AI+ Sales Practitioner (English)

教材および参加者への配布物

受講者には、AI CERTs LMS (Learning Management System) のアクセス権が付与されます。
LMS経由で下記が提供され、オンラインで自主学習できます。
（全て英語）
・電子書籍 (E-Books): 詳細な知識と学習サポートを提供する包括的なデジタルガイド。
・ビデオ: 理解度と学習体験を高めるための魅力的なビジュアルコンテンツ。
・オーディオブック: いつでも学べる、便利な音声ベースの知識共有。
・ポッドキャスト: 専門家の議論や実例を交えた洞察に富む音声セッション（二人の受け答え形式の音声）。
・ハンズオン: 演習、ケーススタディ、応用学習を通じた実践経験（自分の手を動かして行う演習）。
・モジュール（章）別確認問題: 学習を定着させ、概念的な明確さを試すための対話型確認問題。
・追加リソース: 知識と実用的な応用を深めるための補足資料とツールリスト。
・AIメンター：チャットボットに質問
・模擬試験（Exam Simulator）：本番の認定試験受験前に試す練習

なおAI CERTs LMSへは、次のアクセス手段が提供されます。
・Webブラウザ経由（PC、タブレット等）
・モバイルアプリ経由（Android、iOSのスマートフォン、タブレット）

修了の証明書は次の2種類がございます。それぞれ修了後に受講者ご自身によりLMSから入手できます。
・Certificate Completion（受講完了証明書）
　本コースの全てのモジュール（章）の確認問題（Quiz）を修了すると発行されます（条件：全てのモジュールのQuizを8割以上正解）
・Professional Certification（合格証明書、資格証明書）
　LMS内の認定試験（Examination）に合格すると発行されます（条件：7割以上正解）。
　こちらが履歴書・名刺等に記載可能な認定になります。
　認定の有効期間は12カ月です。

ここに注目!!

本製品は認定試験（オンラインで自PC等で受験）を含みます。LMSにて提供されます。
（全て英語）
・Examination：オンラインプロクター（※）による認定試験（再受験Retake１回付き）
　（※）試験監督、不正検知する仕組み

受講対象者

このコースの受講対象者は次の通りです。

・セールスエグゼクティブ（営業部門の責任者）:
　AIを活用してセールスプロセスを自動化し、顧客関係管理（CRM）を強化することで、売上実績の向上を目指したい方。

・マーケティング専門家:
　AIをマーケティング戦略に統合し、ターゲティング、パーソナライゼーション、エンゲージメントの質を高めたい方。

・ビジネス開発マネージャー:
　AI駆動型の洞察力を活用し、新たなビジネス機会を発掘し、事業の成長を牽引したい方。

・プロダクトマネージャー:
　AIを活用して顧客の真のニーズを理解し、価格戦略の最適化や製品ポジショニングの改善を行いたい方。

・コンサルタント:
　組織が収益性や業務効率性を高めるAIを活用したセールス戦略を導入する支援を行いたい方。

前提条件 / 前提知識

このコースを受講する前に受講者が習得しておく必要がある知識およびスキルは次のとおりです。

・基本的なセールス知識: セールスプロセスと戦略に関する理解
・デジタルリテラシー: CRMやセールス関連ソフトウェアツールの利用に慣れていること
・分析的思考力: データや傾向を解釈する能力
・AIの基礎知識: AIの概念や専門用語に関する基本的な理解
・コミュニケーションスキル: 明確かつ説得力があり、プロフェッショナルな対人折衝能力

目的

このコースを修了すると次のことができるようになります。

• ・AIを活用したセールスオートメーション:
  　AI技術を用いて、リード管理、フォローアップ、顧客エンゲージメントといった定型業務を効率化し、生産性を向上させます。
  
  ・セールス予測と意思決定:
  　AI駆動型ツールを活用し、データを分析し、売上の傾向を予測し、ビジネス成長に向けた根拠に基づいた戦略的な意思決定を行います。
  
  ・AIによるCRM統合:
  　AIをCRMシステムに組み込む方法を習得し、顧客関係管理（CRM）および業務パフォーマンスを大幅に向上させます。
  
  ・パーソナライズされた顧客エンゲージメント:
  　AIを用いて顧客の行動や好み（ニーズ）を分析し、個別化されたセールス戦略の策定とコンバージョン率の改善を実現します。

アウトライン

Course Overview

• Course Introduction

Module 1: Introduction to Artificial Intelligence (AI) in Sales

• 1.1 Fundamentals of AI
• 1.2 Generative AI and Modern Evolution of AI in Sales
• 1.3 AI Tools and Technologies that Transform Sales
• 1.4 Benefits and Challenges in the Adoption of AI in Sales
• 1.5 Real-world Examples and Applications of AI in Sales
• 1.6 The Future of AI in Sales

Module 2: Understanding Data in Sales

• 2.1 Categories of Sales Data
• 2.2 Techniques for Effective Data Collection
• 2.3 Basic Concepts of Data Analysis and Interpretation
• 2.4 Data Management Methods
• 2.5 Data Protection Principles
• 2.6 Data Integration in CRM Systems
• 2.7 Overview of Analytical Tools
• 2.8 Ethical Use of Sales Data
• 2.9 Case Studies: Real-World Data Applications

Module 3: AI Technologies for Sales

• 3.1 Introduction to Machine Learning in Sales
• 3.2 Predictive Analytics: Sales Trend Forecasting
• 3.3 NLP for Enhancing Customer Interactions
• 3.4 Chatbots: Customer Service Automation
• 3.5 Segmentation: Tailoring Customer Experiences
• 3.6 Personalization: Customizing Sales Approaches
• 3.7 Recommendation Engines: Driving Product Suggestions
• 3.8 Sales Automation: Streamlining Sales Processes
• 3.9 Performance Analysis: Measuring Sales Effectiveness
• 3.10 Modern AI Sales Stack: Generative AI, Copilots, and Intelligent Workflows

Module 4: Implementation of AI in CRM Systems

• 4.1 Foundation of CRM Systems
• 4.2 AI Integration into CRM Systems
• 4.3 Lead Scoring
• 4.4 Customer Insights
• 4.5 Sales Automation
• 4.6 Personalized Communication
• 4.7 Chatbots and CRM
• 4.8 Gaining Actionable Insights from Data
• 4.9 Case Studies
• 4.10 Modern AI CRM Stack: Tools, Integrations, and Execution Layer

Module 5: Sales Forecasting with AI

• 5.1 Introduction to Sales Forecasting
• 5.2 Overview of Predictive Models in Forecasting
• 5.3 Data Preparation for Analysis
• 5.4 Identifying Sales Patterns and Trends
• 5.5 Enhancing Forecast Reliability
• 5.6 Key Forecasting AI Tools in AI
• 5.7 Utilizing Real-time Data for Forecasts
• 5.8 Developing Forecasts for Different Outcomes
• 5.9 Measuring the Success of Sales Forecasts
• 5.10 Case Study – How SaaS Companies Forecast Revenue Using AI

Module 6: Enhancing Sales Processes with AI

• 6.1 Task Automation
• 6.2 AI-driven Email Marketing
• 6.3 Social Media with AI Analytics
• 6.4 AI-Powered Lead Generation
• 6.5 Customer Segmentation
• 6.6 Optimization of Sales Visits and Calls
• 6.7 Tailoring Content with AI Insights
• 6.8 Real-Time Sales Activity Monitoring
• 6.9 Upselling and Cross-selling with AI

Module 7: Ethical Considerations and Bias in AI

• 7.1 Ethical Use of AI in Sales
• 7.2 Bias Identification in AI Systems
• 7.3 Bias Mitigation
• 7.4 Transparency in AI Decision Making
• 7.5 Accountability for AI Actions
• 7.6 Safeguarding Customer Data
• 7.7 Regulatory Compliance
• 7.8 Building Customer Trust through Ethical AI
• 7.9 Anticipating Ethical Problems in AI Advancements

Module 8: Practical Workshop

• 8.1 Scenario-Based Exercises
• 8.2 Addressing Sales Challenges with AI
• 8.3 Collaborative AI Implementation Plans
• 8.4 Hands-On Workshop: AI-Powered Sales Execution using HubSpot CRM

Optional Module: Introduction to AI Agents for Sales

• 1. What are AI Agents
• 2. Types of AI Agents
• 3. Applications and Trend of AI Agents in Sales
• 4. Case studies
• 5. Hands-on

認定試験の内容と出題割合

• Introduction to Artificial Intelligence (AI) in Sales: 13%
• Understanding Data in Sales: 13%
• AI Technologies for Sales: 13%
• Implementation of AI in CRM Systems: 13%
• Sales Forecasting with AI: 13%
• Enhancing Sales Processes with AI: 13%
• Ethical Considerations and Bias in AI: 13%
• Practical Workshop: 9%

関連資格