インティメート・マージャー 企業のデータ活用で確認したい7つのポイント｜AI活用前に整えるべきこと
企業のデータ活用チェックリストとして、AI導入前に確認したい目的、データの所在・品質、データ連携、判断ルール、権限管理、改善サイクルの7項目を解説。BtoBマーケティング・営業でのデータ活用の始め方も整理します。
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マーケティング戦略 インサイドセールスでAIをどう使う？リサーチ・優先順位・フォローを効率化する方法
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。
マーケティング戦略 営業データを可視化するには？商談数だけでは見えない改善ポイントの探し方
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。
マーケティング戦略 リードナーチャリングとインサイドセールスをどうつなぐ？役割分担と引き渡し設計
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。
マーケティング戦略 営業フォローアップの設計｜「その後いかがですか？」で終わらせない接点の作り方
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。
マーケティング戦略 失注理由を分析する方法｜営業担当者の感覚だけに頼らない振り返り方
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。
マーケティング戦略 ペルソナはいつ見直す？市場・顧客行動の変化に合わせて更新する方法
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。
マーケティング戦略 行動データを使ったターゲティングとは？「誰か」より「今何をしているか」を捉える方法
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。
インティメート・マージャー データを意思決定につなげる方法｜収集だけで終わらせないデータ活用
データ活用を意思決定につなげるには、収集・分析だけで終わらず「何を判断し、何を変え、結果をどう戻すか」まで設計することが重要です。データドリブンな意思決定の進め方、よくある課題、会議・KPI・AIとの役割分担をBtoB実務向けに解説します。
アクセス解析・効果測定 興味関心データとは？広告ターゲティングだけではないマーケティング活用法
興味関心データとは、顧客や企業がどのテーマ・課題・商品領域に関心を示しているかを把握するためのデータです。広告ターゲティングだけでなく、顧客理解、コンテンツ企画、BtoB営業、商品開発などへの活用方法、オーディエンスデータやインテントデータとの違いを解説します。
