案件を進める|受注後・顧客深耕

既存顧客からの受注を増やす営業AIプロンプト10選

受注後の関係づくり、追加提案の切り口、解約の兆しの発見に使うプロンプトです。

10 件のプロンプト

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受注後・顧客深耕コピペで完結

導入事例作成のAIプロンプト|インタビュー設計と依頼メールまで

複数回の商談ログとSFA/CRMの取引情報から、導入事例の仮説ストーリーを組み立て、その空白を埋めるインタビュー質問と、お客様への依頼メールまでコピペで生成します。導入事例の作成をAIで前倒しし、「何を聞くか」「どう頼むか」で止まらないための下ごしらえプロンプトです。事実と推測を分け、未確認の数値は載せない設計になっています。

  • 資料・提案書
  • メール文面

必要データ商談の文字起こし(複数・期間)・SFA/CRMデータ

受注後・顧客深耕ワークフロー

解約リスク顧客の巻き返し・更新提案を設計する

解約リスクのある既存顧客のSFA/CRM記録と、複数回の定例商談の文字起こしを貼るだけで、解約リスクの診断・巻き返しの打ち手・更新提案メールの下書きまでを一連で作るプロンプトです。事実と推測を分け、記録にない解約理由を作らないので、更新前の立て直しの設計にそのまま使えます。

  • 分析・レポート
  • メール文面

必要データSFA/CRMデータ・商談の文字起こし(複数・期間)

受注後・顧客深耕コピペで完結

定例商談ログから顧客の要望と拡大の種を整理する

既存顧客との定例が何回か重なると、要望や次の相談があちこちの会議・メールに散らばって、追いきれなくなります。このプロンプトは、複数回の定例商談ログとメール履歴を貼るだけで、**顧客の要望・自社が返しそびれている宿題・取引拡大の種**を、根拠となる発言の引用付きで整理します。「顧客の要望を整理するAI」の使い方として、CS・営業企画のレビュー準備にそのまま使えます。

  • 分析・レポート
  • 議事録・要約

必要データ商談の文字起こし(複数・期間)・メール・チャット履歴

受注後・顧客深耕コピペで完結

活用レビュー(QBR)資料と次の一手をAIで生成する

顧客の契約・利用データと、これまでの定例商談の記録を貼るだけで、四半期の活用レビュー(QBR)資料の下書きと「次の一手」の提案をまとめるプロンプトです。顧客が口にした成果を「顧客申告」として扱い、データにない項目は「未確認」と書き分けるので、そのままQBRの準備たたき台に使えます。

  • 資料・提案書
  • 分析・レポート

必要データSFA/CRMデータ・商談の文字起こし(複数・期間)

受注後・顧客深耕定常自動実行

利用ログから定着のつまずきを検知しフォロー起票

SFA/CRMの利用状況データとメール履歴を貼るだけで、顧客の定着がどこで止まっているかを検知し、フォローアップのタスクまで起票するプロンプトです。利用率の低下や返信の途絶を事実と推測に分けて整理し、次に誰へ何をするかを具体的に返します。

  • 分析・レポート

必要データSFA/CRMデータ・メール・チャット履歴

受注後・顧客深耕コピペで完結

顧客課題に合わせたオンボーディング活用ロードマップ

受注前後の複数商談の文字起こしとSFA/CRMのデータから、その顧客が製品を導入した目的・課題に合わせて、立ち上げの活用ロードマップを設計するプロンプトです。何をどの順で使えるようにし、各フェーズで何をもって「立ち上がった」とするかまで、発言ベースで整理します。

  • 資料・提案書
  • 分析・レポート

必要データ商談の文字起こし(複数・期間)・SFA/CRMデータ

受注後・顧客深耕コピペで完結

キックオフのアジェンダと初期成功指標を設計する

受注後の導入キックオフを立ち上げるためのプロンプトです。営業フェーズの複数の商談文字起こしと社内資料から、顧客の目的・関係者・期待値を引き継ぎ、キックオフのアジェンダ、確認すべき質問、初期の成功指標の案までをまとめます。導入キックオフをAIで下ごしらえしたい場面のための型です。

  • 質問リスト・アジェンダ
  • 資料・提案書

必要データ商談の文字起こし(複数・期間)・社内資料

受注後・顧客深耕コピペで完結

商談履歴から営業→CS引き継ぎ書を自動生成する

受注までの複数商談の文字起こしとSFA/CRMの案件記録から、営業担当がカスタマーサクセスへ渡す引き継ぎ書を自動で下書きするプロンプトです。購入の決め手・約束した条件・現場の懸念を発言ベースで整理し、抜けやすい申し送りを一枚にまとめます。

  • 資料・提案書
  • 議事録・要約

必要データ商談の文字起こし(複数・期間)・SFA/CRMデータ

商談の一次情報をAIが利活用、
営業担当者の行動が変わる

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