• 配車計画の最適化
  • 問い合わせ対応速度向上
  • 各案件における収益性の把握
  • 営業活動実績の可視化
  • 担当エリアの最適化

勘と経験を元にした配車計画が行われている

走行データを蓄積・分析することで、データに基づいた配車計画の見直しが可能

走行データから車両1台1台の無駄な動き、過剰配置をあぶり出し、実情に合わせた配車計画を短期間で作成、検証することが可能です。繁閑期に合わせて車両配置を最適化することで、営業機会の最大化を目指します。

ドライバーの現在位置が把握できず、お客様からの急な問い合わせ対応に時間を要する

リアルタイムに全車両の位置情報を把握でき、問い合わせ対応速度が各段に向上

現在位置を瞬時に把握できるため、問い合わせの度にドライバーへ「今どこにいますか」と連絡を取る必要がなくなります。「近くにいるので、後5分ほどで到着します」などの到着予想時刻を即座にお伝えすることで、お客様との信頼関係を構築し、売上アップに貢献します。

案件ごとの収益性を考慮できていない

移動コストと案件単価のデータを集計し、収益性の向上へ貢献

走行データを元に、移動にかかる時間や燃費(電費)などのコスト算出検討が可能。コストに見合う案件単価となっているかや売上見込みを分析することで、これまでブラックボックス化していたコスト部分の洗い出しが実行できます。

個々人の営業活動実績が把握できていない

誰が、どのくらいの頻度で、どこに訪問しているのかを手軽に収集

訪問先の地点情報登録や他社SFA(営業支援システム)との連携によって、走行データと訪問先情報が自動で収集可能になります。データとして蓄積されることで、優先度の高い訪問先へ効率よく訪問できているのかといった営業生産性が可視化されます。

過去から踏襲された担当エリアが実情に合っていない気がする

蓄積した走行データを分析し、営業拠点や店舗位置などが、自社の商圏とマッチしているかを検討

走行開始地点や終了地点を地図上にマッピングすることによって、「拠点間の訪問先に重複が多く発生していないか」「新たに店舗展開した方が効率の良い場所はないか」などを走行データから分析することができます。