AIを活用したBtoBマーケティング「６つ」のシーン

更新日： 2024年4月22日

BtoBマーケティングにおいて、AI（人工知能）を活用することで、営業活動の効率化や顧客のエンゲージメント向上が期待できます。

しかし、AIを搭載したサービス・製品は増えているものの、具体的な活用シーンがイメージできないことも多いのではないでしょうか？
今回は、BtoBマーケティングの領域において、どのようなAI活用が進んでいるのかを解説していきます。

6つのAI活用シーン

1. リードスコアリング

BtoBのマーケティングにおいては、リードの質を判断することが非常に重要です。

これまで蓄積してきたリード、また既存のお客様の中から、これからアプローチするべき対象を発掘するスコアリングは、既に多くのMA（マーケティングオートメーション）などで実装されています。

このスコアリングにおいてAIを使用することで、購入意欲を持っている可能性が高い顧客かどうかを、あらゆるデータをもとに判断することができます。これにより、スコアリングのプロセスが自動化され、インサイドセールスに優先的にフォローするべきリードを渡すことができたり、営業担当も重要なリードに集中することができます。

2. 営業プロセスの効率化

一つの案件ごとの単価が高く、案件も長期間に及ぶことが多いBtoBの製品・ソリューションでは、営業担当がそれぞれのタスクを処理するためにかける時間も多くなります。

そのため、既存のお客様や案件に時間と工数をとられ、本来注力するべきである、新たなお客様の開拓に手が回らないといった課題があります。

こういった背景もあり、顧客データを管理するSFAにもAIによる進化が進んでいます。
SFAにおいてもAIを使用することで、いくつかの業務が自動化できます。リードの自動分類（商談や取引の有無）、フォローアップの自動化、顧客の質問への返答など、多くの業務を自動化することができます。マーケティングで獲得したリードを無駄にしないためにも、営業プロセスの効率化はとても重要な課題になります。

3. ターゲティング

特に販売先のターゲットが限定されている場合において、限られた営業リソースで効率的にリードを獲得していくためには、正しいターゲットを把握していくことが重要です。

AIを使用することで、既に取引がある顧客のデータを分析し、販売先の見込みがある最適なターゲットを判別することができます。
従来は営業担当の経験や勘に頼っていたり、複雑なマーケティング分析を独自に行っていたりする場合と比べ、AIはリアルタイムに、今アプローチするべき相手を導いてくれることが利点となります。

営業担当は、見込みが不明瞭なリードの対応に時間を割かれることなく、優先度の高い顧客に時間を割り当てることができます。

4. マーケティングROIの最適化

マーケティング担当者にとって、広告や様々なキャンペーンのROIを最適化することも重要な仕事の一つです。
昨今はオンライン上での施策の幅も増え、ROIの可視化自体が複雑で困難になってきています。

ここでもAIを使用することで、広告キャンペーンのパフォーマンスを常に追跡し、最適な広告プラットフォームの選定や、効果的なクリエイティブ、メッセージを特定することができます。
広告代理店だけでなく、自社で広告の運用を行なっている企業にとっては、AIを搭載した広告の分析ツールの利用は、マーケティングROIの最適化に有効に働くでしょう。

5. チャットボットの強化

6. MAの強化

MA（マーケティングオートメーション）は、顧客にメールを自動で一斉配信したり、オンライン上での顧客の行動を可視化することができるマーケティング担当には必須のツールです。
顧客へのフォローアップも自動で行うことができ、オンライン上で顧客が特定の行動を取った場合に、フォロー用のメールを送信するなど、マーケティングプロセスの自動化を行うものです。

既にAIによる機能拡充が進んでおり、AIが正確なターゲットを設定して、フォローのタイミングを見極めてくれたり、メールだけでなく、SNSやポップアップを通して顧客とOne to Oneに効果的なメッセージングを実現することができます。

MA上に日々蓄積されるリードの行動データやWebサイトへのアクセス履歴を常に分析し、フォローの最適を行なってくれるAIの機能は、オンライン化が進む営業活動において強力なパートナーになります。

以上、BtoBマーケティングにおいてAIを活用する具体的な方法を挙げてみました。

AIを活用することで、複雑なマーケティングプロセスを自動化したり、施策自体の効果を高めることができます。

AIは、正確なデータが必要

しかし、AIを活用するためには正確で豊富なデータが必要不可欠です。
AIは関連するデータを学習し、そのデータに基づいて予測や推論を行います。そのため、AIによるマーケティング活動を行うには、大量の正確なデータが必要となります。

そのため、学習するデータがそもそも不正確であった場合、十分な効果が期待できません。

マーケティングとデータ

例えば、顧客の購買確度を判別する場合、顧客がどのような商品やサービスに興味を持っているのか、どのような行動を取りやすいのか、過去の商談履歴にいたるまで複合的なデータが必要です。
これらの情報を収集することで、AIは顧客のニーズや傾向を正確に把握し、よりターゲットを絞ったマーケティング活動が可能となります。

また、実際にマーケティング活動によって得られたデータは、AIをさらに改善していくための材料としても活用できます。
AIが行った推論結果が正解となった場合には、AIの予測精度が高いと判断し、今後の予測においても同様の推論を行うことができます。

逆に、推論結果が不正解だった場合には、その原因を分析し、改善のポイントを探ることができます。

以上のように、AIを活用するためには正確なデータの収集が不可欠であり、そのデータはAIの改善にもつながります。
より正確なマーケティング活動を行うために、まずは自社のデータを活用する環境を見直す必要があります。