24時間自動営業

シーン1：情報検索（AIプロンプト段階）

狙い：AIの回答ソース（一次情報源）として選ばれる「構造化」

• 施策： Googleサイトに「地域別・工法別のQ&A集」や「職人の技術解説」を大量に蓄積。

• 自動化事例： * GAS × Googleサイト： 現場監督がスマホで入力した「今日の施工のこだわり」を、GASが自動的にGoogleサイトのブログ（事例集）に投稿・更新。

  • 効果： 構造化されたデータ（スキーマ設定）により、AI検索（PerplexityやSearchGPT）の引用元になりやすく、AIプロンプトの回答として「〇〇建設のサイトによると…」と紹介される状態を作る。

シーン2：興味から行動のタイミングまで

狙い：潜在顧客を「診断」で捕まえ、セグメント分けする

• 施策： Googleサイト内に設置した「30秒・外壁劣化セルフ診断（Googleフォーム）」。

• 自動化事例：

  • GAS × LINE： フォーム回答後、GASが即座に「劣化スコア」を計算。LINE公式アカウントを通じて「あなたのお家の緊急度はBです。来月の梅雨入り前に点検が必要です」とパーソナライズされた結果を自動送信。

  • 効果： 漠然とした不安を「具体的な行動動機」へ転換させる。 

シーン3：接点（来店・訪問）直前

狙い：期待値を高め、営業マンを「初対面なのに信頼できる人」にする

• 施策： 予約確定後、担当者の「技術紹介動画」や「過去の担当事例」をまとめた個別ページを提供。

• 自動化事例：

  • GAS × Googleカレンダー： Googleカレンダーで訪問予約が入った瞬間、GASが顧客へ「当日の担当者プロフィール」と「事前の確認事項（動画）」をLINEで自動送付。

  • 効果： 訪問時のアイスブレイクが不要になり、商談時間が技術的な深い話（一次情報の提供）に充てられる。

シーン4：来店・訪問時（体験）

狙い：顧客の目の前で「デジタルの活用力」を見せ、他社との格差を誇示する

• 施策： 現場での簡易見積もり、または補助金シミュレーション。

• 自動化事例：

  • GAS × Googleスプレッドシート： 現場でiPadから面積や築年数を入力すると、GASがバックエンドで計算し、その場で「リフォーム後の光熱費削減予測グラフ」や「補助金適用額」をGoogleサイト上の動的グラフとして生成・提示。

  • 効果： 「この会社は数字と仕組みがしっかりしている」という本物志向の信頼を勝ち取る。 

シーン5：アフター（継続フォロー）

狙い：LTV（生涯顧客価値）の向上と、防犯・介護等の周辺商材への展開

• 施策： 築年数・季節・天候に応じた「家の健康ニュース」の配信。

• 自動化事例：

  • GAS × 気象API × LINE： 「明日から大雨です。屋根の〇〇をチェックしてください」といったアラートを自動配信。また、施工から3年後の顧客に自動で「防犯カメラ設置の優待案内」を送信。

  • 効果： 顧客との「細く長い繋がり」を自動で維持。何かあった時に「まずあの会社に聞こう」という想起順位1位を維持する。

まとめ：収益転換のポイント

この仕組みの真髄は、「SNS運用の女性スタッフ」が入力したデータや「現場の職人」のメモが、GASという神経系を通って、最適なタイミングで顧客に届く「情報の自動流通網」にあります。

• 誰がほしがっているか： 「将来の不安を抱える施主」

• どこでほしがっているか： 「スマホの中（LINE）と、意思決定の場（Googleサイト）」

このようにシーンを分断させず、**「一次情報（素材）→ GAS（調理）→ Googleサイト/LINE（提供）」**という一貫した工場を構築することで、広告費に頼らない高利益体質な営業活動が可能になります。