リードジェネレーションとクオリフィケーションのためのAI：デッドエンドを追うのはやめよう
あなたの営業チームは、決して買ってくれないリードに多くの時間を浪費している。営業が下手だからではありません。時間を費やすまで、ホットリードとコールドリードを見分けることはできないからです。
一方、実際に成約につながるリードは？彼らは待っている。そして、あまりにも長く待つということは、彼らが他の場所に行くことを意味する。
AIがこれを解決する。すべてのリードを採点する。購買シグナルを察知します。適切なリードを適切な担当者にルーティングします。人間が電話に出る前に見込み客の適格性を確認します。
これは魔法ではない。規模に応じたパターン認識なのだ。そして、営業チームが重要なところに時間を費やすことを意味します。
問題：良いリードは失われ、悪いリードは時間を浪費する
どのリードもキューでは同じように見える。名前。Eメール。多分会社。いくつかのフォーム入力データ。
営業担当者は、誰に最初に電話をかけるべきかについて最善の推測をする。それが正しいこともある。当たらないことも多い。
ホットなリードが冷めてしまうのは、彼らがホットであることを誰も知らなかったからだ。担当者は、買う見込みのない見込み客に何時間も費やすことになる。パイプラインは充実しているように見えるが、コンバージョン率は低いままだ。
リードが悪いからではない。手遅れになるまで、どれがいいのか誰にもわからないからだ。
リードジェネレーションとクオリフィケーションのためにAIができること
AIはリードを集めるだけではない。どのリードが重要かを教えてくれる。その方法を紹介しよう：
自動リードスコアリング
AIはすべてのリードを見て、それに基づいてスコアを割り当てる：
- 人口統計企業規模、業種、役割、所在地
- 行動：どのページを訪問したか、何をダウンロードしたか、どれくらいの時間関与したか
- 企業統計売上高、従業員数、技術スタック
- 過去のパターン：コンバージョンしたリードはどのようなものだったのか？
高得点はすぐに表面化する。担当者が最初に目にします。電話する価値のある人物を見つけるためにリストを探し回る必要はありません。
シグナル検出
人は買う前に意思を示す。AIはそのシグナルを見守る：
- 価格設定ページへの複数回の訪問
- 製品比較ガイドのダウンロード
- 繰り返されるメールの開封
- ケーススタディやROI計算機に費やす時間
- LinkedInのエンゲージメント
誰かの行動が「準備ができた」と言えば、AIはそれにフラグを立てる。担当者はリードがホットなうちに電話をかける。3日後、すでに競合と話をしているときに電話をかけるのではありません。
自動化された質問
すべてのリードにすぐに営業電話が必要なわけではない。最初に適格性を確認する必要がある場合もあります。
AIを搭載したチャットボットとフォームは、重要な質問をします：
- どんな問題を解決しようとしているのか？
- あなたのタイムラインは？
- 他に誰が決定に関与しているのか？
- 予算の範囲は？
AIが答えを集める。リードがセールスに到達する頃には、そのリードが適格かどうかはすでに分かっている。もう、予算のない人たちとのディスカバリー・コールは必要ありません。
リード・データのエンリッチメント
リードがメールアドレスを送信する。それで終わりです。さて、どうする？
AIがギャップを埋める：
- 氏名および役職
- 企業の収益と規模
- 産業およびサブセクター
- 使用技術
- ソーシャル・プロフィール
- 最近のニュース
担当者はやみくもに電話するわけではない。担当者は自分が誰に電話をかけているのか、相手にとって何が重要なのかを知っている。会話はよりスマートに始まる。
インテリジェント・リード・ルーティング
異なるリードには異なる担当者が必要だ。企業向け案件は企業向けセラーへ。SMBのリードは別のところへ。地理的な地域は重要です。業界の専門知識は重要です。
AIが自動的にルートを決める：
- エンタープライズ・リード？シニアMRのところへ。
- 中小企業？SMBチームに配属されました。
- ヨーロッパのタイムゾーン？ヨーロッパの担当者ならわかる。
- ヘルスケア企業？医療に詳しい担当者のところへ。
手作業による仕分けはありません。一般的なキューに置かれるリードはありません。すべてのリードはすぐに適切な担当者に届きます。
これが意味するもの
セールス・ディレクター向け
チームは最高のリードを優先的に獲得します。決して購入しない見込み客に時間を浪費することがなくなるため、勝率が上がります。
ホットなリードは即座に注目されるため、営業サイクルが短縮されます。希望的観測ではなく、適格なパイプラインに取り組むため、予測精度が向上します。
どのリードソースが実際にコンバージョンにつながるかがわかります。マーケティング費用は、単なるフォーム入力ではなく、実際の機会をもたらすチャネルに使われる。
営業担当者向け
もう誰を呼ぶべきか推測する必要はない。AIが誰がホットか教えてくれます。成約の可能性が最も高いリードに集中できます。
準備万端でコールに臨む。会社を知っている。問題を知っている。購買シグナルを知っている。リサーチ時間を減らし、販売時間を増やす。
無駄な時間を費やす必要はない。あなたの時間は、実際に前進する会話に費やされる。
ビジネスのために
ホットリードへのレスポンスが速くなる。誰かが購入する準備ができたとき、彼らは遅い競合他社からではなく、まずあなたから話を聞きます。
適格なリードが適格な会話を獲得するため、コンバージョン率が向上します。不適合なリードに時間を費やす必要がなくなるため、獲得単価が下がります。
スケーラブルなリードジェネレーション。人員を増やすことなく、より多くのインバウンドに対応できます。
リードクオリフィケーションAIの実例
例1：SaaS企業
あるB2B SaaS企業では、月に500件のデモ依頼があった。営業チームは、そのすべてを質の高いもので処理することはできなかった。その多くはタイヤキッカーか、まったく不適格なものだった。
何が変わったのか： AIが企業規模、役割、ウェブサイトの行動に基づいてすべてのリードをスコアリング。上位15%は即座に営業電話を獲得。中位の40%は資格認定チャットボットを獲得。下位45%は育成メールを獲得。
結果 担当者が適格なリードに集中したため、デモ成約率が40%上昇。営業チームは人員を増やすことなく、同じ件数を処理。
例2：製造会社
ある製造会社は複雑な販売プロセスを抱えていた。取引には複数の利害関係者が必要だった。ウェブサイトのリードが必要な情報をすべて持っていることは稀だった。
何が変わったのか： AIチャットボットが、営業に引き継ぐ前に質問。予算は？スケジュールは？他に誰が関わっているのか？リードは完全なコンテキストで到着した。
結果 基本情報がすでに収集されていたため、ディスカバリー・コールが30%短縮。営業サイクルが平均3週間短縮。
例3：プロフェッショナル・サービス・ファーム
某コンサルティング会社では、パートナーがリードの取り込みを担当。高額な専門知識をタイヤキッカーに費やしていた。一貫した資格認定プロセスがない。
何が変わったのか： AIが会社概要と充実したデータに基づいてリードをスコアリング。閾値以上のスコアを獲得したリードのみがパートナーに到達。残りはナーチャリングのために若手スタッフに回された。
結果 パートナーは、価値の高い見込み客やクライアントへの対応に時間を割けるようになった。パートナーのリード獲得率が25%増加。
AIにできないこと
限界について正直に言おう。
AIは発見の会話をしない。関係を築くこともできない。AIは通話中にその場の空気を読み、トーンやボディランゲージに基づいて調整することはできない。
AIは営業判断の代わりにはならない。リードのスコアが低くても、担当者がその会社が他の理由で完璧にフィットしていることを知っていれば、とにかく電話をかけるべきだ。AIが提供するのはデータであり、注文ではない。
AIの採点は時間とともに良くなるが、フィードバックが必要だ。もしあなたのチームがAIの採点が低いディールをクローズしたら、システムに伝えてください。AIは修正から学ぶ。
そして、AIは壊れたプロセスを修復することはできない。商品と市場のフィットがずれていたり、価格設定が間違っていたり、価値提案が共鳴していなかったりすれば、いくらAIを使ってもそれは救えない。まずは基本を直そう。
始め方
一度にすべてを見直す必要はない。小さなことから始めよう：
- まずは採点から。 既存のデータに基づいて基本的なリードスコアリングを実施する。スコアの高いリードが実際にコンバージョン率が高いかどうかを確認する。
- エンリッチメントを加える。 MRにすべてのリードを手作業で調査させるのはやめよう。AIに企業データを自動入力させよう。
- チャットボットの資格をテストする。 1つのリードソースで実行する。適格なリードが不適格なリードよりもコンバージョンが高いかどうかを確認する。
- ルーティングルールを洗練させる。 適切なリードが適切な担当者に一貫して届くようにする。
- 測定し、調整する。 スコア別にコンバージョン率を追跡する。実際に成約したものに基づいてモデルを調整する。
ゴールは完璧ではない。当てずっぽうよりはましだ。そして、推測よりも優れているということは、より多くの成約を意味する。
結論
リードの生成と認定はパターン認識である。どのリードが購入するのか？彼らは購入前に何をするのか？どのような特徴がコンバージョンを予測するのか？
人間は何千ものリードからパターンを見出すことはできない。AIなら可能だ。
御社の営業チームはこれまで通り営業活動を行います。成約に至らないリードに時間を費やすのをやめるだけです。成約につながるリードに集中するのです。
つまり、勝率が高く、販売サイクルが短く、担当者一人当たりの売上が多いということだ。彼らが一生懸命働くからではない。よりスマートに働くからだ。
リードのスコアアップをお望みですか？
営業チームによってリードソースは異なる。認定基準も異なる。営業プロセスも異なる。
一般的なリード・スコアリングは販売しません。御社のデータを調査します。お客様のビジネスにおいて、どのシグナルが実際にコンバージョンを予測するかを特定します。貴社の実態に合ったスコアリング・モデルを構築します。
その後、CRMやリード・ソースに接続します。あなたのチームはすぐにスコアを見ることができます。ホットリードは自動的に浮上します。行き詰まりは時間の無駄になります。
誇大広告なし。守れない約束はしません。ただ、あなたのチームが誰を呼ぶべきかを知っているため、リードはより早く成約に至ります。
