• データ活用

AIを活用した企業活動の効率化には高いデータ品質が必要不可欠

更新日: 2024年10月25日

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「市場開拓」における
データ活用の実態とは?

B2B市場においてより正確かつ効果的なリード予測、パーソナライズ、顧客行動の予測分析、そして営業効率化を実現するためには、AIの活用による購買グループや複数のステークホルダーを対象にしたアプローチが効果的です。AIは膨大なデータを元にパターンを認識し予測を行うため、データ品質が高ければ、AIはより正確でパーソナライズされた戦略を生成することができます。高品質なデータを用いたAI活用は、B2B市場における営業・マーケティング活動全体の効率性と成果を大幅に向上させることが期待されています。

本記事ではAI活用におけるデータ品質の重要性について、3つの主要な段階に分けてより詳しくまとめます。

目次

「データ品質」とは

「データ品質」とは、データがその目的に対してどれだけ適合しているかを指します。一般的には、以下の6つの要素がデータ品質を構成します。

  • 正確性(Accuracy)

    データが現実の状態をどれだけ正確に反映しているか。

  • 完全性(Completeness)

    必要なデータがすべて揃っているか、不足している情報がないか。

  • 一貫性(Consistency)

    データが異なるシステムや場所で矛盾なく保たれているか。

  • 最新性(Up-to-dateness)

    データが最新のものであり、古い情報が含まれていないか。

  • 信頼性(Reliability)

    データが信頼できるソースから取得されているか。

  • 可用性(Availability)

    必要なときにデータを利活用することが可能であるか。

これらの要素が揃っていることで、企業はデータに基づいてよりスピード感をもった意思決定を行うことができます。

より詳しいデータ品質の説明についてはこちらの記事も併せてご参照ください。

B2Bデータ活用に欠かせない「データ品質」の向上とは | ブログ | ユーソナー▶

リードクオリフィケーションにおけるデータ品質とAI活用

リードクオリフィケーションとは、顕在化した見込み顧客(=「リード」)から購入可能性の高い見込み顧客を選別することです。自社の製品やサービスにより強い関心がある顧客からコンタクトを取ることで、効率よくセールス活動を展開することができるようになります。 リードクオリフィケーションは営業チームが勘と経験を駆使して注力アカウント見極める時代から、より多くの時間を顧客対応に割くためにAIを活用する時代へと転換を遂げてきました。見込み度の高いリードにスコアを付与し、より高いスコアを持つ見込み顧客を優先順位付けすることは、B2B市場においてAIが提供する主要な機能のひとつです。
具体的には以下のようなデータ項目を統合し自社内で保持することで、より正確に購買意欲の高い見込み客を特定することが可能となります。

  • リードの過去の接触履歴
  • ウェブサイトでのアクセス情報
  • 比較サイトでの検索内容(傾向)
  • CRM/SFAで保持しているデータ

マーケティングプロセスにおけるデータ品質とAI活用

パーソナライズド・マーケティングとは、顧客の特定のニーズや行動に基づいて最適なメッセージやコンテンツを提供する戦略です。データとAIによってより高い収益性を見込むことができる顧客の特徴が特定されることで、特定の顧客群におけるニーズやペインポイントが明らかとなり、どのような情報や解決策を求めているかを高精度に示唆することができます。 アカウントごとのジャーニーマップにおける適切な価値訴求(別名「アカウント・ベースド・エクスペリエンス」またはABX)を効率的に実行できるフローを整え、マーケティングと営業チームに高い生産性をもたらすことも、AIを活用するポイントとなります。 高品質なデータを用いたAIによるパーソナライゼーションを推進することで、企業はより適切なタイミングで、適切な情報を、適切なアカウントに絞り込んで提供できるようになります。

具体的には以下のような性質を持つデータを活用することで、より高精度なパーソナライゼーションを実現することが可能です。

顧客分析や行動分析におけるデータ品質とAI活用

予測分析の登場により、リードスコアリングによるアカウントベースでのターゲット特定だけでなく、アカウントの将来的な購買可能性を予測する能力を飛躍的に向上させることが可能となりました。行動パターンに基づいて未来の結果を予測するためには、顧客に関する正確で精度の高いデータが必要です。

特にB2B市場では、購入決定は複数のステークホルダー(購買グループ)によって行われるため、顧客データを「個人」ではなく「企業」や「購買グループ」という単位で管理することが重要です。AIが提供するインサイトは、個人単位ではなく、グループ全体の行動や関係性に基づいて最適化させることで、購買プロセス全体を理解することが重要となります。

例えば、企業内のマーケティング責任者、技術担当者、財務担当者など、異なる役割を持つ複数の人物が購入プロセスに関与します。これらのメンバー全員のデータを統合して管理することで、AIはそれぞれの関心やニーズに合わせたパーソナライズされたメッセージングやコンテンツを提供することができます。これは、顧客体験の向上と取引の成立を促進します。

おわりに

B2B市場においては、企業全体でデータを効果的に活用する上で、最大の困難はデータが複数のツールやベンダーにまたがって断片的に存在している状況にあることです。アカウント情報やコンタクト情報を見る情報源と、企業属性やインテントを見る情報源、さらに導入している技術や競合との接触状況を見る情報源がそれぞれ異なっており、ひとつのアカウントに関する情報が散在していたため、これらすべての情報を統合し、最新の状態を保つのは多くの障壁がありました。

弊社が提供する顧客データ統合ソリューション「ユーソナー」には、国内最大級の企業情報データベース「LBC」が搭載されています。LBCが提供する高品質なデータを用いた顧客情報基盤の統合と名寄せの機能は、多くの企業様においてより効率的な営業やマーケティング活動を実現するためにご利用頂いています。
自社データとLBCデータを突き合わせ、重複データや不正確な情報を特定・修正することにより、ターゲットアカウントに対する最新のデータを保持することを可能とします。
また、統合された顧客情報基盤をもとに予測分析やAIによるリスト生成といった機能も提供しております。
詳細についてはぜひこちらのページから、お気軽にお問い合わせください。

この記事を書いた人

uSonar

ユーソナー編集部

MXグループ・編集長

ユーソナー編集部です。
主にBtoB事業を営む企業様に向け、これからの業務のあり方を考える上で有用なデータ活用やデジタル技術に関する情報を発信しています。

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