実践

営業の顧客フォローアップをAIで自動化:メールから次アクションまで

営業担当の方が毎日対応する「顧客フォローアップ」。メールの作成から次アクションの設定まで、AIを活用して自動化する方法を、tugiloが現場で実践している型で解説します。

営業の顧客フォローアップをAIで自動化:メールから次アクションまで

この記事はどんな人向けか
  • 既存顧客のフォローアップに時間を取られる営業担当者
  • フォローアップメールの型がバラバラで、品質が安定しない担当者
  • 「やらなくていいフォロー」が多く、本当に効くフォローに集中したい現場責任者

営業のフォローアップで本当に効くのは、新規も既存も一緒に扱うのではなく、既存顧客フォローに限定して型を決めることです。結論から言うと、営業がAIで楽になるより、「やらなくていいフォロー」を減らす方が効果が出ます。 以下では、既存顧客フォローに絞ったtugiloの型と、AIに任せない部分をまとめます。


はじめに

営業の顧客フォローアップをAIで自動化、と言うと、

新規・既存を一緒に「メールから次アクションまで」と広く扱いがちです。

営業AI記事は飽和しているので、

対象を絞ると差別化できます。

この記事では、既存顧客のフォローアップに限定します。

  • 新規営業(初回アプローチ・商談前)→ 対象外
  • 既存顧客(契約済み・継続フォロー・アフターフォロー)→ 対象

既存顧客に絞ると、

  • フォローアップの目的が「継続」「次の発注」「満足度維持」と整理しやすい
  • メールの型(お礼・情報共有・次アクションの提案)を1パターンにしやすい
  • 「やらなくていいフォロー」を減らしやすい

実際にtugiloに相談が来るケースでも、

営業がAIで楽になるより、「やらなくていいフォロー」を減らす方が効果が出ます。

フォローすべき顧客と、フォローしなくていい顧客を分ける。

そのうえで、フォローすべき顧客には型(メール・次アクション)を決めてAIで下書きを出す、という順番にすると定着しやすいです。


既存顧客フォローの「入力→処理→出力」を分解する

1
手順

Step 1:入力の整理

  • 顧客情報(会社名、担当者、契約内容、前回連絡日)
  • フォローアップの目的(継続確認/次の発注/情報共有のどれか)
  • 過去のフォロー履歴(メール、反応、結果)

例外: 緊急案件、クレーム、契約条件変更は人が対応

Step 2:処理(メール下書き+次アクションの骨子)

  • メールの下書き(目的に合わせた型:お礼/情報共有/次アクション提案)
  • 次アクションの骨子(いつ・何を・誰が)

例外: 機密・金額・条件が含まれる場合は人が書く

Step 3:出力(メール送信+次アクション登録)

  • メールの送信(人が最終確認したうえで)
  • 次アクションの登録(CRM・リマインダー)
  • フォロー履歴の記録

例外: 送信エラー、システムエラー


そのまま使える:既存顧客フォロープロンプトの型

既存顧客の「目的」と「前回連絡の要点」を渡し、メール下書き次アクションの骨子を出させるテンプレです。

既存顧客フォロー用メール・次アクションの下書き
```
以下の情報を基に、既存顧客向けフォローアップメールと次アクションの骨子を出力してください。

【顧客情報】
- 会社名・担当者: [要点のみ]
- 契約内容・前回連絡日: [要点のみ]

【フォローアップの目的】
- 継続確認 / 次の発注 / 情報共有 のいずれか

【過去のフォロー】(あれば)
- 前回のメール・反応: [3行以内]

【出力形式】
1. メール件名(1行)
2. メール本文(挨拶・目的に沿った本文・次アクションの案内・署名の骨子)
3. 次アクションの骨子(いつ・何を・誰が)
4. 要確認フラグ(金額・条件が含まれる場合は人が書く旨)

【注意】
- 金額・契約条件・クレームは含めない。それらは人が書く。
```

AIが苦手な部分:人がやる理由

AIは**「やらなくていいフォロー」の判断金額・条件の表現**を正確に扱えません。

  • どの顧客にいつフォローするか(優先度・タイミング)
  • メールに金額・条件を書くかどうか
  • クレーム・緊急案件の有無

これらは人が決め、AIには「フォローする顧客」と「目的」を渡したうえで下書きを出させます。


まとめ:既存顧客フォローを効かせるには

既存顧客フォローを効かせるには、

  • 対象を既存顧客に限定する。 新規営業と混ぜない。
  • 「やらなくていいフォロー」を減らす。 フォローすべき顧客と型を決めてからAIで下書きを出す。
  • 営業がAIで楽になるより、やることを絞る方が効果が出る。 型を決めてからAIに渡す。

tugiloから一言

私たちは、

「AIでフォローアップを自動化しましょう」だけは言いません。

「やらなくていいフォローを減らして、型を決めてからAIで下書きを出しましょう」

そのほうが、

フォローが効き、

営業の時間も空きます。


tugilo視点まとめ
  • 対象は既存顧客フォローに限定する。 新規営業と混ぜると型が決まりにくい。
  • 営業がAIで楽になるより「やらなくていいフォロー」を減らす方が効果が出る。 フォローすべき顧客と型を決めてからAIに渡す。
  • AIは「やらなくていいフォロー」の判断と金額・条件の表現が苦手。 人は優先度・タイミング・内容の最終確認を担当する。

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既存顧客フォローの「型の決め方」や、やらなくていいフォローの見極めについて、お気軽にご相談ください。

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次廣淳のプロフィール写真

次廣 淳(つぎひろ あつし)

執筆者

tugilo(ツギロ)
中小企業向けに、業務改善・システム開発・AI活用支援を行っています。

これまで、予約管理システム・業務支援ツール・社内向け管理システムなど、実務で使われるWebシステムの設計・開発・運用を担当してきました。

AI活用については、「導入して終わり」ではなく業務に定着するか/事故が起きないかを重視して設計しています。

この記事では、実際の案件や検証を通じて得られた判断基準・失敗しやすいポイントを中心に解説しています。

※ 本記事は、実務での検証や判断経験をもとに整理した内容であり、特定のAIツールやサービスの利用を推奨・勧誘するものではありません。

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