業界の絶え間ない変化に直面する B2B リーダーは、測定可能な効果をより迅速かつ効率的に提供するというプレッシャーにさらされています。

デジタル投資は、迅速に価値を証明する必要があります。そして、発見から再注文までのあらゆるタッチポイントは、顧客の維持と収益性の高い成長に貢献するものでなければなりません。

パーソナライゼーションは、高い可能性を秘めた道筋を提供します。しかし、B2B のパーソナライゼーションは、「この商品を購入した顧客は、あの商品も購入した」というような単純なものではありません。購入者は、複数の役割、チャネル、サイクル全体にわたり、関連性が高く、応答性に優れた、人間らしいエクスペリエンスを期待しています。多くの企業は、この期待に応えることに苦労しており、その努力を財務成果に結び付けるのにより苦労しています。

「収益向上の必須条件」シリーズのパート 2「B2B のパーソナライゼーションを改善して収益を拡大させる方法」では、世界に展開する製造企業および流通企業の経営幹部 86 名を対象として Master B2B 社が実施した調査を取り上げ、コマースにおける AI とパーソナライゼーションへのアプローチ方法を説明します。この結果レポートでは、B2B e コマースのパーソナライゼーションが、単なるカスタマーエクスペリエンスの取り組みではなく、収益性戦略である理由を明示しています。

AI によるパーソナライゼーションとは？

AI によるパーソナライゼーションでは、人工知能を使用してデジタルエクスペリエンスをリアルタイムでカスタマイズします。B2B のコンテキストで提示するのは、ユーザーの職務、行動、履歴、ビジネスコンテキストに基づいた適切なコンテンツ、オファー、アクションです。静的なルールベースのパーソナライゼーションとは異なり、AI は意図と価値に基づいて適応し、収益性を最適化します。

ここでは、先進的な企業が AI を活用して、サイト検索、Web エクスペリエンス、カスタマーサービスという 3 つの主要領域にわたってパーソナライゼーションをパフォーマンスに変える方法を探ります。

よりスマートなサイト検索がコンバージョンと収益を促進

多くの場合、検索は購入者の意図を示す最初のシグナルとなります。B2B では、このシグナルはとりわけ複雑になりがちです。例えば、購入者は品番、タスク、製品のニックネーム、さらには画像で検索する可能性があるのです。サイト検索でその複雑性に対処できない場合は、単にコンバージョンを逃すだけでなく、サービスコストも増加させることにもなります。

このレポートによると、現在、サイト検索を強化するために AI を活用している B2B 企業は、わずか 36% にとどまります。ただし、AI を活用している企業は、検索関連のさまざまなユースケースからメリットを得ています。

AI を利用している調査回答者の最も一般的なユースケース

• 68% が予測検索の提案に AI を使用
• 65% が、購入者のコンテキストを理解するためのセマンティック検索に AI を使用
• 52% が、自然言語処理、オートコレクト、同義語認識などのタスクに AI を使用
• 42% が、ユーザーの行動に基づいて検索結果をパーソナライズするために AI を使用

これらの機能は、わずらさしさを軽減し、関連性を高め、収益性を向上します。特に、ERP システムの製品マージンのデータと統合した場合に効果を発揮します。

台頭するガイド付き販売

一部の企業では、検索ソリューションのさらなる進化に取り組んでいます。ガイド付き販売ツールは AI を使用して顧客に一連の質問を投げかけ、キーワードだけでなく、目的に基づいた適切な製品を提案します。これらのツールにより、営業チームの負担が軽減され、購入に対する信頼性が高まり、取引規模が拡大します。

例えば、産業機器の卸売企業は、最も関連性の高いコンプレッサーを提案する前に、環境条件、エネルギー効率のニーズ、価格帯を特定することで購入者をガイドできるようになります。このコンサルティング型のデジタルエクスペリエンスは、多くの場合、従来の検索よりもコンバージョンが高く、長期的な価値をもたらします。

クリックストリームデータを凌ぐ Web サイトのパーソナライゼーション

ほとんどの B2B 企業は、過去の購入、ページビュー、1 回の訪問での行動など、表面的なレベルのデータを使用して Web コンテンツをパーソナライズします。これは最初のステップにすぎず、これだけで十分とは言えません。昨今の B2B 購入者は、B2C で受けられるものと同じタイプのカスタマイズエクスペリエンスをセールスとマーケティングにも期待しています。

つまり、ほとんどの企業は、収益性への影響を考慮せず、表示するコンテンツ、推奨事項、オファーに関する意思決定を行っているということです。これでは、機会を損失することになってしまいます。あらゆる利益率が重要視される経済状況においてはなおさらです。

あらゆるデータソースの連携が重要

調査対象となった B2B 企業は、現在、利用可能なさまざまなデータポイントを使用して Web サイトをパーソナライズしています。最も一般的な入力項目には、以下のようなものがあります。

• 過去のサイト購入
• 製品表示の履歴
• Web サイトでの過去の行動
• 地理位置情報
• 顧客のセグメント化
• ユーザーが勤務する会社
• ユーザー設定
• 会社内でのユーザーの役割
• 紹介元

AI は、このような広範なデータを取得するためのカギとなります。これにより、データはさまざまなパーソナライゼーションのユースケースで利用することができます。

非構造化コンテンツを要約できるツールを使用すれば、時間の経過や職務に応じて適応する複合プロファイルを作成することができます。これは、B2B において極めて重要です。なぜなら、各顧客アカウントには複数のステークホルダーが含まれており、それぞれ個別のニーズを持っているからです。調達担当者は、プロンプトやコンプライアンス文書の並べ替えが必要になる場合があります。一方、フィールド技術者は、ハウツービデオやサービス情報を探す必要があるかもしれません。AI によって、企業は適切な情報を適切なタイミングで各顧客に提供できるようになり、すべてのインタラクションで購入者と最終利益の両方をサポートできるようになります。

このタイプの B2B マーケティングパーソナライゼーションは、すべてのタッチポイントにおいて、購入者だけでなく最終利益にも付加価値を提供できるよう支援します。

サービスコストの削減だけでなく売上も拡大する AI チャットボット

多くの B2B 企業は、チャットボットをサービスツールと考えています。しかし、適切に導入すれば、収益の成長を加速させるツールにもなります。

だからこそ、このレポートで調査対象となった企業のうち、AI チャットボットを導入しているのはわずか 28% にとどまっているというのは驚くべき結果です。とりわけ、2026 年までにこのようなツールがサービスコストを 800 億ドル削減するであろうと Gartner 社が予測 ¹していることを考えると、なおさらそう言えます。

しかし、重要なのはチャットボットを設置することではなく、それが効果的に機能するように設計することです。最も効果的なチャットボットは、基本的な自動化にとどまらず、人間同士のやり取りをシミュレーションします。カジュアルな会話的な言語を使って、動的に応答し、訪問者のトーンや名前に共鳴するボットは、アップセル率に大きな効果をもたらす可能性があります。最新の調査によると、パーソナライズされた人間のようなやり取りを行うチャットボットは、一般的なボットと比較してアップセルを促進する可能性が 2 倍高い ² ことがわかりました。

学習するチャットボットは、サポートだけでなく戦略に役立つ情報も提供

チャットボットの価値は、サービスにはとどまりません。先進的な組織は、チャットボットデータを使用して、トレンドを特定し、製品イノベーションに情報を提供します。例えば Butterball 社は、コールセンターデータを分析し、顧客から繰り返し寄せられる問い合わせに基づいて、「冷凍のまま調理できる」新しい七面鳥製品を開発しました。これは、AI による要約と SAP が実現する統合システムによって提供されたインサイトです。

すべてを統合：パーソナライゼーションを利益戦略へと変換

AI による e コマースのパーソナライゼーションを実現するには、適切なツールを導入するだけでは不十分です。システム、チーム、タッチポイント間で共有する、適切なデータへの効果的なアクセスが必要です。このような包括的な統合基盤により、企業は高い精度でパーソナライズを行い、真のビジネス成果を高めることができます。

マーケティング、コマース、セールス、サービス、財務のデータを連携すれば、すべてのインタラクションがチャンスになります。タッチポイントをインサイトに変え、インサイトを重要なアクションに変えることができます。

経済的な不確実性と予算の引き締めが行われている今日の状況において、リーダーが、より少ないリソースで成果を出すというプレッシャーの増加に直面する中、こうした連携は単に役立つだけのものではなく、必要不可欠なものなのです。最も成功している B2B パーソナライゼーション戦略は、動的なだけでなく、よりスマートで、効率性が高く、収益性も向上させます。

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