AI・生成AI活用 定性データとは？商品開発で「売れる理由」「買わない理由」を見つける活用法
定性データとは何かを、商品開発の文脈でわかりやすく解説。顧客の声、インタビュー、口コミなどから「売れる理由」「買わない理由」を見つけ、アイデア発想や仮説づくりに活かす方法を紹介します。
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AI・生成AI活用 市場ニーズの見つけ方とは？AI×定性・定量データで顧客の悩みを読み解く方法
市場ニーズの見つけ方を、AIと定性・定量データの活用視点から解説。顧客の悩み、売れる理由、買わない理由を整理し、商品開発やマーケティング施策に活かす考え方を紹介します。
AI・生成AI活用 商品開発にAIを活用する方法｜アイデア発想から市場検証までの実践ステップ
商品開発にAIを活用する方法を、アイデア発想、顧客理解、仮説づくり、市場分析、市場検証の流れで解説。AIを検索代わりで終わらせず、商品企画の実務に活かすステップを紹介します。
SEO・AI検索対策 AI導入が成果につながらない理由とは？｜「使えるデータ」で変わる顧客理解とターゲティング
AI導入が成果につながらない背景には、ツールではなく「問い」「データ」「判断基準」の曖昧さがあります。本記事では、顧客理解とターゲティングに使えるデータの考え方、AIの役割、ハブ記事・FAQを活用した運用設計まで、B2Bマーケ実務向けに解説します
SEO・AI検索対策 データ不足でも始められるAI活用｜外部データで顧客理解と施策化を加速する方法
社内データが不足していても、外部データとAIを活用すれば顧客理解から施策化まで前進できます。本記事では、問いの設計、必要情報の整理、AIの使いどころ、クラスター設計やFAQ運用まで、B2Bマーケ実務で小さく始める方法を解説します
インティメート・マージャー プッシュ型営業の転換点：「インテントデータ×AI」で顧客の検討タイミングを捉える次世代の営業スタイル
プッシュ型営業が効きにくくなる中、B2B営業には顧客の検討タイミングを捉える新しい設計が求められています。本記事では、インテントデータとAIを活用したタイミング把握、2分間の分析による仮説構築、DSRを通じた社内検討の伴走支援について解説します
インティメート・マージャー なぜ「検討します」で終わるのか？受注率を左右する「社内稟議の伴走支援」とは
BtoB営業で商談の手応えがあっても「検討します」で案件が止まる理由とは。提案後の停滞を、顧客社内の稟議・意思決定プロセスの課題として捉え、Value Decay、DSR、決裁者向け要約資料、戦略的質問術を軸に、社内稟議を支援する伴走型営業の実務ポイントを解説します。
インティメート・マージャー わずか2分半でリストと仮説が完成？AI（Gemini）が変える「アタックリスト作成」の裏側
生成AI（Gemini）とインテントデータを活用したアタックリスト作成の実務を解説。従来のプッシュ型営業が抱える限界を踏まえ、自然言語による抽出デモで示された2分半程度でのリスト構築と仮説立案、営業企画・インサイドセールス・DX推進の役割を整理します
インティメート・マージャー 【97%が重要と回答、活用は20%】営業のデータ活用を阻む壁と、AIによる改善アプローチ
営業データの重要性を認識する企業は97%か98%に達する一方、実際に活用できている企業は20%に留まるとされています。本記事では、営業データ活用が進まない構造的要因と、AI・Gemini・インテントデータを活用した分析、仮説構築、伴走型営業への転換ポイントを解説します
インティメート・マージャー 「電話が繋がらない」時代のBtoB営業：インテントデータで最適なアプローチ時期を見極める方法
BtoB営業で「電話が繋がらない」「リードの検討タイミングが合わない」課題にどう向き合うべきか。AIによる電話対応やプッシュ型営業の限界を背景に、インテントデータで顧客の関心の兆しを可視化し、営業とマーケティングが最適なアプローチ時期を見極める実務ポイントを解説します
