契約フェーズだけでなくその前後でもニーズを検知することが重要
MZ：なぜ、このような分類ができたのですか？
垣内：当社は成果報酬型のコンサルティング事業を過去に長く行っていたことがあり、クライアント企業のどの事業が最も伸びるかを常に見極めてきました。そのノウハウを体系化したものがこの図のベースになっており、さらにそのノウハウを元にデータを根拠に改善を自動で提案する、デジタルマーケティングのPDCA高速化ツール「AIアナリスト」を開発したという流れがあります。
MZ：今回のテーマであるBtoBマーケティングは、先の図では「Web to 営業担当型」で、かつ「BtoB」の分類になりますね。この領域について、成果を得るための考え方と、ありがちな間違いを教えてください。
垣内：そうですね。そこではさらに、大手企業向けなのか企業規模を問わないのか、また購買する製品やサービスに関連する顧客の知識量が多いか少ないかで4つに分類できます。
4つともに共通して、顧客のフェーズは次の図のように、ニーズが顕在化しておらず、情報収集をしているだけの「日常フェーズ」、ニーズが顕在化し、比較検討に入っている「契約フェーズ」、特に情報収集はしていないが、突発的に見直しや更新のニーズが発生する「継続フェーズ」の3つに大別できます。各フェーズで顧客数も注力すべき施策も異なりますが、「契約フェーズ」にフォーカスし、前後が見落とされているケースが非常に多いです。
垣内：もちろん、契約フェーズは顧客のニーズが顕在化しているので、獲得に向けて速やかに動くことは最優先です。一方で、たとえば「Pardot」のようなMAツールを使って日常フェーズの顧客にメールで接触し続けていれば、コンテンツ閲覧のタイミングからニーズの顕在化を検知でき、そこからリードをリスト化できます。継続フェーズでも、既存・休眠顧客の継続や離反のニーズを検知するという点で、同じです。フォローを含めて全体を俯瞰した上で「どこをデジタルで効率化できるか」を考えていかないと、事業は先細りになってしまいます。
煩雑なオペレーションの自動化に有効なMA
MZ：確かに、契約フェーズばかり追いかけていると、既に接点のある見込み顧客はいずれ“刈り取り”切ってしまいますね。
垣内：そうなんです。たとえばLPにしても、ある程度ABテストを重ねれば、伸びしろは小さくなっていきます。そこに力をかけるのではなく、もっと大きく母数を増やす施策が必要です。
MZ：先ほどおっしゃった「どこをデジタルで効率化できるか」という部分が、冒頭でも触れられたMAやAIなどの最新技術活用につながるかと思いますが、その見極めと有効な活用についてうかがえますか？
垣内：MAやAI、他のどの技術も同じだと思いますが、いずれも「導入すればすべてが解決する」ようなことはありませんよね。頭では皆さんよく理解されているはずなのですが、実際に利用するとなると、まるで魔法の杖のように的外れな期待をしてしまうことが多いようです。どの技術もあくまで手段なので、はじめに「何を効率化するのか」という目的を明確にすべきです。
その上で、BtoBマーケティングにおけるMAの活用から解説すると、既存のオペレーションが煩雑な場合の自動化に役立ちますね。たとえば、大量にリストがあり営業訪問の優先順位がつけられないときや、これまで主観や見えている範囲だけで捉えていた「ニーズ顕在化」のシグナルの検出などに、効果を発揮します。
……とはいえ、MA活用ではこうした状況がマッチするかを確認する前に、まず営業との対話が最も重要だと認識していただきたいです。
