりにくい理由、AI Agentを動かす起点、CRMデータ整備の重要性、そして人とAIが役割分担しながら営業成果を高める運用設計についてお届けします。


こんな課題はありませんか?

  • AIで営業メールは作れるが、商談創出の成果につながっていない
  • インサイドセールスのリスト作成や優先順位付けが属人的になっている
  • CRMに過去接点や顧客情報はあるが、営業活動に十分活用できていない
  • 営業担当者が調査、文面作成、記録作業に時間を取られている
  • AI Agentを営業組織にどう実装すべきか、具体的なイメージが持てない

本ウェビナーで得られるヒント

  • AI BDRを「営業メール自動化」で終わらせないための設計思想
  • 商談創出プロセスをAI Agentで分解・実装する方法
  • リスト作成、優先度付け、顧客調査、アプローチ作成、取引サマリーのAgent設計
  • AI Agentの出力品質を高めるCRMデータ整備のポイント
  • 人間レビューを組み込んだ、現実的なAI BDR運用の始め方

こんな方におすすめ

  • 経営者・営業責任者
  • インサイドセールス責任者
  • RevOps / Sales Ops / 営業企画の担当者
  • 営業活動の自動化・AI活用を推進している方

株式会社Mer

組織が成果を出し続けるために必要な、 データ・業務プロセス・役割・自動化を統合した“運営の仕組み”をAI前提で構築

株式会社Mer(メル)は、AIを前提とした運営構造(Operations)に再設計するAI Operations Companyです。
データ・業務プロセス・役割・自動化を統合し、組織が成果を出し続けるための「再現性ある運営基盤」を構築します。