AIが顧客発見の「スーパーパワー」をもたらす3つの方法

もし何かスーパーパワーを与えられるとしたら、それは何ですか? 営業マンにとって、予知能力、つまり将来の出来事を予見する能力ほど役立つものはありません。営業担当者が顧客が誰になるかを正確に予測できたらどうなるでしょうか? これは営業担当者にとって切実に必要なものなのです。営業担当者のほぼ半数 (40%) は、顧客を見つけることが営業プロセスの中で最も難しい部分であり、取引を成立させることはさらに難しいと述べています。

人工知能技術の進歩により、未来を予測できるようになるのは遠い夢ではありません。ここでは、AI が適切な顧客を見つけてスーパーヒーローの仲間入りをするのに役立つ 3 つの方法を紹介します。

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購入意向の予測

成熟した企業のほとんどには、パイプライン内に潜在的な顧客が不足することはありません。課題は「ノイズ」を除去することです。電子メール、会社の Web サイト、ソーシャル メディアのいずれを介してでも、企業と接触する顧客の大多数は、購入する準備ができていません。実際、企業のウェブサイト訪問者の 96% は製品を購入する準備ができていません。セールストークや割引がどれほど魅力的であっても、顧客は餌に食いつく準備ができていません。

AIを活用する。 AI を活用することで、営業チームは購入の準備ができていない見込み客を追いかける時間を短縮できます。代わりに、財布の紐を緩めず、雑草を除去する準備ができている顧客に焦点を当てることができます。 AI に関する最も興味深い主張の 1 つは、ソーシャル リスニングの分野です。今日の消費者はさまざまな社会的状況にあり、AI はさまざまなソーシャル プラットフォームを監視し、自然言語処理 (NLP) を使用して顧客の購入準備状況を判断できます。 「買う」「購入する」「決定する」「今」などの単語をフィルタリングすることで、ブランドは購入サイクルの後期段階にある顧客を正確に特定できます。

自然言語処理と感情分析を組み合わせると、特に印象的な結果が得られます。感情分析は、テキストが事実を述べているか（客観的）、個人的な感情、意見、または信念を表現しているか（主観的）に関係なく、顧客がブランドに対して肯定的、中立的、または否定的に感じているかという極端な状況を考慮して、営業担当者が顧客がブランドに対してどのように感じているかを判断するのに役立ちます。極性がポジティブでメッセージが主観的である場合、この顧客は主要なターゲットである可能性が高くなります。

多くの企業がソーシャルリスニングのメリットを認識し、この動きに参加しています。シスコは、人工知能とソーシャルリスニングを活用している多くの企業のうちの 1 つです。シスコはソーシャル リスニングを導入した結果、1 年未満で 281% の投資収益率を達成しました。 AI は、営業担当者が購入プロセスの終わりに近づいている企業を見つけるのを支援することで、ゲームチェンジャーになる可能性があります。

緊急感を作り出すことは営業担当者にとって大きな課題です。顧客が購入する準備ができていることを知っていれば、緊急感を作り出すのははるかに簡単になります。人々は、販売員が販売する必要があるときにではなく、購入する準備ができたときに購入します。

購買動機の予測

顧客がいつ購入する準備ができているかを単に判断するだけでは十分ではありません。営業担当者は、顧客がなぜ購入する準備ができているかを判断する必要もあります。結局のところ、私たちは顧客第一の時代に生きています。 B2B バイヤーの 79% は、信頼できる営業アドバイザーとやり取りすることが絶対に重要、または非常に重要であると回答しています。

あなたの会社には、活用できるデータが大量に存在します。 CRM には、何年、何十年にもわたる販売履歴が保存されています。人工知能は、これらすべての情報を理解する独自の能力を持っています。数百万以上のデータ ポイントをマイニングし、そこから関連情報を抽出できます。その後、一連のアルゴリズムを使用してこの情報を構造化データにまとめ、インデックス付けすることができます。 AI は、勝ち負けデータベースを評価することで、全体的な顧客適合性に基づいて傾向スコアを計算できます。 AI は、過去の成功した販売記録に最も類似した見込み客を浮かび上がらせることができるだけでなく、なぜその見込み客が購入傾向が高いのかを明らかにすることもできます。

セールスの時代において「なぜ」は非常に重要です。 AI がブラックボックス内でソリューションを提供する場合、その影響は最小限に抑えられます。売上に対する洞察が鍵となります。 Salesforce によると、B2B バイヤーの 65% は、独自の組織として扱われない場合は別のブランドに切り替える可能性があると述べています。顧客は企業が自分たちのニーズを理解することを期待しています。祈って祈るマーケティング戦略はもはや機能しません。人工知能は干し草の山から針を見つけることができる。おそらく、ビジネスの方向性の変化は、販売する特定のテクノロジー カテゴリの予算の増加を意味します。おそらく、テクノロジー評価によって、企業のテクノロジー スタックのギャップが明らかになることがあります。企業が競合他社のソリューションを使用していない場合には、これは良い機会となる可能性があります。

B2B バイヤーの 75% は、サプライヤーが 2020 年までに自社のニーズを正確に予測することを期待しています。消費者の行動が複雑になるにつれて、AI は適切な対話や会話トピックで営業担当者を支援する可能性を秘めています。人工知能は非常に強力です。

リレーションシップインテリジェンスの活用

顧客がいつ、なぜ購入する準備ができているかを正確に把握しても、売上が保証されるわけではありません。結局のところ、ビジネスは人々で構成されており、市場に参入するには、営業担当者はリレーショナル インテリジェンスの力を活用する必要があります。人工知能の進歩により、この関係性知能の力が変容しました。

LinkedIn、Twitter、Facebook などの従来のソーシャル ネットワーキング プラットフォームでは、接続の数に基づいて関係の強さを測定しますが、Relationship Intelligence では、接続の質に重点を置いています。接続の質は、ネットワーク メンバーとのやり取りの数、会話の性質、接続の鮮度、相互接続、および他のさまざまな要因を考慮して、誰かとのつながりの強さを判断します。 AI はこの情報と、個人が紹介に成功した回数、顧客になってからの期間、費やした金額などの情報を組み合わせて、ブランドプロモーションの有効性を判断します。これにより、営業担当者の完全な関係をロロデックスにマッピングして、営業担当者がターゲット アカウントとどのようにつながっているかを確認できます。要約すると、AI、機械学習、および関係性インテリジェンスは、ターゲット顧客に到達するための経路を特定するのに役立ちます。

購入者の 84% は、推薦を通じて購入のプロセスを開始します。購入の約90％は推薦を通じて行われます。どの意思決定者に連絡すればよいかを知ることは、販売を成立させるのに役立ちます。

フォレスターは、2020年までに100万人の営業担当者が失業すると予測しています。 AI革命が売上を押し上げています。 AI は、顧客がいつ、なぜ購入するのか、そしてそれを顧客とどのように関連付けるのかを分析することで、営業担当者に予知能力という形で「スーパーパワー」を与えると期待されています。