AI・生成AI活用 AIエージェントをリード獲得に活用する方法｜自動化できる業務と人の役割
AIエージェントをリード獲得へ活用する方法を解説します。企業情報の収集、見込み企業の抽出、インテントデータ分析、営業文面の作成、社内通知、顧客接触、CRM記録のうち、自動化しやすい業務と人が判断すべき業務、導入手順を紹介します。
マーケティング戦略
AI・生成AI活用 
AI・生成AI活用 営業リサーチをAIエージェントで自動化する方法｜企業調査から提案準備まで
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します。企業サイト、ニュース、CRM、商談記録、インテントデータから情報を収集し、企業要約、課題仮説、商談質問、提案準備へ変換する手順と、人による確認、権限管理、KPI設計を紹介します。
マーケティング戦略 アンケートだけでは顧客ニーズが見えない理由｜行動データとAIで補完する方法
アンケート回答と実際の購買行動が一致しない理由を解説します。意識・記憶を捉えるアンケートと、検索、閲覧、広告反応、購買、問い合わせなどの行動データを組み合わせ、AIで差分や顧客ニーズを分析する実践手順を紹介します。
AI・生成AI活用 商品コンセプトをAIで検証する方法｜発売前に確認したい評価項目を解説
AIで作成した商品コンセプトを発売前に検証する方法を解説します。ターゲット適合性、顧客課題、価値、受容性、差別化、信頼性、価格、購入障壁などの評価項目と、AI評価から顧客インタビュー、アンケート、LPテストへ進む実践手順を紹介します。
マーケティング戦略 商品開発で定性・定量データをどう使い分ける？仮説構築と市場検証の設計
商品開発における定性データと定量データの使い分けを解説します。顧客インタビューから仮説を作り、アンケートや行動データで市場性を確認する流れ、既存商品では定量から定性へ進むケース、市場検証の判断基準とAI活用の注意点を紹介します。
マーケティング戦略 社内のデータ活用が進まない企業の共通点｜部門分断と属人化の改善策
社内のデータ活用が進まない原因を、部門分断・属人化・データサイロ・KPI不一致の観点から解説します。営業・マーケティング・CSのデータを施策へつなげるための棚卸し、定義統一、役割分担、フィードバックループ、AI活用まで実務手順を整理します。
マーケティング戦略 インテントデータの費用対効果はどう測る？導入前後のKPI設計
インテントデータの費用対効果をどう測るべきか、導入前後のKPI設計からROI計算まで解説します。営業利用率、返信・商談化、案件化、受注、営業工数などを段階的に評価し、「データが見えた」だけで終わらず、社内稟議や本格導入判断につなげる方法を整理します。
マーケティング戦略 インテントデータのPoCとは？検証テーマ・期間・KPIの決め方
インテントデータのPoCで何を検証すべきかを解説します。検証テーマ、対象企業、期間、KPI、比較方法、営業フィードバック、本格導入の判断基準まで整理。データが見えるだけのPoCで終わらせず、営業優先順位や商談化につながるかを評価する方法を紹介します。
マーケティング戦略 インテントデータの導入手順｜目的設定からPoC・本格運用までを解説
インテントデータの導入手順を、目的設定、社内体制、データ・プライバシー確認、ツール選定、PoC、営業活用、KPI評価、本格運用まで順番に解説します。BtoB企業が「導入したが使われない」を防ぐための実務チェックポイントも整理します。
マーケティング戦略 マルチエージェントでカスタマーサポートを自動化｜問い合わせ分類・回答・引き継ぎの設計
マルチエージェントでカスタマーサポートを自動化する方法を解説します。問い合わせ分類、FAQ・CRM検索、回答生成、処理、有人対応への引き継ぎ、ナレッジ改善までを複数AIエージェントへ分担する設計と、導入手順・KPI・権限管理のポイントを整理します。
