マーケティング戦略 AIエージェントでリード獲得を自動化する仕組み｜対象企業の抽出から接触まで
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。
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マーケティング戦略 売れる商品開発は何が違う？定性・定量データから仮説を作る方法
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。
マーケティング戦略 インサイドセールスは営業か接客か？顧客体験から役割を再定義する
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。
マーケティング戦略 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。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。
マーケティング戦略 リード対応はなぜスピードが重要？商談化率を下げない接客設計
リード対応でスピードが重要な理由を、BtoB営業・インサイドセールスの実務から解説します。問い合わせ直後の初動、資料請求後の優先順位、担当者への振り分け、日程調整、SLA、AI活用まで、商談化率を下げない接客設計を整理します。
マーケティング戦略 営業の成約率を下げるボトルネックとは？データで特定する5つのポイント
営業の成約率を下げるボトルネックを、対象顧客、初回接触、ヒアリング、社内検討、データ運用の5つに分けて解説します。成約率が上がらない原因を、営業フェーズ別の転換率・滞留日数・失注理由から特定し、改善へつなげる手順を紹介します。
マーケティング戦略 ターゲットとペルソナの違いとは？データ分析で混同しないための整理
ターゲットとペルソナの違いを、データ分析とマーケティング実務の視点から解説します。どちらを先に設定するか、ターゲット分析・ペルソナ分析で使うデータ、BtoBでの使い分け、意識データと行動データの組み合わせ方、AIペルソナの注意点まで整理します。
AI・生成AI活用 Geminiエージェントモードとは？営業リサーチでできることを解説
Geminiエージェントモードとは何かを、Google公式の最新情報を基に解説します。通常のGeminiやDeep Researchとの違い、利用条件、営業リサーチでできる企業情報収集・課題仮説・質問作成、導入手順、プロンプト例、権限管理と注意点を紹介します。
マーケティング戦略 定性データと定量データの違いとは？商品開発での組み合わせ方
定性データと定量データの違いを、商品開発の実務に沿って解説します。定性調査・定量調査、定性分析・定量分析の使い分け、どちらを先に行うべきか、新商品開発・既存商品改善での組み合わせ方、AI活用、仮説づくりから市場検証までの手順を紹介します。
マーケティング戦略 インサイドセールスのデータ活用とは？商談化率を高める顧客理解の方法
インサイドセールスのデータ活用を、顧客理解、優先順位付け、接触タイミング、役職別の話し分けから解説します。CRM・SFA・MA・Web行動・インテントデータを統合し、商談化しやすい顧客とアプローチ理由を整理する方法、KPI、AI活用、改善手順を紹介します。
