AIを活用したセールス・テック・スタックの構築

現代の営業チームは、顧客とのやり取りの量の多さ、プラットフォーム間で分散している膨大な顧客データ、パーソナライゼーションの需要の高まりなど、多くの課題に直面しています。そしてもちろん、顧客と直接交渉し、より多くの取引を成立させなければならないというプレッシャーがかかっています。

しかし、AMP Creativeの創設者兼CEOであるモーガン・イングラム氏がIBMのポッドキャスト「 AI in Action」で最近指摘したように、ほとんどの営業担当者の現在の営業活動時間は、わずか27%程度です。「やっていることのほとんどは管理業務です」と同氏は言います。「つまり、販売のために人を雇ったのに、販売されないようなものです」

このダイナミクスを変えるために、ますます多くの営業リーダーが大規模なAIと自動化の取り組みを導入しています。McKinsey社のレポートによると、営業は依然としてAIの直接的な成果として企業が収益を伸ばす最も確実な分野の一つであるため、この投資は報われる可能性が高いです。

しかし、販売ソフトウェアやアプリが急増するにつれて、技術的な無秩序な拡散も進んでいます。マーケティングチームと営業チームは、異種のシステム間でデータとワークフローを同期させるのに苦労しています。IBM Institute of Business Valueによると、現在、平均的なテクノロジー・ポートフォリオは平均9つのツールに増えており、その数は過去2年間で2つ増えています。

慎重に設計されたAI搭載の営業テクノロジー・スタックは、営業担当者がノルマ達成を支援するだけではありません。これにより、広範囲に及ぶインフラが相互接続されたエコシステムに合理化され、反復的な作業が自動化され、実行可能な情報がリアルタイムで表示され、営業担当者は取引の推進に集中できるようになります。適切なツールが接続され、連携して動作すると、パフォーマンスの向上がファネル全体で広がっていきます。

ポイントは？AI搭載の強固なセールス・テクノロジー・スタックにより、企業はAIの取り組みを「パイロットの地獄」から解放し、アウトリーチから取引の成立に至るまでプロセスを継続的に改善することができます。

営業組織において、テック・スタックとは、組織が収益プロセス全体を管理、自動化、最適化するために使用するソフトウェア、イネーブルメント・プラットフォーム、その他のツールの統合コレクションを指します。セールス・テック・スタックには、潜在顧客やアウトリーチの特定から、関係の追跡、コンテンツ管理、収益の予測まで、セールス・サイクルのすべての段階が含まれます。

最高のスタックは、サイロ化されたツールの集合ではなく、データがシステム間を自由に流れる、接続されたエコシステムを構築します。一貫性のあるデータ駆動型の営業ツールのコレクションにより、営業パイプラインの常に一元的なビューが提供されます。

営業スタックにAIを導入することで、最先端テクノロジーのよりシームレスな統合が可能になります。特に、多くの企業AI がマーケティングおよび販売インフラストラクチャーの簡素化を目指している中ではそうです。McKinsey社によると、AIハイ・パフォーマーの半数はAIを使用してビジネスを変革する予定であり、大半がテクノロジーを中心としたワークフローを全面的に再設計しています。営業プロセスを通じてAIの導入が急速に進んでいることを考えると、営業部門が長期的に価値を実現するためには、インテリジェントなシステムに優先順位をつけることが必要不可欠です。

SalesforceやHubspotなどのCRMシステムは、多くの場合、セールススタックの中心的なノードです。顧客の連絡先情報とアカウント・データを保管し、オールインワンでやり取りデータを追跡し、収益チームにとって「信頼できる唯一の情報源」として機能します。今日のAI強化CRMの一部は、リードを事前にスコアリングし、リスクのある取引にフラグを立て、見積書を自動的に作成し、予測を自動的に生成します。大部分は、Software-as-a-Service（SaaS）として提供されています。

潜在顧客およびインテリジェンス・ツールは、営業担当がターゲット・アカウントを研究し、優先順位を付けるのに役立ちます。これらのプラットフォームは、企業独自の顧客情報から、またはサードパーティーのデータ・プロバイダーからのインテント・シグナルを捕捉・分析するのに役立ちます。一部のツールでは、ファーマグラフィック・データとテクノグラフィック・データを使用して、すべての潜在顧客の記録を自動的に強化できます。営業チームでは、リード創出や、有望な機会を適切な担当者に振り分けるためにもAIを使用するケースが増えています。

セールス・エンゲージメント・プラットフォームは、Eメール、電話、LinkedIn、SMSなどのソーシャルメディア・チャネルにわたるマルチチャネル・アウトリーチをオーケストレーションできます。AIは送信時間を最適化したり、次善のアクションを提案したりする場合があります。このテクノロジーは、メッセージを大規模にパーソナライズすることにも優れており、潜在顧客が見落とされることを防ぎます。セールス・テック・スタック全体で、自動化は会議のスケジュール設定、フォローアップ用のリマインダーの提供、会話の文字起こしにも役立ちます。

会話インテリジェンス・ツールは、営業電話と会議の両方の通話録音、文字起こし、分析にAIを使用して、リスクや次のステップなどの重要なシグナルを提示し、担当者がすべてのアクションを把握できるようにします。一部の会話インテリジェンス・プラットフォームは、通話後の推奨事項を提供したり、会議に基づいてフォローアップを自動的にスケジュールしたりできます。これらのツールにより、営業パイプライン全体を広範囲に可視化し、すべての利害関係者が継続的に連携することができます。

AI搭載の提案および契約管理ツールは、動的な価格で正確でパーソナライズされた提案書を数分で生成します。また、文書エンゲージメントの追跡や契約ワークフローの合理化も可能です。多くの場合、これらのセールス・テクノロジーはテック・スタック内の他のプラットフォームと統合され、後半のボトルネックを解消します。また、営業チームの管理負担を軽減することで、生産性も向上します。

AIエージェントは、通常はプログラムされた目標に基づいて、担当者に代わって自律的にアクションを実行します。エージェントは外部ツールやAPIを呼び出すこともできるため、営業部門にとって強力なアセットとなります。エージェント型AIは、人間による最小限のインプットで新しいアカウントの潜在顧客の開拓、会議の予約、CRM記録の更新、複数ステップのアウトリーチ・シーケンスの実行などを行うことができます。IBM Institute for Business Valueによると、経営幹部の83%が、AIエージェントは業務指標と取引履歴に基づいて自律的にアクションを実行すると予想しています。

AIアシスタントは、営業ツールに組み込むことができるインタラクティブなコパイロットです。質問に答え、関連する取引のコンテキストを提示し、電話中にリアルタイムのコーチングを提供します。

LLMは、Eメールの作成、電話の要約、チャットベースのアシスタントを強化します。これらのテクノロジーは自然言語を大規模に理解して生成するため、担当者はパーソナライズされたアウトリーチを数秒で作成できます。

MLモデルは、過去の取引データを分析して将来の結果を予測し、解約リスクにフラグを立て、次のベースのアクションを推奨します。より多くのデータを取り込むにつれて継続的に改善し、時間の経過とともに販売予測の精度を向上させます。

NLPエンジンは、構造化されていないテキストや音声を解析して解釈します。例えば、Eメールや電話から感情や意図を抽出することができます。これにより会話インテリジェンス・ツールが強化され、営業部門はパイプライン全体のやり取りに関するデータを収集できるようになります。

APIは、セールス・テック・スタック全体の結合組織として機能します。これにより、CRM、エンゲージメント・プラットフォーム、インテリジェンス・ツール間でデータが流れるようになり、すべてのシステムが常に最新の状態に保たれます。

RPAは、CRMフィールドの更新やリードのルーティングなど、ルールベースの反復的なタスクを処理します。RPAをAIと組み合わせることで、より洗練されたオートメーション・ツールが実現します。

IBMの研究によると、営業チームは、主にAIを活用したエンゲージメントとサポートにより、ネットプロモータースコア（NPS）を2024年の16％から今年は51％に引き上げると予想しています。AIにより、応答時間の短縮、より適切なアウトリーチ、パーソナライズされたインタラクションが可能になります。また、重要な点として、営業担当者の管理負担が軽減され、潜在顧客との信頼関係を築いて、現場での関係構築に集中できるようになります。

手作業によるデータ入力、フォローアップ、スケジュール設定、潜在顧客の開拓を自動化することで、担当者は日常的な業務に費やす時間が短縮され、営業生産性が向上します。また、AIと自動化は、人間と機械のパートナーシップを促進し、どちらかだけでは達成できないことを実現できます。例えば、セールス・イネーブルメントのAIエージェントは、自律的に関連する事例を取得し、会議に入る前に人間の担当者向けにピッチデッキを調整できるため、時間を節約し、最も関連性の高い調査を提供できます。

AIは何千ものやり取りからパターンを引き出し、迅速で実行可能な洞察を提供します。例えば、AIツールは、どの潜在顧客がコンバージョンする可能性が最も高いか、どのメッセージが共感を呼ぶ可能性が高いか、取引が停滞する可能性が最も高い場所を特定できるため、最終的に組織全体の意思決定が改善されます。データが各機能間をシームレスに移動する統合されたテック・スタックは、組織のセールスとマーケティングのストラテジーをより全体的に把握することも可能にします。

顧客関係管理（CRM）データを共有し、コミュニケーション・ツールを統合することで、異なるチームの連携を維持します。これにより、マーケティングチームと営業チーム間の摩擦がなくなり、購入者のエクスペリエンスが向上します。いくつかのセールス・イネーブルメント・プラットフォームは、複数の部門にわたるリアルタイムの可視性を優先しています。チーム・メンバーがすべての関連情報に直感的にアクセスできると、企業の収益を向上させる新しい方法を革新し、発見する可能性が高くなります。

新しいツールを導入する前に、既存の営業ストラテジーと、それを達成するために企業が既にデプロイしているテクノロジーを文書化することで役立ちます。これにより、営業マネージャーやその他の利害関係者は、冗長性や十分に活用されていないプラットフォームを特定することができます。明確なベースラインは、既存の機能を重複させるツールの取得を防ぐのに役立ちます。

リードからクローズまでの明確なジャーニー・マップを作成することで、組織は正確なテック・スタックを設計することができます。仕事が実際にどのように流れるかを理解すると、AIと自動化が最も大きな影響を与える可能性がある場所が明らかになります。大規模なトランスフォーメーションに着手することを選択した組織は、AIツールのデプロイに伴って役割がどのように変化するかを理解するために、部門内のスキルと職務内容をマッピングすることもできます。

スタックの強度は接続と同じくらいです。成功している組織は通常、プラットフォーム間でデータをシームレスに移動できるようにするネイティブ統合とAPIを優先します。孤立したツールはデータ・サイロを生み出し、可視性を損ないます。例えば、多くのセールス・イネーブルメント・プラットフォームでは、単純なアラートを超えて、取引リスクに事前にフラグを立てたり、CRMでワークフローをトリガーしたりするSlack統合が提供されています。

営業担当員がプラットフォームとサービスを切り替えて利用している場合、それは分断されたテック・スタックの兆候です。主要なアクションを一元化することで生産性が向上します。例えば、営業担当者は、数十のタブ間を行き来することなく、通話の記録、記録の更新、フォローアップを行える必要があります。

アカウント・マネージャーと営業開発担当者（SDR）のワークフローは通常異なります。画一的な設定を強制するよりも、ダッシュボードとAIツールをそれぞれの役割に合わせて構成する方がよいでしょう。ソフトウェアは特定のジョブを実行するために配置する必要があります。例えば、あるAIエージェントはCRMを更新するようにプログラムされ、別のAIエージェントは顧客へのアウトリーチを処理する場合があります。

オートメーションは、本物の人間同士のつながりを置き換えるのではなく、増幅させるものであるべきです。「AIを導入するにあたって、どうすればより人間的でいられるかを考察する必要があります」とMorgan Ingram氏はIBMに語りました。ベスト・プラクティスの1つは、幹部への働きかけや複雑な交渉などのハイタッチの瞬間を、資格のある担当者向けに予約することです。もう1つは、介入が必要なリスクの高いシナリオをAIツールで警告し、顧客データを適切な担当者にスムーズに引き継ぐことです。

テクノロジーの価値は、それがどのように使われるかによって決まります。価値主導の組織は、イネーブルメント・トレーニングやオンボーディングに投資し、新しいツールに関する明確なドキュメンテーションを提供しています。多くの場合、チーム全体での導入をサポートするために社内の推進者を指名します。一部のAI対応ツールでは、プラットフォーム内でセールス・イネーブルメント・トレーニングを提供し、ニーズの変化に応じて定期的にスキルアップを図っています。

使用率や導入指標などのメトリクスは、ツールの使用状況を追跡するのに役立ち、NPSやKPIなどの事前定義された数値は全体的な販売実績を測定します。テック・スタックは決して完成することはありません。理想的には、定期的に監査を受け、営業チームとともに進化させる必要があります。