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行動に潜むニーズを顧客データから洗い出す！ AIの自動分類が営業高度化の“鍵”に

2019年4月10日(水)

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売上向上のために企業では顧客データの活用が長らく進められてきた。ただし、取り組みは成果を約束されたものではなく、むしろ効果を感じられないことを嘆く声も多い。果たして売り上げに直結する顧客データの活用法とはどういったものだろうか？　「データマネジメント2019」のセッションでは、東急エージェンシーのデータマネジメント局データアナリティクス部でスーパーバイザーを務める久保ひろみ氏が、顧客データ分析の心得と、そのために活用を見込めるツールについて解説する。

顧客データ活用の成果が上がらない理由

東急エージェンシーデータマネジメント局データアナリティクス部スーパーバイザー久保ひろみ氏

　企業にとって売り上げ向上は永遠の命題だ。そのために多くの企業が、顧客データの活用に長らく知恵を絞り汗もかいてきた。ただし、そうした苦労にもかかわらず、「思ったように成果が上がらない」との嘆きもいたるところで聞かれる。

　なぜか。理由を探る手掛かりとして、日経新聞に掲載された中央大学庭山氏の記事「B2B企業が目指すべきマーケティングのあるべき姿」を引用し、図に加工・提示した。

　そのステップは、市場や競合他社、技術などの現状を把握するための「リサーチ」を起点に、各種広告による「ブランディング」、それらを原動力とする「商談創出」へと進む。

B2B企業が取り組むべきマーケティングのあるべき姿

　「これと照らし合わせると、日本では売り上げが商品力と営業力に支えられている姿が浮き彫りとなります」と久保氏は強調する。

　事実、グローバルでは限られた人材を有効活用するために、マーケティングが顧客を選別した上で商談を作り、営業がクロージングする分業体制が一般的だ。対して日本では営業が顧客リストを片っ端から当たるローラー型や、事前調査等マーケティングの領域を手掛けることも多く、そのことが顧客データの活用とクロージングの双方の質の低下やチャンスロスを生んでいると久保氏は指摘した。

　この状況の打開策の1つがデータ分析ツールだ。その利用を通じて、集計などの煩雑な作業が抜本的に削減されることで、営業はクロージングにそれだけ注力できるようになる。分析の最終目標は言うまでもなく、質の高い商談創出につながる見込み顧客の発掘だ。

人手では特定困難な見込み顧客をAIであぶり出す！

　もっとも、言葉にすると簡単だが実践は一筋縄でいくものではない。商品を知ったばかりと試した後では、顧客の商品への関心度は大きく異なり、また、商品特性から、顧客ごとに提案に向き不向きもある。そこで、質の高い商談につなげるには、最適な提案に向けた顧客の多角的な把握に基づく分類が必要となるが、そうした分析には一定レベルの知見が必要とされ、その習得は片手間に行えるほど簡単ではないからだ。

　そこでの知見不足を補う分析ツールとして久保氏が紹介したのが東急エージェンシーの「Target Finder^®」だ。久保氏は、「Target Finderはビッグデータを保有するすべての企業で活用を見込めるマーケティングや販促施策用の分析ツールです。その最大の特徴はAIを活用することで、従来のような仮説設定を必要とせずに顧客の嗜好を掴めることにあります」と解説する。

　例えばWebサイトへのアクセス履歴による顧客分析。ページには「資料請求」「キャンペーン告知」「企業情報」など目的の異なるものが存在するが、Target Finderでは顧客ごとの各ページへのアクセス集計だけでなく、顧客間のアクセスの共通性を踏まえて、目的が類似するページをAIが自動的にグルーピングする機能なども兼ね備える。

「これにより人の視点や単なるクロス集計では特定が困難な見込み客の発見が可能になっているわけです」（久保氏）

マーケティング・販促施策のためのAI分析ツール「Target Finder」

　Target Finderで成果を上げた企業は多い。例えばメルマガ配信の最適化に活用した小売流通業では、メルマガの開封傾向を基に顧客を分類。販促チームと連携し、配信先のニーズにより合致したメールを販促チームと共同で送り分けることで、効果的なキャンペーンと施策の効率化を実現しているという。

事例：メルマガ配信の最適化

分析により行動に潜む顧客ニーズを把握する

　また、成約率の低さに悩んでいた金融業では、カードの利用履歴データの分析を通じてリボ払いを利用していない利用者の中から、リボ払いの利用者と類似するカードの使い方をする利用者をTarget Finderで抽出。アウトバウンド営業先を従来の「利用額の多い利用者」から切り替えることで、平均約3％だった成約率を約10％と3倍以上高めることに成功した。結果、営業効率が高まったことでオペレーターのコスト削減にも寄与しているという。

事例：テレアポ効率の向上

　クロスセルで実績を上げつつあるのが、営業担当者が少ないという課題を抱えていたB2Bのメーカーだ。同社では取引データ分析を通じて顧客の注文パターンを「小容量多品種型」「特定品種・通年型」などに分類。各パターンに合致した推奨商品を事前に選定し、営業効率と売り上げの向上に取り組んでいる。活動は現在進行中だが、すでにB2Cでは13倍の効果を上げたケースもあるのだという。

「クロスセルで陥りがちな罠は、買い手は興味がないにも関わらずプッシュすることで人手をかけても成果が上がらないことです。Target Finderであれば購入を期待できる顧客への提案という“質の高い商談”をクロスセルでも容易に実施できます」（久保氏）

事例：既存顧客へのクロスセル

　マーケティングの自動化を目的としたMarketing Automation（MA）ツールの運用改善にも効果的だという。とある製造業では自社サイトへのアクセスログなどを基に顧客の回遊行動を分析することで、問い合わせ／資料請求をしそうな顧客のパターンを特定。顧客ごとの営業確度について、従来、営業が属人的な判断で割り振っていたスコアを、顧客の回遊パターンにより見直した。その成果は成約率のアップという形で数値として明確に表れている。