それが販売ファネルでない場合、それは何ですか?

何かを見て、何かを好きで、何かを欲しがり、何かを買う。

それが人々の買い物の仕方です。

マーケターはこれを「セールスファネル」と呼んでいます。 この概念にはさまざまな名前が付けられており、1 つまたは 2 つの要素が追加されている可能性がありますが、19^世紀後半に概念が最初に説明されて以来、ほとんど同じように機能します。

AI の出現とデータの雪崩により、ファネルの形が歪められました。 じょうごの形をしていないとしたら、それは何ですか？ そこにはさまざまな意見があります。

蜘蛛の巣を考える

マーケティング戦略プラットフォーム DemandJump の最高ソリューション責任者である Ryan Brock 氏は、もはや目標到達プロセスを見ていません。

2012 年から、Brock はファネルの概念が意味をなさないことに気付きました。 彼はペルソナごとに個別のマーケティング キャンペーンを作成し、目標到達プロセスの上部、中間部、下部で顧客の関心を示す特定のコンテンツを開発していました。 「私は、私が想定していた旅に沿って人々を動かそうとしていました。」

Brock 氏によると、顧客は長い間インターネット時代に生きていたという。 「人々はさまざまな方法で学びます」と彼は言いました。 そのとき、彼は、人々が買い物をする方法が、じょうごを下る旅よりも蜘蛛の巣に似ていることに気付きました。

「クモの巣は、クモがどこからでもどこへでも移動できるように作られています」とブロック氏は言います。 顧客の検索行動、検索のコンテキスト、Google の推奨事項を確認すると、同じ単語、用語、トピックが常に出てくることがわかります。 これにより、ソリューションと検索の間に「変曲点」が生まれます。 顧客はその Web 上のどこからでも検索を開始できますが、Web ストランドがどこに集まっているかはわかっていると Brock 氏は説明します。

AI と検索を組み合わせることで、ジャーニーはさらに高速化されます。 質問に対する単純な回答の場合、最初の回答で十分な場合があります。 ここに信頼の問題があります。 「間違った情報を得るリスクはありますが、時間は節約できます。」 ブロックは言った。

AI と検索の組み合わせは、文化を理解することも、「あまりにもユニークな」コンテキストを理解することもできませんが、複雑なトピックを明らかにするために使用することができ、顧客体験を調査したい場合は調査指向であると Brock 氏は述べています。

さらに掘り下げる: セールス イネーブルメントとは何か、また、これらのプラットフォームがマーケティングとセールスの溝を埋めるのにどのように役立つのか?

誰もが今でもそれを「じょうご」と呼んでいます

セールス インテリジェンス プラットフォーム Lift AI の創設者 Don Simpson 氏は、次のように述べています。 「じょうごを使うようにしています。それは誰もが慣れ親しんでいるからです。」

Simpson は B2B 販売を扱っており、多くの場合、多くの顧客調査によって中断される 1 年にわたる販売サイクルが特徴です。 「最初に顧客が現れてから販売プロセスに至るまで」、追跡しなければならないカスタマー ジャーニーは数多くあります。 「私たちはカスタマージャーニーを見て、コンバージョンの可能性を予測しようとしています。」

Lift AI は、その分析を Web ページ レベルで行います。 人々がオンライン マテリアルにどのように関与するかは、人々が次に何をするかを示している可能性があります。 クライアントの Web サイトは、「購入者向けツール」として扱われます。 シンプソンは言った。 「最初の訪問から販売終了まで追跡します。 コンバージョンをリアルタイムで予測します。」

Lifts AI のモデリングによって得られたデータは、販売追跡ツールにフィードできます。 「（データを）いじって、それに基づいてさまざまな程度の成功を収めたモデルを構築できます。」 シンプソンは言った。 Web サイトで状況認識を開発および追跡することで、売り上げが桁違いに増加しました。

マーケターは「重要だと思うこと」を入れなければならない、とシンプソン氏は語った。 モデルの精度は、マーケターが正しい方向に進んでいることを示しています。 もしそれが彼の85-90%であるなら、それは「正確」であるとシンプソンは説明した. 「正確になるまで微調整と改良を続けます。」

じょうご？ はい、でも暗いじょうご

ABM プラットフォーム 6sense の CMO である Latane Conant 氏にとって、じょうごはまだそこにあります。 「気分が良く、整頓されていて、整理整頓されているように感じます。 しかし、それは私たちの現実ではありません。」 デジタル購入への移行により、「ダーク ファネル」が発生します。

「[バイヤー] は、売り手との会話ではなく、匿名で調査を行います。 彼らはまだ購入ジャーニーのどこにいるかのシグナルを示していますが、現在、それらのシグナルは目に見えないところで発生しています」とコナントは言いました.

たとえば、訪問者の 3% だけがフォームに記入する、と Conant 氏は述べています。 匿名化されていない限り、残りは気付かれません。 「しかし、実際にこのトラフィックの匿名化を行っている B2B 組織は 26% にすぎません」と Conant 氏は述べています。

「実を言うと、購買ジャーニーは決して直線的ではありませんでした。 バイヤーは、ある段階から次の段階にきちんと進むことはありません」とコナント氏は続けました。 「購入者は、認識段階で 1 か月、検討段階で 1 週間、決定段階で 1 日を費やしてから、検討段階に戻ることがあります。 または、認知からすぐに意思決定 / 購入に至る可能性があります。事前に設定されたリズムには従わないため、意図データと AI を使用してそれを洞察に抽出し、購入者の準備状況を追跡できるようにすることが非常に重要です。任意の時点で。

漏斗であろうとなかろうと、それはやはりデータに関するものです

マーケティング担当者は、正しい質問をして正しい答えを見つければ、買い手の意図を推測することができます。 カスタマー ジャーニーの「形」は、分析対象のデータほど重要ではありません。

マーケティング担当者は、「あなたにとって最も重要な質問」について調査を開始する必要があるとブロック氏は述べています。 検索行動自体を見てください。 研究を行う。 AI はあなたの声に取って代わるでしょうか、それとも何かユニークなものを探している人を見つけてくれるでしょうか? その情報ジャンクションでお客様に訴求するコンテンツを丁寧に開発します。 セールス Web には変曲点があり、アルゴリズムはその時点で顧客に適したコンテンツを提供できる、と彼は指摘しました。

シンプソンはより直接的なアプローチを取りました。 「人々は理由があってあなたの店に来る」と彼は言ったので、バイヤーの意図はすでにそこにあります. コンバージョンの可能性を示す行動を特定します。 そのコホートとの会話に参加してください。 購入モードでそのオーディエンスに時間とリソースを適用し、機会を活用してください、と彼は言いました。

Conant は、課題に対応するために次の 3 つのステップを提案しました。

1. AI を使用して、より人間的になる。 人工知能は、個人的な条件で顧客と関わる前に、多くの情報源から顧客情報を引き出すことができます。
2. AI を使用して効率を高めます。 予測 AI は、特定の顧客向けにパーソナライズされたメッセージを作成するなど、日常的なタスクを引き継ぐことができます。
3. AI を使用してワークフローを合理化します。 AI を使用して CRM を強化し、アカウントを見つけて意味のあるデータを追加し、その情報を営業およびマーケティング チームに提供します。

「この匿名購入の時代にセールス ジャーニーとファネルが進化するにつれて、マーケターに対する要求はかつてないほど高まっています。」 コナントは言った。 「私は、AI をもう 1 つの複雑な要因と見なすのではなく、私たちの救命ボートと見なしています。つまり、その過程で自分自身を犠牲にすることなく、これらの高まる要求に対応する方法です。」

マーテックを手に入れよう！ 毎日。 無料。 受信トレイに。

ビジネス用メールアドレス

購読 処理...

条件を参照してください。