---
title: "スピリッツグループが AI で、営業担当者に今週どこへ行くべきかを示し、売上を伸ばしている方法"
metaTitle: "スピリッツグループの AI 営業レコメンド、11 市場で"
who: "グローバルなワイン・スピリッツグループ"
brick: ai-on-your-data
industry: "ワイン・スピリッツ、エンタープライズ"
order: 1
metric: "11 市場に展開"
cardFigure:
  value: "11"
  label: "展開した市場"
teaser: "スピリッツグループの AI によるレコメンドを、営業担当者の手元に届けました。11 市場で 50 以上のアプリケーション、各市場の展開は 2〜3 か月です。"
builtWith: ""
stack: [retool, snowflake]
sectors: ["ワイン・スピリッツ"]
size: enterprise
types: [business-app, field-app]
image:
  src: "/assets/work/spirits-group-ai-sales-recommendations.jpg"
  alt: "テーブルを囲んでウイスキーを楽しむ友人たち"
  credit: "OurWhisky Foundation"
  creditUrl: "https://unsplash.com/@ourwhiskyfoundation"
  source: "https://unsplash.com/photos/phdC6IRiWwA"
numbers:
  - value: "11"
    label: "展開した市場"
  - value: "2〜3"
    label: "1 市場の展開にかかる月数"
  - value: "50+"
    label: "アプリケーション"
---

ある国で販売するには、その国の販売店を知る必要があります。しかも販売店は常に変わり続けます。バーや店舗は毎日開店し、閉店しています。営業担当者は今週どこを訪問し、そこで何を売るべきでしょうか。

あるグローバルなワイン・スピリッツグループは、その答えをアルゴリズムの中に持っていました。担当者ごとに、どこへ行き何を売るかを、目標と活動の優先順位とともに推奨するアルゴリズムです。私たちのアプリケーションで、各市場のビジネスプランナーが戦略を設定し、営業担当者はスマートフォン、タブレット、パソコンに届くレコメンドをもとにそれを実行します。

## in-place

スピリッツグループが、バーや店舗に直接販売することはまれです。販売先はディストリビューターや卸売業者で、彼らが販売店に売ります。そのためグループは、自ら見ることのできないものを購入していました。データプロバイダーからのテリトリーデータと、ディストリビューターからの販売データです。

データはそろっており、まもなくアルゴリズムも完成しました。しかし、それを営業担当者の手に届けるものはありませんでした。テリトリーに戦略を適用する手段もありませんでした。たとえば新商品を発売するとき、まずどこで売るべきかの目標を定める手段です。

## objectives

1. 新しい市場をすばやく展開し、各市場からのフィードバックをもとにレコメンドと使い勝手を改善する。
2. ビジネスプランナーが、自分のテリトリーにビジネス戦略を適用できるようにする。
3. 営業担当者の目標達成を、レコメンドを最大限に活かせる使い勝手で支援する。
4. 各市場の成果をより早く得る。

## did

**プログラムの中のチーム。** データサイエンティスト、データエンジニア、データアナリスト、コンサルタント、事業部門のチームと、日々ともに働きました。フランスと米国のチームでアプリケーションを主導し、多くのメンバーにプラットフォームのトレーニングも行いました。

**コントロールタワー。** 各市場のビジネスプランナー向け。どの商品を推し、週次・月次の目標をどう置くか、何店舗で扱ってもらうか、どのチェーンを除外するかを決め、アルゴリズムを実行して結果を比較し、一つを現場に配信します。

**現場アプリ。** 営業担当者向け。訪問すべき販売店、それぞれで売るもの、目標、そして実施した内容。

**市場ごとの専用アプリ。** 市場によって、データも、成熟度も、担当者が持ち歩く端末も異なります。スマートフォン、タブレット、デスクトップ。そのため各市場に専用のアプリケーションがあり、これまでに 50 を超えます。共通モジュールの上に構築しているので、次の市場は前の市場の成果から始められます。

## result

今では各市場のプランナーが、自分たちの戦略をアルゴリズムの実行に変え、現場へ送り出しています。私たちは 1 市場を 2〜3 か月で展開し、プログラムは各市場の成果をより早く得られるようになりました。営業担当者は AI の推奨の 85% を実行し、売上は市場によって 1.5%〜4.5% 伸びています。

---

## Sabai System

- Book a call: https://cal.com/sabaisystem/discovery-call-30
- Email: contact@sabaisystem.com
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/sabaisystem

- [Home](https://sabaisystem.com/index.md)
- [Case studies](https://sabaisystem.com/case-studies.md)
- [How a spirits group increases its revenue by telling every sales rep where to go this week, with AI](https://sabaisystem.com/case-studies/spirits-group-ai-sales-recommendations.md)
- [How a luxury group automates every workflow and contract, with each market's own rules](https://sabaisystem.com/case-studies/luxury-group-contracts-and-approvals.md)
- [How a luxury group protects the promise in every bottle](https://sabaisystem.com/case-studies/luxury-group-bottle-traceability.md)
- [How a fashion group gets its suppliers to optimise every shipment](https://sabaisystem.com/case-studies/fashion-group-supplier-shipments.md)
- [How a seafood procurement platform opened to new verticals and accelerated onboarding in new markets](https://sabaisystem.com/case-studies/fresh-food-platform-supplier-onboarding.md)
- [How a startup is making recycling easy across the whole fashion industry](https://sabaisystem.com/case-studies/recycling-startup-textile-traceability.md)
- [How a lingerie brand keeps every store in sync](https://sabaisystem.com/case-studies/lingerie-brand-operations-platform.md)
- [Legal notice and privacy](https://sabaisystem.com/legal.md)
- [Site map for agents](https://sabaisystem.com/llms.txt)
- [The whole site in one file](https://sabaisystem.com/llms-full.txt)