IMデジタルマーケティングニュース

マーケティングファネルで見るべき顧客データを段階別に解説。認知・情報収集・比較検討・商談・購入で確認したい行動データ、定性情報、営業データと、ファネル分析を施策改善や顧客理解につなげる方法を整理します。

顧客理解をマーケティングファネルの視点から解説。認知・情報収集・比較検討・具体検討・購入まで、顧客の心理や行動がどう変わるのか、段階ごとに見るべき定性・定量データ、顧客分析の方法、BtoBマーケティングでの実践手順を整理します。

インサイドセールスでAIをどう活用すべきか、企業リサーチ、リードの優先順位付け、営業メール・フォロー、商談記録まで実務フローに沿って解説します。AIに任せやすい業務と人が判断すべき業務、CRM・SFA連携、導入手順、KPI、注意点も整理します。

営業データを可視化するには、商談数や売上だけでなく、ステージ転換率、滞留日数、失注理由、次回行動、流入元などを営業プロセスに沿って整理することが重要です。営業ダッシュボードの設計方法、SFAデータ分析で見るべき指標、改善ポイントの探し方を解説します。

リードナーチャリングとインサイドセールスをどう連携すべきか、役割分担と引き渡し設計を実務向けに解説します。見込み客の育成、営業へ渡す判断基準、スコアだけに頼らない情報共有、商談化しなかったリードを再びナーチャリングへ戻す方法まで整理します。

営業のフォローアップは、商談後に「その後いかがですか？」と状況確認するだけではなく、顧客が次の判断へ進むための情報を届けることが重要です。商談後フォローのタイミング、追客方法、フォローメールの作り方、社内稟議・決裁者まで見据えた実務設計を解説します。

失注理由を分析する方法を、営業担当者の感覚だけに頼らず実務で再現できる形で解説します。価格・競合・タイミングなどの表面的な失注理由を、顧客発言、商談記録、CRM、営業プロセスから分解する手順と、営業・マーケティング改善へつなげる方法を紹介します。

ペルソナの更新方法を、見直すタイミング・確認すべきデータ・実務手順から解説します。市場や顧客行動が変わっているのに古いペルソナを使い続けないために、Web行動、商談、アンケート、受注・失注などを基に顧客像を更新する方法とチェックポイントを整理します。

行動データを使ったターゲティングとは、Web閲覧・検索・資料取得・問い合わせ・購買など「顧客が実際に何をしたか」から対象やタイミングを見直す方法です。Web行動データや行動履歴の見方、属性との違い、BtoBでの実践手順や注意点を解説します。