AIはマーケティングとセールスの未来をどのように変えるのでしょうか?

AIとマーケティングおよびセールスの組み合わせが革命を生み出しています。では、競争上の優位性を高めるために、マーケティングとセールスにおける AI の応用をどのように検討すればよいのでしょうか?

AI は、消費者心理と急速な技術変化の結果として、あらゆる業界のマーケティングと販売に破壊的な変化をもたらしています。

今日の顧客は、いつでもどこでもあらゆるものを求めているため、オムニチャネル マーケティングがトレンドになっています。顧客は依然として、従来型、リモート型、セルフサービス型のチャネル（対面、社内販売、電子商取引を含む）の組み合わせを望んでいますが、オンラインでの注文や再注文を好む顧客も増え続けています。

年間 10% 以上の市場シェア成長を達成した成功企業は、より高度な販売手法を活用する傾向があります。ハイブリッドな営業チームを構築する能力があることサードパーティおよび独自の電子商取引マーケットプレイス向けの戦略をカスタマイズします。これらの成功している企業は、ファネル全体にわたって卓越性を達成し、ハイパーパーソナライゼーション（個々の意思決定者のニーズ、プロファイル属性、行動、やり取り（過去と予測の両方）に基づいて、個々の意思決定者に固有の情報を提供する）を実現できます。

デジタル化と自動化が大きな変化を引き起こしています。 AI技術は急速に発展しています。人間の能力を超える洗練さとスピードを提供しながら、ますます簡単かつ安価になってきています。マッキンゼーの調査によると、現在、営業チームの機能の 5 分の 1 は自動化できるそうです。

AIへのベンチャーキャピタル投資は過去10年間で13倍に増加しました。これにより、「使用可能な」データ（洞察を開発し、特定のアクションを推奨するために使用できるデータ）とアクセス可能なテクノロジー（コンピューティング能力の向上やオープンソース アルゴリズムなど）が爆発的に増加しました。

現在、モデルのトレーニングの基盤として利用できるデータは膨大かつ増加しており、コンピューティング能力は 2012 年以降 100 万倍に増加し、3 ～ 4 か月ごとに倍増しています。

上記の基礎データとテクノロジーの重要な進歩に基づくと、生成 AI はマーケティングと販売にとって何を意味するのでしょうか? AI、特に生成型AIの台頭により、

マーケティングとセールスに影響を与える可能性のある領域は、顧客体験 (CX)、売上増加、生産性向上の 3 つあります。

たとえば、顧客体験の面では、個々の顧客の行動、ペルソナ、購入履歴に基づいて、高度にパーソナライズされたコンテンツやオファーを提供できます。 AI を活用してセールスファネルの上流のパフォーマンスを向上させ、ユーザーのニーズを把握するための適切な分析と顧客インサイトをセールスチームに提供することで、成長を加速できます。

さらに、AI は、面倒な営業活動プロセスの多くを自動化し、顧客や見込み客との直接のやり取りに費やす時間を増やし、サービス コストを削減することで、営業の効率とパフォーマンスを向上させることができます。これらすべてのアクションにおいて、パーソナライズが鍵となります。 AI を企業固有のデータとコンテキストと組み合わせることで、最も詳細なレベルで消費者の洞察が得られ、B2C 企業はターゲットを絞ったマーケティングや販売オファーを通じてパーソナライズできるようになります。

市場で地位を獲得しつつある B2B 企業も、マーケティングにハイパーパーソナライゼーション戦略を採用し、アカウントベースのマーケティングを超えて、アウトリーチにハイパーパーソナライゼーションを過度に使用しています。カスタマー ジャーニーにおいて、変化をもたらすことができる生成 AI のアプリケーションは数多くあります。

生成 AI の販売事例: マーケティング ファネルの上部半分では、生成 AI は、Web スクレイピングと単純な優先順位の分類を使用する従来の AI ベースのリード識別とターゲティングを超えています。 AI を生成する高度なアルゴリズムは、顧客データと市場データのパターンを活用して、関連するユーザーを階層化してリーチすることができます。これらの機能により、企業は高品質のリードを効率的に分析および識別し、より効果的でカスタマイズされたリード活性化キャンペーンを実施できるようになります。

さらに、生成 AI は、ページ レイアウト、広告コピー、SEO 戦術などのさまざまな要素を A/B テストし、予測分析とデータに基づく推奨事項を活用してマーケティング戦略を最適化し、投資収益率を最大化できます。これらのアクションは、変化する顧客パターンに基づいてリード育成活動を自動化する生成 AI によって、カスタマー ジャーニーに沿って継続できます。販売プロセス中、Generative AI は、初期の販売チームの関与とやり取りを超えて、提案から取引の成立まで、販売プロセス全体を通じて継続的に重要なサポートを提供します。

生成 AI は、顧客の行動、好み、人口統計情報を分析して、パーソナライズされたコンテンツと情報を生成できます。最初から、高度にパーソナライズされたフォローアップ メールとコンテキスト チャットボットのサポートを大規模に支援できます。また、チームメンバー全員に対して 24 時間 365 日の仮想アシスタントとして機能し、カスタマイズされたアドバイス、リマインダー、フィードバックを提供することで、エンゲージメントとコンバージョン率の向上につながります。

取引が進むにつれて、Generative AI は、過去の取引データ、顧客の行動、競争力のある価格設定の包括的な分析に基づいて、リアルタイムの交渉ガイダンスと予測的な洞察を提供できます。

顧客が契約に署名した後は、必要な顧客トレーニングや顧客維持の提供など、AI を生成するユースケースがさらに多くあります。新しい顧客が参加すると、生成 AI によってパーソナライズされたトレーニング コンテンツが提供され、関連するベスト プラクティスが強調され、温かい歓迎を受けることができます。チャットボット機能により、顧客の質問に即座に回答し、それに基づいて将来の顧客向けのトレーニング資料を継続的に最適化できます。

生成 AI は、使用傾向と顧客の行動に基づいて進行中の解約をモデル化し、営業リーダーに次のステップの推奨事項をリアルタイムで提供することもできます。

さらに、動的なカスタマー ジャーニー マッピングを活用して主要なタッチポイントを特定し、顧客エンゲージメントを促進することもできます。この革新的なアプローチは、マーケティングとセールスの状況を変え、カスタマージャーニーの最初からマーケティング成果の向上と顧客エンゲージメントの向上を促進します。

ビジネスリーダーたちは楽観的であり、マーケティングとセールスにおける生成 AI の応用から大きな利益を得られると考えています。マッキンゼーは、ビジネスリーダーのグループに、マーケティングとセールスにおける生成 AI のユースケースと役割についての意見を共有するよう依頼しました。

調査結果から、リーダーたちは概して慎重ながらも楽観的であることが判明した。回答者は、マッキンゼーが提示した各事例が少なくとも中程度の影響を及ぼすと予想していた。特に、これらの参加者は、カスタマー ジャーニーの初期段階でのリード識別、SEO や A/B テストなどのマーケティング最適化、パーソナライズされたアウトリーチのユース ケースに最も熱心でした (付録 1 を参照)。

これら 3 つの最も重要な事例はすべて、潜在的可能性の高い顧客の発見と創出に焦点を当てており、それを通じて、初期の AI マーケティングの重要な可能性も目撃しています。分析に利用できる潜在顧客データの量が大幅に増加していること、そしてマーケティング担当者が大規模なマーケティングのパーソナライズにおいてこれまで直面してきた課題を考えると、これは驚くべきことではありません。

多くの企業が生成 AI の事例を導入し、生成していますが、これは間違いなく氷山の一角にすぎません。マッキンゼーの調査によると、ビジネスリーダーの 90% が、今後 2 年以内に生成 AI ソリューションを「定期的に」使用する予定であることがわかりました (付録 2 を参照)。

全体的に、最も効果的な企業は、高度な販売テクノロジーを優先して導入し、ハイブリッド チームを構築し、ハイパーパーソナライゼーションを実現しています。データ分析と AI テクノロジーを活用して、サードパーティおよび自社所有の電子商取引プラットフォームを通じて売上を最大化します。成功している企業には、次のような共通の特徴があります。

• 明確な AI ビジョンと戦略を持つ。
• デジタル化予算の20%以上がAI関連技術に投資されています。
• データ サイエンティストのチームを雇用してアルゴリズムを実行し、迅速な価格設定戦略を開発し、マーケティングと販売を最適化します。
• 戦略家たちは将来を見据えて、シンプルで生成的な AI の使用事例を抽出しています。
• これらの先駆者たちは、ビジネスを改善する生成 AI の大きな可能性を認識しています。

McKinsey の調査によると、AI に投資する企業では収益が 3% ～ 15% 増加し、販売投資利益率が 10% ～ 20% 増加します。

AI のビジネスケースは魅力的ですが、AI テクノロジーは驚くほど速いペースで変化しており、リスクがないわけではありません。ビジネスリーダーに、組織における AI テクノロジーの導入を制限する最大の障壁について尋ねたところ、内部および外部のリスクがトップに挙げられました。

知的財産権の侵害からデータのプライバシーやセキュリティまで、慎重な軽減戦略とガバナンスを必要とする問題は数多くあります。人間による監視と説明責任が必要となり、将来の機会を最大限に活用するためには新たな役割と能力を創出する必要があるかもしれません。

リーダーは、即時の行動をとるだけでなく、ビジネスの卓越性を達成するために長期的に AI にどのように投資するかについて戦略的に考え始めることができます。どのユースケースが必須要件であり、どのユースケースが市場での競争上の差別化を図るのに役立つかを特定し、影響と実現可能性に基づいて優先順位を付けることが重要です。

AI は誰も想像できないほど速く進歩しており、今日の勝者が明日の勝者になるとは限りません。小規模なスタートアップは優れたイノベーターですが、需要に応じて規模を拡大したり、ニーズを満たす売上成長に重点を置いたユーザー ストーリーを生み出したりすることができない場合があります。企業はさまざまなプレーヤーとテストや反復を行うことができますが、販売関連のイノベーション、市場投入までの時間ではなくイノベーションのスピード、拡張性に基づいて戦略的パートナーシップを追求する必要があります。

AI は驚くべきスピードで変化しており、この革新的なテクノロジーの進路を予測することは困難ですが、マーケティングとセールスの将来において重要な役割を果たすことは間違いありません。マーケティングとセールスのリーダーは、運用生産性を最大化するために生成 AI を活用し、パーソナライズされたマーケティングとインサイドセールスの卓越性の進歩を活用して、マーケティングの成長とキャリアの成功を促進しています。あなたはどう反応しますか？

著者: 朱静宇

出典：WeChat公式アカウント：「Jade Digital Marketing（ID：Jade_Digital）」