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サービス — フェーズ R

Run

AI で運用し、磨き続ける

営業・マーケ・CS・バックオフィスまで、AI で運用する。

Build で構築した基盤の上で、機能別に AI を組み込んだ継続運用を提供。営業・CS・マーケ・バックオフィス・社内ナレッジまで、人手の限界を超える物量と速度で回します。

17 サービス / 7 カテゴリ
01サービス一覧
営業
2 サービス
  • R01

    商談記録・議事録・提案書下書き・次アクション提案など、営業一人ひとりの活動を AI が常にアシストする状態を運用。

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  • R02

    アウトバウンドメール、ナーチャリング、商談化までのプロセスを AI で運用。アタックリストの生成から個別最適化まで。

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CS
2 サービス
マーケティング
8 サービス
バックオフィス
1 サービス
人事・採用
2 サービス
  • R14

    労務・育成・評価の業務を AI で運用。勤怠・契約・申請処理から、1on1サマリ・評価サポートまで。

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  • R17

    スカウト・候補者対応・面接サマリ・リファラル運用までを AI で並列処理。採用担当が判断と関係構築に集中できる体制を作ります。

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ナレッジ
1 サービス
統合
1 サービス
  • R16

    Build で構築した基盤の上で、営業・マーケ・CS・バックオフィスの複数機能を統合運用。一社専属の AI 推進チームとして機能します。

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02関連事例

関連事例

事例一覧
  • EC・D2C

    D2Cリピート購入のCRM自動化基盤構築

    リピート率と顧客 LTV を伸ばすための CRM 基盤が未整備。広告依存度が高く、リピート購入の設計も属人化していた。

    リピート購入の定型コミュニケーションが自動化され、運用負荷を維持したままリピート関連 KPI が改善。

  • EC

    EC受注後フォローのAI自動化

    受注後のフォローと再購入施策が手動運用で、スタッフ稼働の大半を占めていた。新規施策に時間が割けない。

    顧客対応の所要時間が大幅に圧縮(社内推定値)。スタッフは新規施策に時間を再配分できるようになった。

  • 小売・実店舗

    専門店チェーンの店舗集客・在庫最適化

    店舗ごとの集客が口コミ依存で、本部の販促との連動が薄かった。在庫も店舗判断で偏りが大きい。

    店舗集客と在庫回転が改善し、本部と店舗の役割が明確に分かれた。

  • リユース・買取

    リユースECの獲得チャネル統合運用

    成長フェーズで、安定的なリード獲得チャネルの確立と運用効率化が必要だった。

    獲得効率の継続的な最適化と、複数チャネルの並列運用体制を確立。

  • 卸売・専門商社

    専門商社の提案AI×SFA基盤構築

    取引先別の提案が営業担当に張り付いており、引き継ぎとスケールが効かない構造になっていた。

    提案準備の所要時間が圧縮され、新規取引先への打ち手の幅が広がった。

  • 産業材製造

    機械部品メーカーの技術発信プログラム

    技術力は高いが伝わる発信ができておらず、検索面でも競合に埋もれていた。

    自然検索とメディア露出の両面で接点が継続的に発生する体制を整備。

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