ガイド付き販売とは何ですか? CX の向上にどのように役立つでしょうか?

今日の組織は、やり取りする各個人に対して完璧なカスタマー エクスペリエンス (CX) を実現しようと努力しています。 これらの取り組みは、部門レベルに集中するのではなく、組織全体に反映されます。 そして明らかに、CX エグゼクティブは、スムーズで合理化された顧客とのやり取りを確保するという最も大きな負担を負っています。 完璧ではないやり取りが 1 つあると、顧客を失うことになります。 口コミや否定的なレビューは、ブランドの評判を急速に損なう可能性があるためです。 幸いなことに、テクノロジーの進歩は、最新の販売ソリューションの形で組織を支援しています。 AI の採用は業界全体で指数関数的に増加していますが、すべての人が AI をすべての CX の問題に対する万能の救世主と見なしているわけではありません。

現在、CX エグゼクティブの 41% だけが、AI 戦略を持っていると主張しています。 AIが私たちの生活のあらゆる側面に存在する時代では、この比率はスペクトルの取るに足らない側にあります. IBM は、CX の幹部が組織内で AI を採用することを熱望する一連の要因を特定しました。CX の改善が主な理由の 1 つです。 しかし、ガイド付き販売とテクノロジーがどのように公正な貢献をもたらすことができるかを以下で見てみましょう.

ガイド付き販売とは?

簡単に言えば、ガイド付き販売とは、顧客データを利用して現在および過去の販売傾向を分析し、製品の推奨を調整してコンバージョン率を加速するプロセスです。 Gartnerによると、B2B 売上の 75% は AI および ML 主導の販売ソリューションによって管理されるようになります。

Netflix は、次のお気に入りのシリーズを推薦する素晴らしい仕事をしています。 プラットフォームで視聴された番組の 80% は、ガイド付き販売または推奨を通じて発見されています。 そして、多くの B2B および B2C ビジネスは、同じレベルの「魔法」に到達することを目指しています。 ガイド付き販売は魔法ではなく、AI を活用したデータ エンジニアリング、カスタム ソフトウェア開発、展開に近いものです。

B2B セールスにおけるガイド付き販売

B2B では、バイヤー ジャーニーは B2C や e コマースよりも微妙です。 バイヤーは、正しい決定を下すために、バイヤージャーニーの過去のステップを再訪する傾向があります。 そうすることで、B2C ダイナミクスで遭遇する従来のプロセスを壊します。 このため、B2B では、ガイド付き販売により B2B ソフトウェア販売ソリューションが導入され、取引を成立させるための最良のコンテンツ、コミュニケーション戦術、アクション、および製品を推奨することで、販売チームが売り上げを伸ばすのに役立ちます。

この場合、企業は生データを実用的な洞察に変換するための強力な AI ツールを必要としています。 ここでも ML が役割を果たします。 このテクノロジーを背後に備えたツールは、行動の傾向を学習し、正確なデータ、過去の傾向、市場の状況、人口統計に基づいて次善の策を提案することで、営業担当者を導くことができます。

B2C または e コマース セールスでのガイド付き販売

B2CやECの営業では、主にレコメンドツールを使ったガイド付き営業を行っています。 このテクノロジーは、顧客とのやり取りとデータ (コメント、評価、ページ ビュー、カート イベント、クリックスルーなど) に基づいて製品の推奨事項をフィルター処理して表示します。 また、Amazon は 10 年以上前に同様のエンジンを展開した最初の企業です。 残りは歴史です。データ、顧客とのやり取り、複雑で機敏なアルゴリズムによって強化された歴史です。 過去 10 年間、ユーザーによって生成されたデータ量は、優れたユーザー エクスペリエンスを提供する機会を増やし、企業が優れたオムニチャネル カスタマー エクスペリエンスを提供するのに役立ちました。 適切に導入された同様のツールは、企業が顧客維持率を高め、忠実な顧客ベースを構築し、収益を増やすのに役立ちます。 AI を活用したガイド付き販売ソフトウェアは、さまざまなレベルで CX 戦略を促進するのに役立ちます。

ガイド付き販売はどのように機能しますか?

AI を活用したガイド付き販売をどのように活用して、全社的な業績 KPI を向上させることができるでしょうか? これらのシステムは、購入者の購入決定を変える可能性のあるさまざまなルールとモデルを使用しています。 B2C と e コマースのダイナミクスに関連するいくつかの例を次に示します。

• 前回の購入モデル– このモデルは単純な原則を使用します。このバイヤーの前回の購入は、次の購入でもある可能性があります。製品カタログは時々変更され、以前に購入したアイテムは入手できなくなる場合があります。 最終購入レコメンダー ツール モデルは、ユーザー インタラクションから情報を取得し、ショップのカタログ内の類似商品をレコメンデーションできます。
• 人気モデル– 人気ベースのモデルは、カタログ内の製品を特定の時間枠での人気によってランク付けし、このデータに基づいて提案を行うことで機能します。eコマースでは、これらのモデルが登場します。
• アソシエーション モデル– ユーザーはバレンタインにチョコレートの箱を購入していますか?ワインのボトルはそれをちょうどよく引き立てます。 これは、レコメンダー システムがビジネスのパフォーマンス KPI を向上させ、長期的に顧客体験を改善するのに役立つもう 1 つのシンプルかつ効果的な方法です。
• 時系列モデル– このモデルは関連ルールと同じ原理で機能しますが、より具体的なものになります。シーケンシャル ベースのアルゴリズムを使用し、長期および短期の両方のユーザー設定を登録します。

B2B では、プロセスはより複雑です。 販売自動化ツールは、ガイド付き販売の中核です。 AI 対応のセールス オートメーションと CRM ツールは、完全なデータがなくても、セールス担当者が独自のインサイトを発見するのに役立ちます。 高性能ソフトウェアは、外部ソースからデータを収集し、各顧客の 360 度ビューの内部記録に準拠します。

ガイド付き販売を検討する必要があるのはいつですか?

B2B ビジネスと B2C ビジネスの両方が、ガイド付き販売手法からメリットを得ることができます。 これらのプロセスを容易にする専用ツールには、一連の利点があります。

• AI によって生成されたインサイトは、企業が隠れた市場機会を発見するのに役立ちます。
• 優先すべきパイプラインのリードを把握することで、販売の生産性を向上させます。
• 各アカウントの詳細に基づいて、営業担当者が適切な決定と推奨事項を作成できるようにすることで、顧客満足度を向上させます。
• 予測的なケース ルーティングとコンテキスト データをリアルタイムで使用して、顧客エンゲージメント戦略を改善します。
• ポートフォリオ内で解約する可能性が最も高い顧客を特定することで、戦略的に顧客と関わります。

ガイド付き販売のベスト プラクティス

多くの人が考えていることにもかかわらず、ガイド付き販売で推奨される商品は、まったく同じ商品のセットではありません。 そして、多くの企業が、顧客のために独自のエクスペリエンスを調整し、ブランド支持者になる機会を逃しているのもこの点です (アップセルの機会もこのように発生します)。 ここでは、ガイド付き販売支援型 CX への最も安全でクリーンな道を確実にたどる方法について、私たちの見解を示します。

顧客を理解する

CX の幹部は、データが不足している中で、顧客を理解しているとまだ主張していません。 データは、組織内のすべての部門にわたる成功の鍵ですが、場合によっては、データがよりまとまりがあり、完全で、冗長性が少ない必要があります。

顧客の行動を完全に理解し、製品の推奨事項とガイド付き販売をうまく活用するには、完全なデータセットがこれらの推奨事項を推進していることを確認する必要があります。 明確に定義された顧客ペルソナを持っているかもしれませんが、そのプールの全員が同じ説明に適合し、正確なニーズや予算を持っているわけではありません. これらの基準は購入の決定に影響を与えるため、あなたの提案はそれらに基づいている必要があります。

たとえば、オンラインの衣料品店を経営している場合、一部の買い物客はドレスをターゲットにする可能性があり、たとえば、このカテゴリの製品のみを購入します. しかし、すべてのドレスが「完璧なドレス」の説明に当てはまるわけではありません. 長さで決める人もいれば、色や生地で決める人もいます。 他の人は、宗教的に単一のブランドからドレスを購入するだけです. 効率的な製品レコメンデーション エンジンは、これらすべての変数を考慮し、各訪問者を固有のものとして認識します。 このために、エンジンは過去の購入決定の背後にある「理由」を発見する必要があります。 この理論は、 B2B シナリオにも当てはまります。 完全なデータが存在する場合、エンジンは顧客を惹きつけるものと、購入決定の背後にあるトリガーを判断します。 成功したエンジンはそれ以上のことをします。 また、関連する製品の推奨事項で平均注文額を増やすように説得します.

数には魔法がある – 少ないほど多い

では、製品レコメンデーションの完全な数はいくつでしょうか? e ストア、B2C、および B2B ビジネスは、これらのエンジンをコンバージョンを加速する手段と見なすことで、要点を見逃していることがあります。 これが、彼らの提案が膨大である理由です。 しかし実際には、製品の推奨事項は、顧客体験を向上させ、訪問者に楽しくリラックスしたやり取りを提供するために存在します。

多くの製品の推奨事項を紹介することは魅力的ですが、これはすぐに意思決定の疲労の原因となり、買い物客の不満を引き起こします. 訪問者を誘導することと、e ストアを 2000 年代の Web サイトに変えることの間には微妙な差があることを忘れないでください。 そのことを念頭に置いて、このアプローチを取るときは、量よりも質をお勧めします。 顧客とその現在のショッピング セッションに関連する厳選された製品の短いリストで十分です。

製品の高品質の画像ギャラリーをキュレートする

e コマース ビジネスには、製品自体と魅力的な画像という 2 つの前提条件があります。 オンライン ショップの場合、ビジュアル コンテンツは基本であり、合理化されたカスタマー エクスペリエンスの大きな構成要素です。 高品質のビジュアル コンテンツは、顧客に実際のオンライン ショッピング体験を提供すると同時に、顧客のニーズにぴったりと一致する製品を確実に入手できるようにします。 ザランドを見てください。 彼らの推奨事項には、注目の製品の鮮明な画像が含まれており、魅力を高め、顧客のよりスムーズな体験に貢献しています。

高精度のレコメンダー エンジンをデプロイする

Marketing Diveによると、回答者の 48% がそう主張しています。 レコメンダー エンジンに投資する場合は、複数のデータ エントリ ポイントに基づいて顧客の好みを予測できる、柔軟で直感的で非常に正確な方法でシステムが開発されていることを確認する必要があります。 STAMP モデルを使用して作成されたエンジンは、計算はそれほど複雑ではありませんが、非常に正確なセッションベースのニューラル ネットワーク エンジンです。 Zalando と Home Depot の両方が、このようなモデルの実装に成功しています。

社会的証明と信頼バッジ

顧客体験は譲渡可能です。 あなたのブランドに対する他の顧客の信頼は、独自のエクスペリエンスを調整する上で欠けている部分に過ぎないかもしれません. 推奨事項に社会的証明と信頼のバッジを埋め込むことで、信頼性を高めることができます。 おすすめ商品の横にレビュー数と総合評価を追加すると、ブランドと商品に対する購入者の信頼が高まります。 また、平均注文額 (AOV) も増加します。

ガイド付き販売プロセスのサポートについては、SugarCRM にお問い合わせください

SugarCRM は、CX と販売の目標を達成するために、よりスマートに作業するのに役立ちます。 当社のシステムは正確な予測を生成し、ガイド付き販売プロセスでより良い意思決定を行うことができます。 AI を活用した予測可能性の助けを借りて、会社は信頼できる次のステップのアドバイスを得て、外部データからより良い可視性を得ることができます。

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