マーケティング＆セールスチームは仕事が多すぎる。AIがお手伝いします。
マーケティングとセールスの仕事は人の仕事である。リード。見込み客。顧客。キャンペーン。メッセージ。買い手を見つけ、納得させ、維持するための絶え間ない努力。
そのほとんどはパターンに従っている。リードを獲得する。Eメールを書く。リストをセグメントする。CRMを更新する。再度フォローアップ
AIはこのために作られた。どんな人間よりも速く分析する。フォローアップを忘れることはない。間違ったセグメントに間違ったメッセージを送ることもない。
これはマーケティングチームやセールスチームの代わりにはならない。より迅速な対応を可能にします。ルーティンワークを処理することで、社員は人間関係や戦略に集中することができます。
今日のマーケティングと営業の現実
マーケティングとセールスチームは伸び悩んでいる。チャネルの増加。競争の激化。期待の高まり。厳しい予算。
マーケティング担当者は、成果が上がらないかもしれないコンテンツに何時間も費やす。営業担当者はどこにも行かないリードを追いかける。データはシステムに蓄積されるが、誰もそれを分析する時間がない。
フォローアップに時間がかかりすぎて、良いリードが冷めてしまう。明確なROIがないままキャンペーンが実施される。誰もが忙しいのに、努力が報われない。
仕事ができないからではない。単にやることが多すぎて時間が足りないからだ。
AIがもたらす真の違い
AIはデータとパターンがあるところで最もうまく機能する。マーケティングとセールスにはその両方がある。
ここでは、AIが誇大広告ではなく、実際の収益効果と時間の節約をもたらす5つの分野を紹介する。
1.リードジェネレーションとクオリフィケーション
すべてのリードが同じではありません。買う人もいる。ほとんどは買わない。どれがそうかを見極めるには、販売に費やせるはずの時間が必要だ。
その一方で、十分な注意を払わなかったために、良いリードが遠ざかってしまう。
AIは何をするのか
自動的にリードを獲得
行動、デモグラフィック、過去のパターンに基づいて、AIはどのリードが最も購入する可能性が高いかをランク付けする。ホットなリードはすぐに表面化する。
購買シグナルを見極める
ウェブサイト訪問コンテンツのダウンロード電子メールのエンゲージメント。AIは誰かの行動が "買う準備ができている "ことに気づく。
質問でリードをクオリファイする。
適切な質問をするチャットボットとフォーム。人間が関与する前に、AIが資格情報を収集する。
リードデータを充実させる。
会社の規模業界役割AIが不足している情報を補うので、誰と話しているのかがわかります。
リードを適切な人物にルーティングする。
企業向けリード？企業営業へ。中小企業？別のチーム。AIがリードと担当者を自動的にマッチングする。
これが意味するもの
- 営業部長向け： 担当者はコンバージョンにつながるリードに時間を費やす。高い勝率。営業サイクルの短縮。
- 営業担当者向け： 誰に電話すべきかを推測するのはやめよう。成約の可能性が最も高いリードに働きかける。行き詰まる時間を減らす。
- ビジネスのために ホットリードへの迅速な対応コンバージョン率の向上。獲得単価の低減。
リードジェネレーション＆クオリフィケーションのためのAIについて詳しくはこちら→リードジェネレーション＆クオリフィケーションのためのAIについて詳しくはこちら
2.コンテンツの作成とパーソナライゼーション
コンテンツはマシンを養う。電子メール。広告。ソーシャル投稿。ランディングページ。商品説明。誰もが、より多くのコンテンツを、より早く必要としている。
そして、一般的なコンテンツはもう通用しない。人々は自分に関連したメッセージを期待している。
AIは何をするのか
素早くコンテンツを作成する。
メールコピー広告のバリエーションソーシャル投稿商品説明。AIが最初の原稿を数秒で書き上げます。あなたが編集し、洗練させる。
スケールの大きなバリエーションを生み出す。
A/Bテストに10のバージョンが必要ですか？セグメントごとに異なるアングルが必要？AIが素早くオプションを生成します。
メッセージをパーソナライズ。
業種によって異なるコピー。役割によって異なるペインポイント。AIがセグメントに合わせてメッセージを自動調整。
件名と見出しを最適化します。
AIは、過去の実績に基づいて、開封やクリックを獲得しやすいコピーを提案する。
ブランド・ボイスを維持する。
AIがあなたのスタイルを学習。あなたの口調を学習し、一貫した内容を保ちます。
これが意味するもの
- CMOにとって： 人員を増やすことなく、より多くのコンテンツを出力。より迅速なキャンペーン。一貫したブランド・ボイスをスケールアップ
- マーケティング担当者向け： 白紙のページではなく、下書きから始める。50通目のEメールのバリエーションを書くのではなく、戦略に時間を使いましょう。
- ビジネスのために 心に響くメッセージ。エンゲージメントを高める。コンバージョンを高める。
重要：AIはコンテンツを起草するが、メッセージの所有者は依然として人間である。発信する前にすべてを見直すこと。
コンテンツ制作とパーソナライゼーションのためのAIについて詳しくはこちら → AI for Content Creation & Personalization
3.顧客インサイトとセグメンテーション
あなたは顧客データを持っている。たくさんある。購買履歴。行動。人口統計。相互作用。
しかし、データを洞察に変える？それには分析が必要だ。そして賢いセグメンテーション？それはさらに必要です。
AIは何をするのか
顧客の行動を分析する。
顧客は購入前に何をするのか？解約する前は？AIは行動データからパターンを見つけ出す。
スマートなセグメントを作成する。
人口統計だけでなく、行動セグメント。価値の高い顧客。リスクの高い顧客。すぐに購入できる見込み客。AIは、実際に何をするかによって人々をグループ化する。
解約の予測
どの顧客が離れそうか？AIが警告のサインを察知するので、顧客がいなくなる前に対応できる。
生涯価値を計算する。
長期的に最も価値のある顧客は？AIが価値をスコア化するので、どこに投資すべきかがわかる。
クロスセルの機会を特定する。
購買パターンに基づいて、AIはどの顧客にどの商品を勧めるべきかを提案する。
これが意味するもの
- CMOにとって： マーケティング費用を適切な人へ。ROIの向上。推測ではなく、データに基づいた意思決定。
- マーケティング担当者向け： 実際に重要なセグメント。人口統計だけでなく、行動をターゲットにしたキャンペーン。
- ビジネスのために より多くの顧客を維持する。既存顧客にもっと売る。収益の原動力を理解する。
顧客インサイトとセグメンテーションのためのAIについて詳しくはこちら → 顧客インサイトとセグメンテーションのためのAIについて詳しくはこちら
4.販売パイプラインと予測
販売予測は科学の一部であり、希望的観測でもある。担当者は楽観的だ。取引はスリップする。予測は毎週変わる。
一方、マネジャーはCRMに何時間も費やし、何が本当にクロージングにつながるのかを見極めようとしている。
AIは何をするのか
得点は確率で決まる。
案件の特徴や過去のパターンに基づいて、AIが実際に成約する案件を予測する。直感的なデータではない。
リスクのある取引を特定する。
2週間活動なし？ステークホルダーが黙っている？AIは、案件が消滅する前に注意が必要な案件をフラグ付けします。
予測精度の向上
AIはパイプラインのデータと過去の成約率を調べます。約束ではなく、パターンに基づいた予測を示してくれる。
次善の策を提案する。
担当者は今日誰に電話すべきか？フォローアップが必要な案件は？AIは案件を前進させる活動に優先順位をつける。
勝敗パターンを分析する。
なぜ取引は成立するのか？なぜ負けるのか？AIが勝ち負けのパターンを見つけるので、うまくいったことを繰り返すことができる。
これが意味するもの
- 営業部長向け： 信頼できる予測パイプラインの健全性を可視化データに基づくコーチング
- 営業担当者向け： どの案件に注力すべきかを知る。優先順位を明確に。CRMの更新時間を減らし、営業時間を増やす。
- ビジネスのために 予測可能な収益。より良いプランニング。四半期末のサプライズの減少。
営業パイプラインと予測のためのAIについて詳しくはこちら → 営業パイプラインと予測のためのAIについて詳しくはこちら
5.キャンペーン管理と最適化
キャンペーンはチャンネルをまたいで実施される。メール。ソーシャル。有料広告。コンテンツイベント。それぞれに指標がある。それぞれに最適化が必要。
何がうまくいっているのか、なぜうまくいっているのかを見極めるには、誰にも時間がない。
AIは何をするのか
チャネル全体のパフォーマンスを追跡。
すべてのキャンペーン。すべてのメトリクス。一つのビュー。AIがデータを統合し、全体像を把握できます。
何がうまくいっているかを見極める。
どのキャンペーンが収益を上げるのか？どのチャネルがどのセグメントで最も効果的か？AIはマーケティング活動を成果に結びつけます。
予算配分の最適化
うまくいくところにはより多く使う。そうでないところは減らす。AIは、より良いROIのために予算をシフトする方法を提案する。
キャンペーンのパフォーマンスを予測する。
キャンペーンを開始する前に、AIが過去の類似キャンペーンに基づいて結果を予測します。驚きが少なくなります。
日常的な最適化を自動化します。
パフォーマンスの低い広告を一時停止する。入札を調整する。予算をシフトする。戦術的な微調整はAIが自動的に行います。
これが意味するもの
- CMOにとって： マーケティング費用に対する明確なROI。データに基づく予算の決定。数字で投資を正当化する。
- マーケティング担当者向け： 何が効果的か推測するのをやめよう。より速く最適化する。スプレッドシートではなく、戦略に時間を使う。
- ビジネスのために マーケティング・ドルあたりの収益を増やす。効率的な成長。効果的なキャンペーン
重要：AIはデータに基づいて最適化するが、マーケティングの判断は依然として重要である。AIがあなたのブランド戦略を知っているのではなく、あなたが知っているのです。
キャンペーン管理・最適化のためのAIについて詳しくはこちら → AI for Campaign Management & Optimization
AIにできないこと
限界についてはっきりさせておこう。
AIはマーケティングやセールスの専門家の代わりにはならない。人間関係を築くこともできない。複雑な取引の交渉もできない。AIはブランド戦略を構築することも、人間的な対応が必要な動揺した顧客に対応することもできない。
ルーティンをこなす。採点。ドラフト。分析。最適化。
あなたのチームが考えることは変わらない。ただ、データが準備され、単純作業が終わっているため、より速く行うことができるのだ。
結論
AIをうまく活用しているマーケティング・チームやセールス・チームの仕事は減っていない。働き方が違うのだ。
どのリードに電話をかければいいかを推測するのではなく、最適なリードに電話をかける。すべてのEメールをゼロから書くのではなく、下書きを洗練させる。何が効果的かを考えるのではなく、データからそれを見出す。
その結果だ：
- コンバージョン率の向上
- 販売サイクルの短縮
- マーケティングROIの向上
- 営業とマーケティングのプロフェッショナルが、実際に彼らの専門知識を必要とする仕事をしている。
- 人員増を伴わない収益の伸び
これはチームを置き換えるということではない。チームをより効果的にすることだ。
何が可能かを見る準備はできているか？
マーケティングとセールスのチームはそれぞれ違います。あなたのファネルは他の人とは違います。顧客にはそれぞれのパターンがあります。優先順位はビジネスによって異なります。
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