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。

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。

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。

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。

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。

ターゲットの優先順位は、市場規模だけでは決められません。課題の強さ、自社との適合度、収益性、到達可能性、顧客の意識・行動、検証可能性を組み合わせた選定方法と、ターゲットスコアリングの実務手順をBtoB向けに解説します。

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。