ご提案書サンプル ─ 初回お打ち合わせ資料のイメージ

受発注の次は、「顧客を識る」番です。
購買データ × リアルな接点を一つに。

自社BtoB-ECに積み上がる購買データと、営業・開業支援で交わす"生の会話"を一元化し、 取引先一社ごとに最適な提案を。少人数のまま、LTV(顧客生涯価値)に厚みを出すご提案です。

ご提案先:株式会社〇〇 代表取締役社長 〇〇 様(食品材料卸のモデルケース) | 20XX年X月

CURRENT ─ 公開情報から拝見した、御社の現在地

御社はすでに、同業の一歩も二歩も先にいらっしゃいます。

だからこそ、ご提案は「入口」ではなく その先の"活用" に向けます。

完了済み

受発注DXは"卒業"

BtoB-ECで受注が大きく増えても残業ゼロ。RPAで定型業務も自動化済み。中小卸では先進事例です。

🛡️
同業最先端

メール基盤も先進

Google Workspace に加え、なりすまし対策(DMARC)も上位設定。情報基盤の土台は十分です。

📨
伸びしろ

"攻めの活用"は、これから

溜まった購買データを起点に、追加提案・クロスセル・先回り情報提供する仕組みは、まだ余地があります。

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外部環境

全国ECの法人開拓

全国規模のECが法人取引の開拓を加速。"地域 × 専門 × 関係性"で守り、攻める設計が効いてきます。

CONCEPT ─ 王道の考え方

購買データ"だけ"では、半分。
「何を買ったか」に「何を話したか」を重ねると、提案が変わる。

「いつもの小麦粉」と通じ合える関係=御社の財産です。その商談・コンサル・開業相談で交わす"生のニーズ"を、 購買データと同じ場所で管理する。両方が揃って初めて、「次に何をご提案すべきか」がデータで見えてきます。

購買データ単独で見ると
  • 何が・いつ・いくつ売れたかは分かる
  • でも「なぜ」「次に何を欲しがるか」は読めない
  • 提案は担当者の記憶と勘に依存
+→
"会話・ニーズ"を重ねると
  • 取引先ごとの状況・課題・狙いが文脈で分かる
  • クロスセル余地・離反の兆しが見える
  • 誰が対応しても、最適な一手が出せる

STORY ─ 現場は、こう変わります

「気づけた人だけが動く」から、「誰もが、最適な一手を打てる」へ。

BEFORE ─ いま

「A店、最近チョコの発注が止まってるな…」と気づけるのは、たまたまベテランが思い出したとき。気づけなければ、取引は静かに他社へ流れていきます。商談で聞いた良い話も、担当者の頭の中にしか残りません。

AFTER ─ 一元化 × AIエージェント

毎朝、AIが「発注が落ちている"要注意"の取引先」「この商品を勧めると喜ばれそうな取引先」をリスト化。営業はそれを見て一本ご連絡するだけ。商談で伺った内容は話すだけでCRMに記録され、次のご提案の燃料になります。

効きどころ ─ 新規を追い続けるより、既存の取引先を一社ずつ厚くするほうが確実です(一般に、新規獲得は既存維持より多くのコストがかかると言われます)。客単価とリピートが少しずつ上向くだけでも、数千社規模では大きく積み上がります。※具体的な効果は御社のデータで精緻に試算します。

ARCHITECTURE ─ BtoB-ECの"基盤"に、顧客情報の正本を置く

ECは受注の入口のまま。その土台にCRM=顧客の正本を据えます。

▲ 生まれる打ち手・成果
最適な提案・売上アップ
取引先ごとの最適提案・クロスセルでLTVを厚く
開業支援・コンサルのパイプライン可視化
売上予測・離反の早期発見
AIエージェント層 ─ データを"打ち手"に翻訳
🔎 クロスセル余地の高い取引先を抽出
📉 売上が減少傾向の取引先を検知・要因分析
🗺️ 開業支援リードの有望度をスコア化
CRM = 顧客情報の正本(一元化のハブ)
下記の"バラバラの接点"を、取引先1社に束ねる
🛒 BtoB-EC
購買データ
🤝 商談・コンサル
会話/ニーズ
✉️ メール
のやり取り
📞 電話
の応対
🏪 開業支援など
案件パイプライン
▲ 取り込み
既存の土台を活かす ─ Google Workspace(メール・ファイル) / 既存RPA(自動化) / 自社BtoB-EC の運用

※ CRMの具体製品は、御社の規模・既存のEC/Google Workspaceとの相性を踏まえ、過剰投資にならない構成をフラットに選定します。

PRIORITY ─ ご提案の優先順位

1
本丸

購買データ × 顧客接点の一元化(CRM基盤)+ AIエージェントで、LTVに厚みを

BtoB-ECの購買データ・リアルな商談/コンサル・メール・電話・開業支援の状況を一つに束ね、 AIエージェントが「攻め先・守り先・有望リード」を提示。人を増やさずに、一社ごとの取引を深くします。

① クロスセル余地の抽出 ② 売上減少の早期検知・要因分析 ③ 開業支援パイプラインの可視化 ④ 売上予測への活用
2
本丸の"副次効果"

値上げ局面の「先回り速報」通知 ─ リッチHTMLメールで

一元化した取引先データを使い、「この原材料は値上がりの可能性」「今のうちにこの商品を」を、 見やすいHTMLメールで取引先に速報で届ける。原材料高騰が続く今、御社の情報提供そのものが差別化=関係を強くし、解約を防ぎます。

原材料の値上げ"予報" 取引先の属性別に出し分け 新商材・新商品の案内にも展開

ROADMAP ─ 小さく始めて、効果を見ながら広げる

いきなり大型ではなく、見える化 → 提案 → 予測の順で。

NOW | 0〜3ヶ月
  • CRMで「取引先360°ビュー」を構築(購買+会話を一元化)
  • 値上げ・新商品の先回りHTML配信を開始
  • 生成AIで通知文・提案文の下書きを自動化
LATER | 12ヶ月〜
  • 蓄積データを用いた売上・需要の予測
  • EC体験のさらなる最適化
  • 開業支援のスケール(標準化)
ゆくゆくは業界のプラットフォームとして、
地域の経済活動を牽引する企業にしていきたい
─ 社長が、あるインタビューで語られていた言葉です。

そのプラットフォームの土台は、商品でも物流でもなく、「顧客を深く識るデータ」だと私たちは考えます。
本日のご提案は、その確かな第一歩です。

NEXT STEP ─ 落としどころ

本日は「答え合わせ」を。その先は、御社専用の"戦略の言語化"へ。

本日お話しした仮説を、御社の実情に当てて磨く——その正式な入口が 「AI時代の営業戦略アドバイザリ」です。2〜3時間のヒアリングから始め、 本日お見せした構成図やロードマップを、御社専用に精緻化してお渡しします。 ツールありきではなく、"自社に本当に必要な施策と構成"を中立的に言語化するのが目的です。

STEP 01 | 本日(無料)

仮説の答え合わせと、いちばん効きそうな領域の特定

STEP 02 | ヒアリング

2〜3時間、御社に伺い営業課題を中立的に言語化・分析

STEP 03 | 戦略報告書

15〜20ページ:営業ファネル現状図・SWOT・AI×DX施策の優先度・システムアーキテクチャ・実装ロードマップ

AI時代の営業戦略アドバイザリを見る →
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※ いきなり大きな投資は不要です。まず御社の現状と打ち手を"見える化"し、本当に必要な構成だけを。実装フェーズの初期費用は 「デジタル化・AI導入補助金」(2026年春予定) の活用も視野に入れられます。