最新のテクノロジーを活動に取り入れない組織にとって、ビジネス環境はますます厳しくなっています。消費者の行動や嗜好の変化により、企業はリード生成のアプローチを適応させる必要があります。同時に、B2B マーケティング担当者の 53% がマーケティング予算の半分以上をリード生成に費やしており、顧客はパーソナライズされたカスタマイズされた体験を期待しています。企業も個人も、目標達成を支援してくれる可能性のあるパートナー、消費者、従業員とつながるための効果的な方法を常に探しています。
リード ジェネレーションにより、企業は自社の製品やサービスに興味を持つターゲット ユーザーを特定し、引き付けることができます。情報技術と最新の情報処理方法を活用してリード ジェネレーションを行うことで、次のような作業を大幅に簡素化できます。
さまざまなソースからの大量のデータを分析する。
ターゲット市場を特定し、リードを正確に分類する。
コンテンツマーケティングの改善
データパターンを分析し、効果的に活用します。
新規顧客の獲得は、リード ジェネレーションの 1 つの用途にすぎません。さらに、顧客との永続的で相互に有益な関係の構築にも役立ちます。このため、マーケティング担当者の 91% がリード ジェネレーションを最優先目標に挙げています。このテクノロジーを使用することで、企業は新規顧客を引き込み、役立つ情報、カスタマイズされた体験、特別な取引を提供できます。これにより、顧客ロイヤルティが向上し、顧客満足度が向上します。
リードの生成により、企業は商品やサービスを革新し、強化することもできます。企業が積極的に新しいリードを引き付けると、フィードバックを受け取り、ニーズ、要件、希望を分析できます。また、この分野での機械学習とニューラルネットワークの使用は、企業のすべての実践にスムーズに広がる可能性があります。このように、リード生成の最新テクノロジーにより、他の部門で新しいものを採用しやすくなり、組織全体の競争力が向上します。これにより、企業は開発戦略を適応させ、製品やサービスを改善し、市場のニーズを満たす新しいソリューションを提供できます。
最新のツールを使用したリード生成の重要性が軽視されているのはなぜでしょうか?
一部の企業は、人工知能の機能と可能性を理解していないため、リード生成の実践に対する人工知能の影響を過小評価している可能性があります。大規模な言語モデルやニューラルネットワークで実行できる特定のタスクや、それがリード生成プロセスにもたらすメリットについて十分な情報を持っていない可能性があります。たとえば、リード生成自動化ツールを使用すると、生成されるリードが 451% 増加します。ただし、自動化されていないリード生成には古いツールを好む専門家 (20%) もまだいます。
自動化ソフトウェアを使用するマーケティング担当者の 77% がより多くのリードを変換していることから、最新のリード生成機能を過小評価すると、機会を逃したりリードを失ったりする可能性があります。市場の状況が絶えず変化する今日の競争の激しいビジネス環境では、効果的なリード生成が企業の成功に不可欠になりつつあります。
最近はどのようなリード生成方法が好まれているのでしょうか?
ほとんどの場合、好ましいリード生成方法は、ビジネスの詳細とニーズによって異なります。ただし、注意すべき一般的な傾向はあります。
リードを生成する最も一般的な方法の 1 つは、コンテンツ マーケティングです。コンテンツは顧客の連絡先情報と引き換えに提供されるため、潜在顧客のデータベースを作成できます。検索エンジンでのコンテキスト広告 (Google AdWords など) やさまざまな Web サイトのバナー広告など、インターネット広告も広く使用されています。これらの方法を使用すると、キーワードを使用して特定のオーディエンスに広告をターゲットし、同様の製品やサービスにすでに興味を示しているユーザーに広告を表示できます。
ソーシャルメディアの使用も効果的な方法と考えられています。Facebook、Instagram、LinkedIn、Twitter などのプラットフォームは、価値あるコンテンツを共有し、視聴者とコミュニケーションをとる機会を提供します。広告キャンペーン、コンテスト、魅力的なオファーを掲載した出版物は、ソーシャルメディアを通じたリード生成の有効性を大幅に高めることができます。この方法は、選択を行う前に企業についてできるだけ多くのことを知りたいというユーザーの 76% の希望を考慮すると理にかなっています。同時に、消費者の 68% が少なくとも 1 回はソーシャル ネットワークを通じて製品を購入したことがあります。
現代のテクノロジーでカバーできる問題は何でしょうか?
これらの方法に加えて、顧客を見つけて引き付けるための他のオプションも市場では依然として人気があります。一括メール送信、データベースの購入、コールドコール、古い方法と新しい方法の組み合わせなど、これらはすべてマーケティング担当者にとって一般的なことです。
これらのサービスの主な問題は、効率性が低いことです。ほとんどの企業は、限られた不正確な結果しか生み出さない時代遅れの方法に頼っています。たとえば、リードジェネレーターからのコールドコールの 97% は聞き入れられません (潜在顧客が電話に出ない)。リード生成の従来のアプローチでは、データベースを購入したり、一般的な検索エンジンやソーシャル メディア プラットフォームを使用したりすることがよくありました。これらの方法では、大量のリードが生成されますが、これらのリードの品質と関連性は疑わしいものです。
ソーシャル メディアによるリード生成では、プロセスの有効性に影響を与えるさまざまな課題に直面することもあります。一般的な問題は次のとおりです。
視聴者が分散しており、リードから実際の顧客への転換率が低い。
受け取ったリード情報や連絡先情報の質が低い。
ユーザーの注目と関連コンテンツのコストをめぐる激しい競争。
アルゴリズムの変更と戦略を常に更新して適応させる必要性。
信頼の欠如とそれに伴うリード生成の複雑さ。
AI はリード生成の問題をどのように解決するのでしょうか?
ターゲット ユーザーのニーズを満たす価値があり興味深いコンテンツを作成することで、潜在顧客の注目を集めることができます。コンテンツ マーケティングは、企業をその分野の専門家として位置付け、質の高いリードを引き付けるのに役立ちます。長期的には大きな可能性を秘めていますが、手作業だけではリードをうまく育成できない可能性があります。
AI の使用による価値の約 75% は、顧客業務、マーケティングと販売、ソフトウェア開発、研究開発の 4 つの領域に集中しています。リード生成はこれらすべてのポイントに該当し、ニューラル ネットワーク、機械学習、および人工知能全般の実装からメリットを得ることができます。
自動化されたリード管理システムを使用すると、連絡先の収集から販売まで、プロセス全体を効果的に追跡および管理できます。これにより、日常的なタスクを自動化して、生産性を向上させ、作業の精度を高めることができます。自動化の利点とリード生成センターでの人工知能の実装が交差するところで、潜在的な顧客とのやり取りの市場全体を変革できる革新的なソーシャルネットワークが登場しています。たとえば、2023年7月にベータテストが開始されるEontribeプロジェクトは、多数のニューラルネットワークを使用して数百万のユーザーからのリクエストを詳細に分析し、共通の目標と希望を持つ人々を結び付けることができます。これにより、検索者の言い回し、イベントのコンテキスト、以前に提供した情報に不正確な点がある可能性が考慮されています。
計算機、アンケート、懸賞、代替ソーシャル ネットワークなどの最新のツールやテクノロジーは、潜在顧客と交流し、重要なデータを収集するのに役立ちます。これにより、コミュニケーションやオファーをパーソナライズできます。
ニューラル ネットワークと機械学習もリードを生成するために使用できます。ただし、すべての新しいテクノロジーと同様に、すべてのユーザーが成功と効率を達成できるわけではありません。テクノロジー、メディア、通信分野の約 800 社を対象にした調査では、人工知能を使用し、これらのテクノロジーへの投資を効果的に行っている企業は 10 分の 1 に過ぎないことがわかりました。
チャットボットは、ユーザーの興味について質問したり、パーソナライズされたサービスを提供したり、アンケートを実施したりできます。高度なソーシャル サービスは、さらに多くのビジネス上のメリットをもたらします。Web3 ソーシャル ネットワーク Eontribe は、無関係な応答や不要なメッセージを排除できる人工知能ベースの検索エンジンを使用しています。このサービスを使用する場合、当事者は検索中にオープンになり、希望や能力を示すことができます。このデータは、人工知能が一致を見つけるために使用され、公開されることはありません。さらに、このサービスで使用されるニューラル ネットワークなどのテクノロジにより、現在作業時間の 60 ～ 70% を占めている作業プロセスを自動化できます。
最新のツールを使用することがなぜ意味があるのでしょうか?
最新のツールを使用すると、多くのプロセスを自動化できるため、エラーの可能性が減り、リソースの使用が最適化されます。また、潜在顧客に関するより正確な情報が提供され、よりターゲットを絞った効果的なマーケティング キャンペーンを作成するのに役立ちます。
人工知能などの関連技術を使用すると、日常的なタスクやプロセスを自動化し、チームの時間とリソースをより戦略的なタスクに割り当てできます。これにより、生産性とリードへの対応速度が向上し、結果の改善に貢献し、実際に業界に革命をもたらします。このようなソリューションの経済的収益性は、AI の助けを借りたリード生成により、営業生産性が 15 ～ 20% 向上するという事実によって裏付けられています。Eontribe などのリソースを使用する場合、スタッフ サポートのコストも大幅に削減されます。結局のところ、従業員 1 人が、旧式の方法を使用している同僚 100 人と同じ数の関連結果を見つけることができます。
さまざまなソーシャル ネットワークの価格やコンバージョン率の変化を監視することで、競争力を高めることもできます。同等のリード生成効率を持つ複数のオプションから選択する場合、より安価なオプションを優先するのが理にかなっています。1 件のリード獲得にかかる平均コストは 198.44 ドルで、Eontribe でのリクエストはすべて無料です。
新規顧客獲得プロセスに人工知能を導入することは、費用がかかり複雑なプロセスのように思えるかもしれません。リードジェネレーションに AI を使用するために必要なテクノロジーソリューション、インフラストラクチャ、またはスタッフトレーニングに投資する準備ができていない企業もあるかもしれません。しかし、そのような導入のメリットを研究した後、彼らの意見は変わるかもしれません。たとえば、最近の調査では、ジェネレーティブデザインによってエンジニアの時間が 23 ～ 38% 節約され、8 ～ 15% のコスト削減につながることが示されています。
マーケターの 31% にとって、ROI を証明することは最大の課題の 1 つです。同時に、最新のツールは、コンバージョン、コスト、チャネル効率など、リード生成の結果を詳細に分析する機会を提供します。これにより、どの方法が最も効果的か、どこに調整が必要かを理解できるため、リード生成戦略の継続的な改善に貢献します。
リード生成の方法によっては、新規顧客の獲得率を大幅に向上させ、ビジネスの売上を増やすことができます。リード生成プロセスに人工知能を実装するだけで、効率が 15 ～ 20% 向上します。このプロセスに関連するアクティビティは、不当に過小評価されています。結局のところ、ビジネスの成長につながり、結果を改善できるのは、適切に組織化されたリード生成プロセスです。
マーケティング キャンペーンを実施する際には、電子メール、電話、チャット ボットの導入、アクティブなソーシャル メディアなど、複数の方法を同時に優先できます。ただし、コストを最小限に抑え、長期的には潜在顧客を実際の顧客に変換できる最も関連性の高い方法を優先することをお勧めします。
生成型 AI の時代は始まったばかりです。現在でも、AI のおかげで、2040 年までに全産業の平均生産性成長率は年間 0.1 ～ 0.6% になると予測されています。顧客対応、マーケティングと販売、ソフトウェア開発、研究開発に重点を置くと、AI の自然言語理解能力によって、25% の時間を要するワークフローの技術的自動化を加速できます。このトレンドを無視する企業は、常に遅れをとり、引き付ける顧客の数を減らす運命にあります。
市場の飽和、コンバージョン率の低さ、多数のユーザーの中から質の高いリードを選択する難しさなど、ソーシャル メディアでリードを見つける際の問題は、最新のツールの使用とプロセスの自動化によって軽減できます。このソリューションの鍵となるのは、変化する市場の需要に対応し、人工知能を適用して機能を強化する準備ができている新しいソーシャル ネットワークです。