マーケティング戦略

AIエージェント×インテントデータとは、企業のWeb行動や関心の高まりを捉え、AIで企業調査・関心テーマ整理・営業優先順位付けなどを支援する考え方です。購買兆候の見方、CRM・営業データとの連携、人とAIの役割分担、BtoB営業へつなげる実務手順を解説します。

データ活用とは、収集したデータを分析するだけでなく、意思決定や施策改善につなげることです。AI時代に企業がデータを持つ意味、データの種類、BtoBマーケティング・営業での活用方法、始め方を実務向けに解説します。

リードスコアリングを見直す方法をBtoB実務向けに解説。高スコアなのに商談につながらない原因を、企業適合度、Web行動、インテント、直近性、CRM・営業結果から診断します。配点の変更だけではなく、評価項目、減衰、企業・人物スコア、営業フィードバックまで再設計する手順を紹介します。

ホットリードの見極め方をBtoB実務向けに解説。企業属性や資料DLだけで判断せず、Web行動、インテントデータ、関心テーマ、直近性、企業内の広がり、CRM上の過去接点を組み合わせて、営業が今確認すべき見込み顧客を判定する方法を整理します。

見込み顧客の検討タイミングをどう捉えるべきかを解説。Web閲覧、再訪、資料DL、ウェビナー参加、インテントデータ、CRMなどから顧客側の変化を見つけ、BtoB営業のアプローチ時期を判断する方法を整理します。一律フォローから顧客起点の営業へ変える実務ポイントを紹介します。

インテントデータを使ったリードスコアリングの設計方法を解説。企業適合度、Web行動、関心テーマ、直近性、CRM・営業履歴をどう評価し、BtoB営業の優先企業を見極めるかを整理します。単純な加点方式の問題点、スコア減衰、企業・人物スコアの分け方、営業フィードバックまで実務向けに紹介します。

AIエージェントをリード獲得に活用する方法を解説。企業調査、対象企業の抽出、インテント・CRMとの照合、営業仮説、アプローチ文面の準備まで、BtoB営業で効率化しやすい業務と人が判断すべき工程を実務フローに沿って整理します。

インテントデータを営業に活用する方法を解説。「誰に」「いつ」アプローチするかを、企業適合度、関心テーマ、Web行動、CRM、過去接点から判断する手順を整理します。見込み顧客の優先順位、営業タイミング、AIによる営業準備、人の確認まで実務向けに紹介します。