データとAIで切り拓く新規顧客獲得戦略：成功事例から学ぶ最新手法

企業の成長において、新規顧客の獲得は欠かせない要素です。特に、デジタル化が進む現代においては、従来の手法だけでは効果を上げることが難しくなっており、よりデータに基づいた戦略が求められています。

よって、データを正しく活用することで、新規顧客の獲得からの商談化、そして受注に至るまでのプロセスを最適化し、成果を最大化することができます。

この記事では、新規顧客獲得におけるデータ活用の真髄を明らかにし、具体的な戦略と実践例を通じて、顧客獲得の壁を突破する方法を探ります。さらに、AI や機械学習を活用した新規顧客獲得の未来の戦略にも触れます。

最後には、成功事例を通じて、商談化率や受注率を向上させる具体的なアプローチを示します。

また、当社はAI と専門人材を活用した営業BPaaS「CS BPO」を提供しています。CS BPO はこれまで属人的な要素が強かった営業活動を標準化・自動化することで、再現性の高い営業活動を可能にし、営業担当者一人ひとりの行動を最適化することで、受注率向上やアポイント獲得数増加といった成果を創出します。最大でアポイント数が12倍増加した事例もあります。

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データで勝つ新規顧客獲得の真髄

新規顧客の獲得は、企業の成長を促進するために不可欠ですが、単に新規顧客を増やすだけでなく、その過程でいかに顧客体験を高め、持続的な利益をもたらすかが重要になってきます。というのも、顧客体験を向上させることは、既存顧客のロイヤルティを高めるだけでなく、口コミや評判を通じて新規顧客の獲得にもつながってくるからです。

つまり、顧客行動データを分析し、それに基づいて最適な顧客体験を提供することで、競争力を強化できます。特に、データに基づいた顧客セグメント化やニーズに合わせた商品開発、One to Oneマーケティングなどは、その具体例と言えます。

データで示す新規顧客の価値

新規顧客の価値を正確に評価することは、企業の戦略を決定する上で極めて重要です。

特に、顧客生涯価値（CLV）は、顧客一人ひとりが企業にもたらす価値を測定するための基本的な指標になっています。特にサブスクリプションビジネスでは、CLV と顧客獲得コスト（CAC）の比率が高いほど、長期的な収益性を高めることができます。

これらのデータに基づくことで、企業はどの顧客にリソースを集中させるべきかを戦略的に決定できます。

顧客獲得が企業成長を左右する理由

企業の成長を維持するためには、新規顧客の獲得が欠かせません。また、新規顧客の獲得は、将来的な収益を確保するための戦略的手段でもあります。

Spider Strategies によると「新規顧客を獲得し続けることで、市場での認知度が高まり、将来的に安定した顧客基盤を築くことが可能になる」 と述べられています。例えば、デジタルマーケティングを活用してブランド認知を高めることが、新規顧客獲得の成功につながります。

新規顧客が持つ成長のポテンシャル

また、新規顧客は、企業にとって成長の新たな機会を提供します。例えば、新規顧客のニーズや嗜好に対応することで、企業は新しい製品やサービスを開発し、市場での競争力を強化することができます。

この点、McKinsey のレポートでは、「企業は顧客の声に耳を傾け、顧客体験（CX）を向上させることで、収益を大幅に増加させることができる」ことを示す事例が紹介されています。

新規顧客獲得の壁を突破する方法

新規顧客の獲得には多くの障壁がありますが、データ分析に基づく戦略的アプローチにより、これらの壁を克服することが可能です。つまり、企業は、顧客の行動データを活用してターゲットセグメントを特定し、最適なマーケティングメッセージを届けることが重要になってきます。

また、特定の戦略的アプローチのみに留まらず、企業文化の変革を通じて、全社的に顧客志向を強化することも効果的です。顧客体験（CX）向上のため、従業員が顧客中心の考え方を持つように研修や評価制度を変更するといった手段は1つの選択肢です。

顧客獲得コストを下げる戦略

企業の収益性向上を考えたときに、顧客獲得コスト（CAC）を抑えることが重要になってきます。

CAC を抑制する具体的なアプローチとしては、ターゲティング精度の向上や顧客ライフサイクルにあわせたデジタルチャネルの最適化が挙げられます。また、AI を活用したターゲティング広告や、コンテンツマーケティングを通じて、費用対効果を高めることも重要です。

変化する顧客行動への対応策

顧客行動の変化に柔軟に対応することが、新規顧客獲得の鍵となります。つまり、これまでの常識にとらわれず、変化し続ける顧客のニーズを捉え、迅速に施策へ落とし込むことが求められます。

McKinsey によると、特にコロナ禍で消費者の行動が大きく変化したことが述べられています。例えばアメリカでは、消費者の17%が利用する店を変えたり、オンラインで購入し店頭で受け取る BOPIS の利用が前年同期比で28%増加したことが示されています。

よって企業は、顧客のライフスタイルや購買行動をリアルタイムで把握し、それに基づいた戦略を展開していく必要があります。

また、オムニチャネル戦略も重要です。特に、オンラインとオフラインの両方で一貫性のある顧客体験を提供していくハイブリッドセールスが果たす役割が大きくなっています。

今すぐ使える！実践的な新規顧客獲得戦略

この章では、より実践的な新規顧客の獲得戦略をご紹介します。

まず、顧客獲得戦略を時系列で捉えると、これは自社の商品やサービスに関心のありそうな顧客を見つけ出し（ターゲット顧客へのリーチ）、オンライン広告やウェブサイト、SNS、オフラインのイベントなど、様々なチャネルを通じて顧客との接点を持ちながら（顧客ジャーニー）、最終的に顧客へと転換させるための戦略になります。

そのためには、顧客を獲得するための見込み客を創出し、顧客との関係性を築くためのツールや、魅力的な商品やサービスの提案など、様々な要素を組み合わせて、最適な戦略を立案する必要があります。

デジタルマーケティングの最新手法

デジタルマーケティングにおいて、AI やデータ分析の導入が進むなか、企業はこれらの技術を活用して顧客との接点を強化しています。

例えば、ウェブサイトの開発やカスタマーサービスを AI やデータ分析によって最適化し、顧客満足度を高めることで顧客接点を強化することなどです。 このケースでは、顧客が企業の Webサイトを訪問した際、AI 搭載のチャットボットが自動的に質問に答えたり、顧客のニーズに合った商品を提案することで、顧客満足度を高めることができます。

また、過去の購入履歴や Webサイトの閲覧履歴に基づいて、顧客一人ひとりに最適化されたメールマガジンを配信したり、顧客が抱えている問題や疑問を予測して FAQページに表示する施策もあります。

実際、AI をマーケティング活動に取り入れる有効性に関して、McKinsey によると、AI を駆使したマーケティングは、顧客の行動を予測し、パーソナライズされたコンテンツを提供することで、顧客エンゲージメントを向上させるうえで有効であることが述べられています。 

また、AI による自動化によって、広告運用、Webサイト分析、顧客データ分析など、従来は担当者が時間をかけて行っていた作業を効率化することができます。その結果、マーケティング担当者はより戦略的な業務に集中できるようになり、マーケティングROI の向上に集中することもできます。

成功する SEO とコンテンツ戦略

SEO とは、Search Engine Optimization の略であり、自社の Webサイトを Google などの検索エンジンの検索結果で上位表示させるための施策を指します。SEO の基本としては、検索意図を正確に把握し、それに基づいたキーワード戦略が不可欠になります。 

つまり、ユーザーが検索する際の問題意識やニーズ（検索意図）を正確に理解し、その意図に合致したキーワードで Webサイトを最適化することが重要です。

また、SEO戦略を適切に実行するためには、競合分析や Googleなどの検索アルゴリズムの最新動向に対応することが重要です。例えば、検索ユーザーの検索キーワードや意図に沿ったコンテンツを制作するのみではなく、ユーザーエクスペリエンスを評価する指標であるコアウェブバイタルにも配慮することが近年重要になってきています。

ソーシャルメディアでのブランディング術

ソーシャルメディアを活用したブランディングは、現代のマーケティング戦略において欠かせない要素です。 ソーシャルメディアブランディングとは、Facebook、Instagram、Twitter などのソーシャルメディアプラットフォームを通じて、ブランドの認知度向上、顧客との関係構築、最終的な売上増加を目指すマーケティング戦略を指しています。

特にブランド価値を高めていくうえで、ソーシャルメディアは大きな役割を果たします。

例えば、Adobe は、ブランドの個性を明確にするためには、ブランドの価値観を反映した色使いやフォント、イメージなどを統一し、全てのプラットフォームで一貫したメッセージを発信することが重要であると述べています。具体的には、ロゴ、カラーパレット、フォント、画像スタイルなどを統一することで、ユーザーはどのプラットフォーム上でも、それが自社のブランドだとすぐに認識できるようになります。

例えば、自然派化粧品ブランドであれば、緑や茶色を基調としたアースカラーを使用し、自然の風景や植物の画像を多用することで、ブランドイメージを表現することもできます。

また、McKinsey は、企業が顧客との長期的な関係を築き、ブランド価値を高めるためには、まずブランドがどの消費者にアピールし、どのコミュニティに属しているかを理解する必要があると、コミュニティ・フライホイールモデルの中で指摘しています。

コミュニティ・フライホイールモデルとは、顧客をブランドの支持者に変え、その支持者を通して新たな顧客を獲得していくという、持続的な成長サイクルを構築するためのモデルです。

例えば、アウトドア用品ブランドであれば、キャンプや登山などのアウトドア活動を楽しむ人々をターゲット顧客とし、顧客が情報交換や交流を行うオンラインコミュニティに積極的に参加することで、顧客との長期的な関係を築くことができます。

先述の通り、顧客との長期的な関係を築くことは、顧客ロイヤルティの向上に繋がり、継続的な売上増加に貢献します。また、ブランドを支持してくれる顧客は、口コミなどでブランドの情報を拡散してくれるため、新規顧客獲得の費用対効果を高める効果も期待できます。

商談化率と受注率を上げるための秘訣

商談化率と受注率を向上させるためには、顧客のニーズに的確に対応した提案を行うことが非常に重要です。つまり、顧客が本当に求めているものを理解し、それに応えるソリューションを提供することが求められます。

例えば、製造業の顧客であれば、サプライチェーンの効率化やコスト削減が課題として挙げられることが多いでしょう。その場合、営業担当者は、顧客のビジネスモデルや業界の最新トレンドを調査し、課題解決に最適な在庫管理システムや生産管理システムを提案する必要があります。

商談化率を高めるための具体的アプローチ

商談化率を高めるためには、ターゲティングの精度向上と顧客体験の向上が不可欠です。つまり、自社の商品やサービスに関心の高い見込み客に絞って営業活動を行い、顧客が購買プロセスを通じて満足できる体験を提供することで、商談化率を高めることができます。

このためにまずは、理想的な顧客像（ICP）を定義することが重要です。どのような顧客がコンバージョンしやすいのかを明確に定義することで、効率的にマーケティング活動を行い、結果的にコンバージョン率の高い顧客を獲得することに繋がるからです。

例えば、B2B SaaS企業であれば、ICP として「従業員数100名以上の企業」「マーケティング部門の意思決定者」「マーケティングオートメーションツールの導入を検討している」といった要素を定義することもできます。

加えて、商談化率を向上させるためには、有望な見込み客を特定し、営業担当者がフォローアップすることも重要です。また、見込み客のスコアリングを支援する自動化ツールへの投資や、CRM を使用して様々なタッチポイントでのエンゲージメントを監視し、質の高い見込み客を特定することも欠かせません。

例えば、資料ダウンロード後、一定期間内に Webサイトを再訪問した顧客や、関連性の高い複数のページを閲覧した顧客は、購買意欲が高いと判断できます。このような顧客に対しては、優先的にフォローアップの連絡を行うことで、商談化率を高めることができます。

受注率を向上させるためのベストプラクティス

受注率を向上させるためには、顧客の抱える課題や要望を的確に捉え、それに最適な提案を行うことが大切です。同時に、顧客との信頼関係を構築し、スムーズに契約締結へと導く効果的なクロージングも必要となります。

このためには、顧客とリアルタイムに情報を共有したり、商談の進捗確認を行うツールを活用していくことが1つの選択肢になります。

また、購買意欲をさらに高めていくためには、顧客とのコミュニケーションにおいて、適切なタイミングで行動を促すことが重要です。例えば、顧客が Webサイト上で特定の商品を長時間閲覧していた場合、その商品に対する興味関心が高いと判断できます。このタイミングで、チャットボットやポップアップなどを用いて、商品の詳細情報や購入ページへの誘導を行うことで、顧客の購買行動を促進することができます。

新規顧客獲得のデータドリブン戦略の最前線

データドリブン戦略は、現代のビジネス環境で新規顧客を獲得するための重要な手法です。 

これは、従来型のマス広告のように、不特定多数にアプローチするのではなく、顧客の行動データや購買パターンを詳細に分析することで、より確度の高いターゲティングを実施し、効率的かつ効果的に新規顧客を獲得しようとする考え方です。

具体的には、Webサイトへのアクセス状況や資料請求、商品購入などの行動履歴や、顧客がどのような経路で Webサイトに訪問したのか、どのページを閲覧したのか、どのくらいの時間滞在したのかといった行動データなどを分析していきます。続いて、これらのデータに基づいて、顧客を興味関心や購買意欲などに応じてセグメントに分類し、それぞれのセグメントに最適化されたメッセージやコンテンツを配信することで、顧客一人ひとりのニーズに合わせた One to Oneマーケティングなどを行います。

データ分析ツールの徹底活用法

McKinsey によると、データ分析で成功している企業の多くは、データ分析を組織全体の活動として統合し、ビジネス上の重要な意思決定にデータ分析の結果を反映させることを目的として、分析業務の中心を担う専門部署 (Center of Excellence) を設置し、全社的なデータ分析戦略を策定しています。

こうした専門部署は、顧客行動分析、市場トレンド予測、リスク管理など、ビジネスの様々な分野において、データ分析に基づいたインサイトを提供し、企業の競争優位性を高める役割を担うことが多いです。

また、同レポートでは、ツールの選定と導入がビジネス成功の鍵であることが強調されています。

というのも、最適なツールの選定と導入プロセスを経ることで、企業全体でデータドリブンな意思決定が促進されるため、データに基づいた合理的な判断を下せるようになり、勘や経験に頼った従来型の意思決定プロセスから脱却することができるからです。

必見！データ収集と解析の基礎

データドリブン戦略の基盤は、精度の高いデータ収集・前処理、解析にあります。

そして、データドリブン戦略を効果的に進めるには、まずデータ収集の目的を明確化することが重要です。これは、データ分析のあらゆる場面で求められる基本原則と言えます。

データ収集の目的が明確でなければ、収集するデータの種類や範囲が曖昧になり、分析に必要なデータが不足したり、逆に不要なデータを集めてしまう可能性があるからです。例えば、新規顧客獲得を目的とする場合、顧客の属性、購買履歴、ウェブサイトでの行動履歴など、多角的なデータが必要となります。

また、データの前処理も欠かせません。これは IPCC のガイドラインにも見られるように、収集したデータを分析に適した形に整形するプロセスであり、データの精度や信頼性を高めるために不可欠です。このプロセスでは、データの欠損値の処理やデータ形式の統一、外れ値の処理などを行います。

これらの処理を行うことで、その後の分析で正確な結果を得ることができ、誤った解釈を防ぐことができます。

データの前処理が完了したら、統計分析やデータマイニングなどの手法を用いてデータを解析します。統計分析では、記述統計や推測統計を用いてデータの要約や傾向を把握します。データマイニングでは、機械学習などを用いて、大量のデータから隠れたパターンやルールを発見していきます。

適切なツールの選択と組み合わせることで、顧客理解が深まり、より効果的なマーケティング施策が実行できます。

実践例で学ぶデータドリブン戦略

データドリブン戦略の実践は、成功事例から学ぶことが大切です。

例えば、小売業界では、Amazon が顧客データを活用してパーソナライズ化された商品提案を行い、顧客体験と売上を大幅に向上させています。具体的に、Amazon は、顧客の過去の購買履歴、閲覧履歴、興味関心などを分析し、個々の顧客に最適な商品を提案することで顧客体験を向上させ、売上につなげています。これは、膨大な顧客データと高度な分析技術を持つ Amazon ならではの戦略と言えます。

また、Netflix は、顧客の視聴履歴データに基づいてパーソナライズ化されたレコメンド機能を導入し、顧客満足度を向上させると同時に、年間10億ドルものコスト削減を実現しています。

ほかにも、データ分析を活用している金融機関は、顧客の口座残高や取引履歴、ローン情報などのデータを分析し、顧客のニーズに合わせた金融商品やサービスを提供することで、顧客満足度と収益性を向上させています。

これらの事例は、顧客一人ひとりのニーズに合わせたサービス提供が、顧客満足度や売上向上に大きく貢献することを示しています。 

AI と機械学習で新規顧客獲得の未来を切り拓く

AI と機械学習は、新規顧客獲得戦略において革新をもたらしています。これらの技術は、従来型の顧客獲得プロセスをより精密でパーソナライズされたものへと変革し、企業が顧客を獲得し、関係を構築するうえで大きな役割を果たします。

例えば AI では、膨大な量の顧客データを分析し、人間のマーケターが見逃してしまう可能性のある隠れたパターンを特定することができます。 また、予測分析を使用し、過去の行動やデモグラフィック情報に基づいて、誰が特定の製品やサービスに興味を持つ可能性が高いかを予測することも考えられます。

よって、顧客の行動や嗜好に関する予測に基づいて、顧客の興味を引き、コンバージョンの可能性を高めるパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを作成することもできます。

AI で顧客行動を予測する方法

AI は、過去のデータを基に顧客の未来の行動を予測する強力なツールです。この未来の行動を予測していく AIモデルの構築を大きく分けると、データ収集や前処理、特徴量設計といった重要なステップがあります。

先述の通り、データ収集では、顧客の属性情報や購買履歴、Webサイト上の行動履歴などのモデルの学習に利用できるデータを集め、前処理では、収集したデータに欠損値があった場合の処理や、データの形式を統一するなど、データを分析に適した形に加工していきます。

具体的には、欠損値の補完やデータの正規化、カテゴリ変数の数値化などがよく行われます。

最後に、特徴量設計では、前処理を終えたデータから AIモデルの予測に役立つ変数を設計していきます。

そして、これらのステップを経て作成された AIモデルは、さらに学習と評価を繰り返し、精度を高めていきます。

機械学習でターゲティングの精度を上げる

従来のターゲティング手法では、年齢や性別、居住地などの限られた属性情報に基づいてターゲティングを行うことが一般的であり、ターゲットとする顧客層への訴求力が低いという問題点がありました。

しかし、機械学習を活用することで、その精度を飛躍的に向上させることができます。 

例えば、Perpetual によると、機械学習を用いることで、顧客の行動履歴や属性情報を分析し、リアルタイムで最適な広告を配信することが可能になることが示されています。具体的には、顧客が過去に ECサイトで閲覧した商品と関連性の高い商品広告や、顧客の興味関心に基づいたサービスの広告などを、顧客一人ひとりに最適なタイミングで配信することができます。

この機械学習を用いたターゲティングの顕著な例は、Netflix です。

Netflix は、視聴履歴を基にユーザーに最適なコンテンツを推奨するシステムを導入しており、ユーザーの視聴履歴から好みのジャンルや俳優を分析し、それに基づいた作品をお薦めすることで、ユーザーの視聴時間増加や解約率低下といった顧客満足度の向上に寄与しています。

成功事例で学ぶ！新規顧客獲得のベストプラクティス

競争が激化する現代において、闇雲に新規顧客獲得を目指すだけでは、時間とコストの浪費に繋がりかねません。効果的な顧客獲得戦略を実行するために、他社の成功事例から学び、自社に最適なアプローチを見つけましょう。

新規顧客獲得の成功事例

新規顧客を効果的に獲得するためには、ターゲット顧客の選定とアプローチの方法が鍵となります。

以下に紹介する事例では、企業がどのような課題に直面し、どのような戦略を採用したか、そしてどのような結果を得たかをご紹介します。

フリーミアムモデルを活用した新規顧客獲得

Otter.ai は、高精度な文字起こし機能に加え、議事録作成や翻訳などの機能も備えた文字起こし AIツールを提供しており、ビジネスパーソンを中心に利用が広がっています。

同社は、競合サービスが多いなかで、Otter.ai の認知度を高め、利用者を増やすため、基本的な機能を無料で利用できるフリーミアムモデルを採用しました。

これは、無料プランを提供することで、多くのユーザーに気軽に Otter.ai を体験してもらう機会を提供し、その利便性を体感してもらうことを狙ったものです。同時に、無料プランの利用状況などのデータを取得・分析することで、有料プランへのアップグレードを促進するための施策を継続的に改善していきました。

また、ユーザーの口コミやフィードバックを積極的に活用することで、さらなる認知度向上を図りました。また、SNS でのキャンペーンや、ユーザーコミュニティでの意見交換などを積極的に行い、ユーザーとのエンゲージメントを高めることで、Otter.ai のブランドイメージの向上にも努めています。

結果として、無料プランを通じて多くのユーザーを獲得し、口コミ効果により認知度が急速に拡大したことで、有料プランへのコンバージョン率も向上しています。

この事例のポイントは、初期コストを抑えつつ、多くのユーザーを巻き込むフリーミアムモデルを採用し、長期的な目線で新規の顧客獲得を狙ったことです。ユーザーは無料で価値を体験できるため、製品やサービスへの理解を深めやすく、口コミによる拡散も期待できます。

ただし、無料プランの提供範囲や有料プランへの誘導を適切に設計しないと、収益化が難しいという側面も持っています。

スタートアップが大きな成果を上げる方法

スタートアップが限られたリソースで成功するためには、独自の価値提案と適切なチャネル選定が不可欠です。つまり、スタートアップが限られた資金や人材を有効活用するためには、費用対効果の高い施策に集中することは選択肢の1つになります。

以下の事例を通じて、スタートアップがどのようにして新規顧客を効果的に獲得し、大きな成果を上げたかを探ります。

SEO とコンテンツマーケティングによる低コストでの顧客獲得

FasterCapital は、スタートアップと投資家をつなぐ、資金調達支援サービスを提供する企業です。

同社はコンテンツマーケティングと SEO を駆使し、ターゲット顧客が検索するキーワードに焦点を当て、質の高いコンテンツを制作・配信することで、オーガニックトラフィックを増加させました。結果、広告コストを抑えながら、持続的な新規顧客の獲得につなげています。

この事例のポイントは、コンテンツマーケティングと SEO は、スタートアップが限られたリソースで新規顧客を獲得するために非常に効果的な手段であることです。

スタートアップが利用可能なリードジェネレーションチャネルは SEO やコンテンツマーケティング以外にもインフルエンサーマーケティングや ABM など、多岐に渡りますが、SEO やコンテンツマーケ―ティングのように、比較的低コストで長期的な成果を見込めるものから取り組むことも選択肢の1つになります。

例えば、同社のような資金調達支援サービスを提供していると仮定した場合、「スタートアップのための資金調達ガイド」や「VCから資金を獲得するための10のヒント」といったテーマのブログ記事やホワイトペーパー、ウェビナーなどを制作・配信することで、ターゲット顧客であるスタートアップ創業者にとって価値のある情報を提供し、顧客獲得につなげることできると考えられます。

大手企業に学ぶ成功の秘訣

大手企業は、資金やブランド、技術などの豊富なリソースを活用し、多角的な戦略を展開し、新規顧客を獲得しています。

ここでは、ブランド力やデータ分析、イノベーションを駆使して新規顧客を獲得している事例を紹介します。

One to One マーケティングの実践

Purple Frog は、企業のブランド戦略やセールス&マーケティング、CRM&オートメーションなどを支援する企業です。 同社は、 CRMシステムを活用して、顧客データを徹底的に分析し、顧客一人ひとりにパーソナライズされたメッセージを提供し、One to Oneマーケティングを展開しています。

例えば、CRM をマーケティングに活用することで、顧客の過去の購入履歴やウェブサイトの閲覧履歴などを分析することで、顧客が興味関心を持ちそうな商品やサービスを予測し、その情報を基にパーソナライズされたメールマガジンを配信したり、ウェブサイト上に顧客におすすめの商品を表示させたりすることができます。

結果として同社は、顧客のロイヤリティを向上させ、新規顧客の獲得とリピート率の向上に成功しています。One to Oneマーケティングの実践によって、顧客との長期的な関係を築き、LTV向上を実現することが可能となります。

この事例のポイントは、企業が持つアセットをフル活用し、顧客データをもとにした高度なマーケティング戦略を実行し、顧客との強固な関係を築いている点です。

特に、大手企業は、蓄積された顧客データを分析し、顧客一人ひとりのニーズや行動を深く理解することで、顧客とのエンゲージメントを高め、長期的な関係を築くことができます。

成功事例を自社に活かす具体策

他社の成功事例を分析し、自社のビジネスに適用することで、新規顧客獲得の可能性を高めることができます。自社では思いつかないような斬新なアイデアや、業界の成功パターンを知る手がかりにしましょう。

例えば、BtoBビジネスの場合、ウェブサイトからの資料請求を促進することに成功した事例を参考に、自社のウェブサイトにも資料請求フォームを設置し、資料請求数を KPI として設定などの戦略も考えられます。また、「ウェブサイトの改善」という戦術においては、成功事例を参考に、お問い合わせフォームの改善や、顧客の声を掲載するなどの施策も考えられます。

さらに、成功事例を通して、顧客にどのような価値を提供すべきかを明確にすることが重要です。顧客が求める価値を分析し、自社の製品やサービスでどのようにその価値を提供できるかを検討することで、顧客獲得の可能性を高めることができます。

つまり、闇雲に成功事例を真似するのではなく、自社の課題や状況に合わせて、成功事例のエッセンスを抽出し、応用していくことが重要です。

成功事例から導く実践アプローチ

より実践的なアプローチ手法を確認していきましょう。

まず、ペルソナ設定や顧客体験の可視化を通じて顧客理解を深めることが重要です。例えば、ペルソナ設定では、年齢や性別、職業、興味関心などのデモグラフィック情報に加え、課題、目標、行動パターン、情報収集経路などを明確にしていきます。

顧客体験の可視化では、カスタマージャーニーマップなどを用いて、顧客が商品やサービスの認知から購入、利用、リピートに至るまでのプロセスを可視化します。

これらの情報を元に、成功事例でターゲットとされていた顧客と、自社のターゲット顧客との共通点や相違点を分析することで、成功事例を自社に適用する際のポイントや注意点が見えてきます。

次に、SWOT分析などを用いて、自社の強みと弱み、市場における機会と脅威を分析します。また、競合他社との比較を通じて、自社の強みと差別化できるポイントを明確にすることも有効です。顧客の声を収集し、顧客が自社の商品やサービスのどのような点に魅力を感じているのかを分析することも重要です。

これにより、自社に最適化された実践的なアプローチを確立します。成功事例を分析し、顧客理解や差別化要因を明確にすることで、成功事例を自社のビジネスに効果的に適用することができます。

しかし、成功事例はあくまでも「他社」の成功体験であることを忘れてはいけません。成功事例を参考にしながらも、自社のビジネスモデルや市場環境に合わせて、独自のアプローチを開発していくことが重要です。

ベストプラクティスを自社で再現する方法

他社の成功事例を自社に適用する際には、自社の状況に合わせてカスタマイズすることが重要です。

自社の規模や組織体制、事業内容、顧客層、市場環境などは、成功事例の企業と異なる場合が多いでしょう。また、成功事例で用いられているツールやシステムが、自社の環境に適しているとは限りません。

そして、成功事例から得られたベストプラクティスを組織全体で共有することで、組織全体のレベルアップに繋げることができます。これには、成功事例をまとめた資料や、ベストプラクティスをまとめたマニュアルなどを共有していったり、勉強会やワークショップなどを開催することが効果的です。

また、ベストプラクティスの運用状況を定期的にモニタリングし、効果検証を行うことも重要です。効果が低い場合は、その原因を分析し、改善策を検討する必要があります。必要に応じて、ベストプラクティスの内容自体を見直すことも検討しましょう。

新規顧客獲得を支える営業BPaaS「CS BPO」

当社が提供する営業BPaaS「CS BPO」は、AI と専門人材を活用した営業支援サービスです。CS BPO は、最新の AIセールスエンゲージメントプラットフォーム「Magic Moment Playbook（以下、Playbook）」を基盤とし、営業プロセス全体を可視化・標準化することで、収益拡大を実現します。

つまり、これまで属人的な要素が強かった営業活動において、標準化・自動化を実現することで、再現性の高い営業活動が可能になります。これにより、営業担当者一人ひとりの行動を最適化し、受注率向上やアポイント獲得数増加といった成果に繋げることが可能になります。

導入事例では、アポイント数が劇的に増加し、受注率も向上しており、新規顧客獲得を効率的に支援しています。最大でアポイント数が12倍増加した事例もあります。

最先端セールステックを活用した受注につながる有効な商談の創出

CS BPO は、AI を駆使して営業プロセスをデータドリブンで最適化します。つまり、従来の経験や勘に頼った営業活動ではなく、データに基づいた客観的な指標で営業プロセスを改善していくことが可能になります。

またこの活動を支える Playbook は、顧客の行動やニーズに基づいてターゲティングを行ったり、適切なタイミングで最適なアプローチを提供することで、導入検討意欲の高い顧客との商談機会を増やし、受注率向上に繋げます。

例えば、顧客の購買意欲が高まっているタイミングを見計らって、最適な内容のメール配信やインサイドセールスによる電話などを行います。

営業チームはデータに基づいた PDCAサイクルを回すことができ、得られた営業データは、専門人材によって分析・評価され、その結果をもとに営業戦略や戦術を改善していきます。

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