マーケティング戦略

購買理由を分析する方法をBtoBマーケティング実務向けに解説。購入者へのアンケートだけでなく、顧客インタビュー、Web行動、商談記録、購買データ、非購入者との違いから「なぜ今買ったのか」「なぜ自社を選んだのか」を仮説化し、商品・LP・広告・営業施策へつなげる手順を紹介します。

N1分析とは、実在する一人の顧客の行動・購買理由・迷い・離反理由などを深掘りし、商品やマーケティングの仮説を見つける分析手法です。対象顧客の選び方、インタビューとの違い、行動の時系列整理、インサイト仮説、定量データによる検証まで実務手順を解説します。

顧客インタビューをAIで分析する方法を解説。文字起こしの整理、発言分類、個別要約、複数顧客の共通点・相違点、矛盾・少数意見の抽出、インサイト仮説の作り方、原文確認、定量データによる検証まで、実務で使える手順とプロンプト例を紹介します。

アンケートの自由回答をAIで分析する方法を解説。自由記述データの整形、カテゴリ設計、AIによる分類・要約、少数意見の抽出、課題・ニーズ仮説の作り方、人による精度確認、定量・行動データとの検証まで、実務で使える手順とプロンプト例を紹介します。

VOC分析にAIを使う方法をBtoB実務向けに解説。アンケート自由回答、問い合わせ、商談メモ、口コミなどの顧客の声を、収集・前処理・分類・課題／ニーズ仮説・定量データ検証・施策化まで7ステップで整理します。個人情報やAI出力を扱う際の注意点も紹介します。

インサイドセールスのKPI設計を実務視点で解説します。架電数だけでなく、接続率、商談化率、有効商談率、案件化率、対応スピード、リード獲得単価、顧客体験まで、何をどの分母で測り、どう改善につなげるべきかを整理します。

リード獲得をAIエージェントで自動化する仕組みを解説。インテントデータを使った見込み顧客の抽出、優先順位付け、企業リサーチ、接触案の作成、人による承認、営業への引き継ぎ、リード獲得単価の評価まで実務手順で整理します。

商品開発で顧客インサイトをどう「売れる仮説」に変えるのか。定性データで顧客の悩み・買う理由・買わない理由を発見し、定量データで市場性と優先順位を確認する手順、AI活用、市場検証まで実務視点で解説します。

インサイドセールスは営業なのか、接客なのか。テレアポやフィールドセールスとの違いを整理し、顧客理解、データ、オンライン接客を使って「アポ獲得」から「顧客の検討を前へ進める役割」へ再設計する方法を解説します。

営業リサーチをAIエージェントで自動化する方法を解説。企業情報の収集、CRM・行動データの整理、課題仮説、商談質問、提案準備までをつなぐ実務フローと、人が確認すべきポイント、導入手順を整理します。