Sales MCP サーバーを使用して、AI エージェントやアシスタントで営業プロセスを強化する方法について、いくつかの例とともに見ていきましょう。
例 1: 潜在顧客ごとに販売呼び出しスクリプトを生成する
プロンプト：kenny.smith@contoso.comのすべてのリードを検索し、アカウントと競合他社の調査を収集し、これらの各リードに GPU を販売するための販売電話スクリプトを作成します
次のテキストには、Visual Studio Code + Claude からの出力の切り捨てられたバージョンが含まれています。
私が収集した包括的なアカウント調査に基づいて、各リードの詳細な販売電話スクリプトを作成できるようになりました。 スクリプトを次に示します。
GPU 販売用の販売電話スクリプト - kenny.smith@contoso.com 包括的なアカウント調査に基づいて、見込み客ごとに調整された販売電話スクリプトを次に示します。
リード 1: Microsoft - Kenny Smith (100 GPU) リード ID: 32e354c2-3b06-44fd-b722-9422e1b2c422 ターゲット数量: 100 GPU 会社: Microsoft 財政状態: 優良（$281.7Bの収益、$101.8Bの純利益）
営業電話スクリプト:開始: "こんにちはケニー、こちらは[Your Company]の[Your Name]です。 私はあなたが素晴らしい一日を過ごしていることを願っています。 100個のGPUに関するご質問についてお電話しています。 今年発表された、Microsoft の AI インフラストラクチャに対する 800 億ドルの大規模な設備投資計画を考えると、特定の GPU 要件をサポートする方法について話し合いたいと思いました。
Research-Based Insights: 「Microsoft の信じられないほどの成長ストーリーに従ってきました。2,817 億ドルの収益と 3,250 億ドルの R> 投資は、イノベーションへのコミットメントを示しています。 大規模言語モデル用の Nvidia Hopper GPU の Azure デプロイが注目を集め、Microsoft の継続的な AI インフラストラクチャ拡張の一部にしたいと考えています。
検出に関する質問:
"これらの 100 GPU は、Azure の AI サービスの拡張、またはおそらく内部の Microsoft AI 研究プロジェクトを対象としていますか?"スケーラブルな AI アプリケーション用の専用ハードウェアに Microsoft が重点を置いている場合、どのような特定のパフォーマンス要件を対象としていますか?"この調達は、Microsoft の広範な AI スーパーコンピューティング インフラストラクチャ 計画にどのように適合しますか?
価値提案: 「すべての人と組織がより多くのことを達成できるようにするという Microsoft の使命は、GPU ソリューションと完全に一致しています。
ミッション クリティカルな Azure ワークロードに対するエンタープライズ レベルの信頼性:既存の Microsoft AI インフラストラクチャとのシームレスな統合:将来の拡張計画をサポートする、Microsoft の AI に重点を置いたアプリケーションのスケーラブルなアーキテクチャのパフォーマンス最適化"
財務上の調整: 「Microsoft の強力な財務状態と、AI に重点を置いた Azure による前年比 16% の成長により、Premium ソリューションの購入力があることを知っています。 エンタープライズ デプロイ向けの競争力のある価格により、AI への投資に対する最適な ROI が保証されます。"
次の手順: 「Azure インフラストラクチャ チームとの技術的な相談をスケジュールしたいと思います。 Microsoft の積極的な AI タイムラインを考えると、今週 45 分間のディスカッションを行って、GPU が AI イニシアチブをどのように加速できるかを調べることができますか?
例 2: リードのアカウント調査とエンゲージメントのサマリーを同僚と共有する
プロンプト: リード「Gregory House」のアカウント調査とエンゲージメント概要を取得できますか。 それらを 2 つの別々のドキュメントに保存し、Word ドキュメントを kenny.smith@contoso.com に送信します
前提条件としてセットアップする必要があるその他のサーバー: mcp_WordServer、mcp_MailTools。
次のスクリーンショットは、Visual Studio Code + Claude からの出力を示しています。
例 3: 営業チームが Excel から Dynamics 365 Sales に潜在顧客 (イベント出席者) をアップロードする
この例では、Sales MCP サーバー ツールを使用してカスタム エージェントを構築し、Dynamics 365 Salesでリードとしてアップロードされたイベント出席者のアウトリーチとフォローアップを自動化する方法を示します。
| 実行されるアクション | 使用するツール | 使用する MCP サーバー |
|---|---|---|
| 各イベント出席者について、エージェントはリード レコードを取得し、Sales Qualification Agent のリードリサーチを使用して、それらが適切かどうかを判断します |
read_query、mcp_sales-mcp-ser_get_lead_research |
Dataverse MCP サーバー、Sales MCP サーバー |
| 適したリードごとに、アウトリーチメールの草案を作成する | mcp_sales-mcp-ser_draft_outreach_email |
Sales MCP サーバー |
| リードが応答した際、リードを新規営業案件に転換する |
create_record、update_record |
Dataverse MCP サーバー |
| 潜在顧客が関心を確認した場合は、Dynamics 365 Salesで見積もりを作成します | create_record |
Dataverse MCP サーバー |
| 顧客/販売者の承認時に、Dynamics 365 Salesで注文を作成します | create_record |
Dataverse MCP サーバー |
例 4: 潜在顧客は、マーケティング キャンペーンから Web サイトに送信されます
リードがチャットを開始します: 「コールドプレス製法によるオリーブオイル用の金属製容器を探しています。 どのような選択肢があるか教えていただけますか?」
| 実行されるアクション | 使用するツール | 使用する MCP サーバー |
|---|---|---|
| 担当者は、既存の潜在顧客であるかどうかを確認した後、リードレコードを取得し、Dynamics 365 Salesからアカウントに関する調査を行います。 調査を通じて、エージェントは会社が製品にとって理想的な顧客であり、持続可能な包装を好むことを学びます。 |
read_query、mcp_sales-mcp-ser_get_account_research |
Dataverse MCP Server、Sales MCP Server |
| エージェントはオリーブオイルに必要な包装の特性を理解するためオンラインで検索し、不透明でスリムなボトルが最適であることを見つけます。 | 必要ありません。エージェントが Copilot Studio からBing検索を使用する | 適用なし |
| これに基づいて、エージェントは Dynamics 365 から適切な製品をプルし、顧客に提案し、電子メールで送信します。 |
retrieve_knowledge、mcp_sales-mcp-ser_draft_outreach_email |
Dataverse MCP Server、Sales MCP Server |
| エージェントは、リードのエンゲージメント履歴の概要 (前に送信されたアウトリーチ メールへの返信と購入の意図を含む) をアカウント マネージャーに送信します |
mcp_sales-mcp-ser_get_engage_summary、SendEmailWithAttachmentsAsync |
Sales MCP サーバー、メール MCP サーバー |
例 5: 顧客の呼び出しの前に取引ブリーフィングを準備する
シナリオ： 販売者が顧客の電話に参加しようとしているため、機会を簡潔かつ包括的に理解したいと考えています。
プロンプト： 「Customer Engagement Platform for Fabrikam Retail」の機会に関する完全な取引ブリーフィングをお願いします。 取引の目標、現在の状態、正常性、利害関係者、リスク、最近のシグナルを含めます。
使用されるツール:
| 実行されるアクション | 使用するツール | 使用する MCP サーバー |
|---|---|---|
| エージェントは、1 回の呼び出しで Sales Close エージェントからすべての営業案件の分析情報を取得します |
read_query、get_opportunity_deal_overview |
Dataverse MCP Server、Sales MCP Server |
| エージェントは、事前通話の準備に適した構造化されたブリーフィングに出力を要約します | get_opportunity_deal_overview |
Sales MCP サーバー |
出力例:
次のスクリーンショットには、Visual Studio Code + Claude からの出力の切り捨てられたバージョンが含まれています。
例 6: 取引の進行を妨げているリスクとギャップを特定する
シナリオ： 営業マネージャーは、取引が行き詰まっている理由と、どのようなギャップに対処する必要があるかを理解したいと考えています。
プロンプト： 機会 "Contoso – FY26 Renewal" の正常性とリスクを分析し、この取引を進めるために欠けているものを教えてください。
| 実行されるアクション | 使用するツール | 使用する MCP サーバー |
|---|---|---|
| エージェントが商談の健全性シグナルとリスク評価を収集する |
read_query、 get_opportunity_health、 get_opportunity_top_risks |
Dataverse MCP Server、Sales MCP Server |
| エージェントは MEDDPICC フレームワーク要素を分析し、重大なギャップを識別します |
get_opportunity_health、get_opportunity_top_risks |
Sales MCP サーバー |
| エージェントは、正常性のギャップとリスクを関連付け、実用的な分析情報を生成します | get_opportunity_top_risks |
Sales MCP サーバー |
Example Output: 次のスクリーンショットには、Visual Studio Code + Claude からの出力の切り捨てられたバージョンが含まれています。
関連情報
- 販売資格エージェント機能用の MCP ツール
- 営業案件エージェント機能の MCP ツール (プレビュー)
- Dynamics 365 SalesでのCopilotのためのMCPツール