データとAIを活用した高精度な販売・マーケティング戦略
たった数行のテキストを入力するだけで画像、コピー、キャンペーン計画、さらには動画素材までも自動的に生成できる時代になりました。生成AI の登場は、企業による市場へのアプローチ方法に大きな変革をもたらしています。
過去10年間、デジタルマーケティングの到来により膨大なデータが蓄積され、今日では、データがAI のポテンシャルを最大化する燃料となっています。AI は現在、大量のデータセットを迅速に処理し、顧客セグメンテーション、パーソナライズされたレコメンデーション、さらには効率的な市場予測などにより、フロントオフィスの運営に大きな影響を与えています。
では、具体的にAI はセールスおよびマーケティング戦略をどのように変えようとしているのでしょうか? その背景にある主なトレンドとビジネスチャンスとは? 次のセクションで詳細を掘り下げてみましょう。
2024年現在、AI マーケティング（人工知能マーケティング）は企業の営業業務に欠かせないものとなっています。AI は潜在ユーザーを特定することで売上の成長に寄与する他、自然言語処理や感情分析を活用し、顧客ロイヤルティを強化することができます。現在、企業でのAI マーケティング活用には大きく3つのトレンドがあります。
すでに多くの企業が、AI を活用したマーケティングで目に見える成果を上げています。
例えば、コカ・コーラのグローバル音楽プラットフォーム「Coke Studio」は、成長戦略の一環としてAI 画像生成と ChatGPT 技術を組み合わせています。昨年開催したオフラインの音楽フェスティバルでは 「AI Studio」 を公開し、参加者はいくつかの質問に答えるだけで、パーソナライズされた音楽、アルバムカバー、ミュージックビデオを作成できるようにしました。これらのファイルは専用のウェブページから即座にダウンロードでき、その場でソーシャルメディア上でシェアすることも可能としました。このようなオフラインとオンラインのハイブリッドキャンペーンを実現することで、参加者のエンゲージメントを高め、ブランドの価値をより広いオーディエンスに届けることに成功しました。
大手eコマースブランドのアマゾンは、AI を活用して強力なレコメンドシステムを構築し、ユーザーの閲覧履歴や購入履歴に基づいて的確に商品を提案することで、売上を大幅に向上させています。さらに、アマゾンはAI を使って物流や配送ルートの最適化を行い、コストの削減にも成功しています。
台湾では、キャセイ・ファイナンシャル・ホールディングスの「Afa」や中国信託商業銀行 (CTBC Bank) の「Xiao C」など、いくつかの金融機関がAI 技術を利用して顧客の問い合わせを迅速に分析し、即時に回答しています。顧客は、パソコンとモバイル端末の両方を通じて、24時間年中無休のオンライン相談サービスを利用できます。調査によると、金融業界における AI を活用した顧客サービスは、70％から90％のケースで人間の介入を必要とせず、効果的に顧客の問題を解決しています。
デジタルマーケティングは過去 20 年間で進化を遂げ、各ブランドが競争優位性を構築する上で重要な役割を果たしています。コストと効率性のバランスを取るためにも、パーソナライズされたレコメンデーションはもはや不可欠となりました。
一方で、主要なブラウザは、ユーザーの行動を追跡するためのサードパーティの Cookie 使用を制限するようになり、マーケティング担当者は厳格なプライバシー規制に直面しています。それに追い討ちをかけるようにFacebook や Google など、広告トラフィックを制御する主要プレーヤーは頻繁にアルゴリズムを更新します。企業は新しいルールに準拠すべく、更新が行われる度にマーケティング手法を調整する必要があります。データサイロもまた企業によく見受けられる問題であり、新しいマーケティングシステムが追加される度に、さまざまな社内システム間でデータのギャップが生じています。
AI の導入は、前述の問題点を解決できるだけでなく、販売およびマーケティング戦略に 4 つの大きな変化をもたらします。
変革1: 最適な顧客セグメンテーション
これまでのクッキーを使った追跡モデルとは異なり、AI はウェブサイトのクリック率、SNSでのリアクション、カスタマーサービスへの問い合わせ、購入履歴などの行動データに基づいて消費者を分類します。さらに、デジタルフットプリントを通じて顧客プロファイルを描き出し、市場動向や消費者の需要を予測します。
変革2: ハイパーパーソナライズされたマーケティング体験
AI は顧客をセグメント化した後、個々の消費行動・状況に応じて最適なマーケティング戦略・施策を提供します。顧客の好みを正確に予測することで、ブランドは潜在顧客と既存顧客の両方に効果的にリーチし、エンゲージメントとコンバージョン率を高めることができます。
変革3: スマートな売上予測と案件管理
AI は過去の売上データ（売上サイクル、金額、顧客情報など）を用いて学習を繰り返し、分析と予測能力を強化していきます。将来の売上曲線を予測するだけでなく、積極的に潜在案件を提案し、営業チームの調査時間を大幅に削減します。
市場の需要や在庫状況に基づいて動的に製品価格を調整したり、顧客行動に基づいて販促メールの内容やタイミングをカスタマイズすることで、開封率を向上させることも可能です。
変革4: セールスの自動化
AI 時代の到来により、セールスプロセスの自動化が進みつつあります。AI チャットボットは、同時に大量の顧客からのリクエストを処理し、過去の市場動向を分析し、季節や特定の製品ごとに洞察とレコメンデーションを提供することができます。これにより、営業担当者の意思決定能力が向上し、セールスプロセスの簡素化が可能となります。例えば、各段階でトリガーを設定することで、コールドコール後に製品情報のメールを自動送信したり、最初のコンタクトから数日後に顧客の進捗状況をフォローするよう営業担当者に自動で通知することができます。
生成AI は顧客体験の向上、業務プロセスの最適化、社員の生産性と創造性の向上に寄与するとされています。マッキンゼーのレポートによると、生成AI は今後、世界経済におよそ年間 4.4 兆ドルの貢献をする見込みがあります。
セールスおよびマーケティング業務の変革は、この生成AI の成長と密接に関係しています。この変革は企業が既存のデジタルマーケティングの課題対処に止まらず、仕事の効率と質を大幅に向上により、企業全体により良い結果をもたらすことでしょう。
しかし業務運営、保有データ、AI の統合など既存プロセスに大きく影響を与えるこのような変革には、一朝一夕に習得できない経験と特定のスキルセットが必要です。適切な技術パートナーを選択することが成功の鍵となります。
Going Cloud は今年、その包括的なソリューションとアジア太平洋地域におけるクラウドAI プロジェクトの功績により、AWS Rising Partner of the Year - Technology Partner の賞を受賞しました。
Going Cloud は、幅広いシナリオをサポートする一連のソリューションを提供しています。社内プロセスの最適化、日々のセールスやマーケティングタスクの効率化、顧客行動の分析と予測など、特定のお客様のニーズに合わせた実用的かつ直感的なソリューションの提供に努めています。
以下は、セールスおよびマーケティング業務を強化するために Going Cloud が提供するソリューションの例です。
1. レコメンドエンジン: パーソナライゼーションによるブランドロイヤルティの形成
パーソナライズされたレコメンデーションの精度は、継続的にユーザーを惹きつけ注文を促すためのカギです。
Going Cloud のレコメンドエンジンは、まず一定期間にわたってユーザーの行動を分析します。ユーザーの好みが特定されると、特定のシナリオにおいてユーザーが気に入りそうな製品を推奨し、よりパーソナライズされた体験を提供します。さらに、ビジネスロジックを柔軟に組み込むことで、季節的または戦略的なビジネス目標に応じた特定の製品や、ブランドのプロモーションを行うことができます。
例えば、AI 分析によって、過去1週間にわたり顧客が「海とビーチグッズ」に関連する製品を頻繁に閲覧していたことが判明したとします。その顧客がブログなどで旅のプランを閲覧している際に、サングラスを購入するためのリンクをレコメンドすることができます。
顧客がサングラスを閲覧し始めると、さまざまなスタイルやデザインがレコメンドされ、アップセルやクロスセルのあらゆる機会を捉えられるようになります。的確な商品レコメンドと露出により、コンバージョン率やブランドに対する顧客のロイヤルティの向上、新しい顧客層の開拓に繋げることができます。
2. AI チャットボットによるセールス支援: 迅速な顧客対応のための企業ブレインの構築
AI の技術的進歩により、実用的で高度な「ヒト・マシン間のコラボレーション」が可能になりました。これは、企業の生産性やサービス品質を向上させるだけでなく、セールスプロセスも加速させます。
Going Cloud の AI チャットボット セールスソリューションは、Google ドライブ、Office ドキュメント、Salesforce、ERP などのさまざまなデータソースを統合し、お好みのユーザーインターフェースを活用した企業専用のブレインを構築します。大規模言語モデル（LLM）との統合により、顧客のニーズを迅速に特定し、データに基づいてテーラーメイドな提案をすることで、セールス活動にかかる初期プロセスを効率化します。
オンライン旅行代理店を例に考えてみましょう。顧客が成田空港から特定の日付のシャトルサービスについて問い合わせると、予約リクエストはすぐに処理されます。同時に、日本滞在中の旅程に関する情報が販売データベースに追加されます。その後、東京の宿泊施設やその他の旅行日程のレコメンデーションを AI が行うことでセールスプロセスが加速されます。
データは AI を推進する重要な原動力です。Going Cloud は、高度な IT アーキテクチャとデータ主導の戦略により、企業の継続的な成長促進を支援します。
