ビジネスにおける”憶測”をなくす

本ページに掲載されている情報は2023年に、デロイトが米国で配信した内容を翻訳したものです。なお、この翻訳文と原文に相違がある場合は、原文の記載事項を優先します。   

新しいビジネスを古い方法で成功させることはできません

背景 

ビジネスを改善するためにデジタルテクノロジーを使用することは、現在ではほとんどの企業にとって当然のことですが、多くの従業員、特に主要なテクノロジーカンパニーでも、これらのトレンドに乗り遅れずに、「古いやり方」を排除することが難しいと感じています。数年前に思い描いていた「未来」はもう現実になりつつあるのです。

具体例として、あるテクノロジーカンパニーのクラウドサービスグループを紹介します。ここでは、セールスリーダーは従来の方法でマーケティングから得た顧客情報を選別していました。これらの手法の背後にある考え方は、常に理にかなっていたからです。例えば、大企業で高いポジションに就き、その企業がクラウドサービスを利用できる場合、その顧客は営業相手として良い候補であると考えられます。これは標準的な考え方であり、この方法を用いてその会社は歴史的に大きな成長を遂げてきました。

しかし、その成長は必然的ではありません。同社の初期の成功は、巨大なバックグラウンドデータセットによって支えられた高性能のコンシューマ向け製品に起因するものでした。その製品自体が優れていたため、売れていたのです。

しかしエンタープライズクラウドサービスはまったく別のものでした。製品を売り込むためには、顧客と良好な人間関係を築くことが重要です。しかし、関係構築は簡単にはできないので、クラウドセールスパイプラインを成長させるためには、会社は彼らの長所であるデータサイエンスを最も効果的に活用する必要がありました。つまり、セールスリードの向上が求められています。

解決策

セールスリードの向上を実現するために、デロイトは最新のAI技術を導入するための支援を行いました。これは、機械学習モデルを構築するために会社の膨大なデータを活用することを意味し、これによりセールスリードを向上させるための方法が大幅に増加しました。

私たちは企業のステークホルダーと協力して、最も効果的なモデルを選択し、微調整を行いました。そして、そのモデルを使用して、顧客データの最適なパターンを学ぶための支援を行いました。購入者の職位には最適解があるか？どのくらいの頻度で連絡があったか？彼らのメールドメインは？どの時間帯にコンタクトしたか？機械学習によって発見された最適パターンは、マーケティングチームが営業方法をより適格に評価し、優先順位を付けるのに役立ちました。これらはまた、セールスチームが、各営業におけるニーズ、連絡の速度と頻度を具体的に把握するのにも役立ちました。

新しいデータを与えると、このモデルは可能な結果を予測することもできました。営業の最初の挨拶をどのように変えたら良いか？または異なる製品の利点を説明したらどうか？このようなハイパフォーマンスなデジタル処理が裏で行われている間に、セールス部門の人々は今では彼らが最も得意とし、彼らにしかできないこと、すなわち人間関係の構築に集中できるようになりました。

人間の”憶測”よりも良いものはなにか？データに基づく意思決定です。

インパクト

人工知能は顧客についての”憶測”を再定義しました。絶え間なく更新され、まだ学習を続けている顧客モデルがあることで、クラウドグループのマーケティングチームは需要の生成をより大規模かつ正確に管理できるようになりました。その結果、セールス部門はもはや古いやり方に時間を浪費していません。代わりに、時間とパイプラインを効率的に管理し、営業においてより大きな成功を収めています。

このような業務効率化は、実際の結果に表れています。6か月以内に、同社のクラウドサービスグループはセールスパイプライン全体を増加させ、契約獲得を20％増加しました。

同じ期間内では、コストを増加させることなく、クラウドサービスの売り上げを増加させることに成功しています。マーケティングチームは以前よりもセールスパイプラインの成長に貢献しており、セールスチームはより多くの取引を成立させています。