AI検索とAI研究は、B2BセクターにおいてLinkedInなどのソーシャルメディアよりも優位かつ重要なのでしょうか？ – 画像：Xpert.Digital
B2B分野におけるAI検索とAI研究とソーシャルメディア（LinkedInなど）の優位性と重要性
LinkedInの代わりにAI？B2Bが今、インテリジェント検索に注目する理由 ― B2B戦略の変化とは？
B2Bセクターでは、AIを活用した検索とリサーチが急速に重要性を増しており、多くの業界ではLinkedInのような従来のソーシャルメディアプラットフォームよりも優位かつ戦略的に重要な存在と既に考えられています。しかしながら、ソーシャルメディア、特にLinkedInは、依然としてB2Bコミュニケーションの中心的な要素であり続けています。
PassDemone：
B2BにおけるAI検索とAI研究:
高い利用率と効率
B2B企業の67%から90%が、従来の検索エンジンよりもAIツールを活用したウェブ検索を好んでいます。Microsoft Copilot、ChatGPT、Perplexity AIなどのAIを活用した調査・検索ツールは、専門情報、市場分析、意思決定ツールへのより迅速かつ効果的なアクセスに活用されています。
AIによる競争優位性
AIテクノロジーは、効率的な自動化、データに基づく意思決定、そしてパーソナライズされた顧客コミュニケーションを可能にします。キーワードリサーチ、コンテンツの最適化、競合分析といったプロセスを加速させ、B2Bセクターにおける明確な競争優位性をもたらします。
戦略的重要性
特に、高度な技術が求められる業界（例：機械工学、大規模プラント建設）においては、AIを活用したリサーチが製品開発、市場モニタリング、リードジェネレーションに不可欠なものとなっています。膨大なデータを分析し、そこからトレンドやリスクを導き出す能力は、B2B企業にとってAIツールに不可欠な要素となっています。
B2Bにおけるソーシャルメディア（LinkedIn）:
非常に高い分布
B2B コミュニケーションにおけるソーシャル メディアの使用は過去最高に達しています。DACH 地域の企業の 97.4% がソーシャル ネットワークを使用しており、LinkedIn が明らかに主要なプラットフォームとなっています。
ソーシャルメディアにおけるAIの役割
LinkedInをはじめとするプラットフォームでは、コンテンツ作成、オーディエンスターゲティング、パフォーマンス分析などにAIを活用したツールの利用が拡大しています。企業の82.6%以上が、ソーシャルメディアでのコミュニケーションにAIツールを定期的に活用しています。
リードジェネレーションとイメージ育成
LinkedInは、ネットワーキング、企業ブランディング、そして意思決定者とのターゲットを絞ったコミュニケーションにおいて、依然として重要なプラットフォームです。このプラットフォームは、特に人間関係の構築、専門知識の共有、そして思想的リーダーとしての地位を確立するのに最適です。
比較: B2BにおけるAI検索/リサーチとソーシャルメディア（LinkedIn）
比較：B2BにおけるAI検索/リサーチとソーシャルメディア（LinkedIn） – 画像：Xpert.Digital
B2BセクターにおけるAI検索/リサーチとソーシャルメディア（LinkedIn）を比較すると、2つのアプローチの用途と強みに大きな違いがあることが明らかになります。AI検索とリサーチは、迅速かつ関連性の高い情報検索を可能にし、データ主導の意思決定を支援し、プロセス自動化を促進します。対照的に、ソーシャルメディア、特にLinkedInの主な利点は、ネットワーキング、ブランド構築、リードジェネレーション、そしてソートリーダーとしてのポジショニングにあります。B2B企業におけるAIツールの導入は67～90%増加しており、LinkedInの使用率は97.4%と既に広く普及しています。戦略的に見ると、AI検索は研究、開発、営業などの分野に特に関連性が高く、LinkedInは主にコミュニケーション、ブランディング、採用をサポートしています。AIは検索と分析において中心的な役割を果たしますが、ソーシャルメディアでは、コンテンツ、分析、ターゲティングのサポートに主に使用されています。業界別では、AI検索は主に製造業、テクノロジー、複雑なB2B市場で優先的に利用されています。一方、LinkedInは広く利用されており、特にサービスプロバイダー、コンサルタント、人事担当者に多く利用されています。今後の動向を見ると、AIツールは今後ますます標準化していくことが予想されます。ソーシャルメディアは依然として重要な位置を占めるものの、AIを活用した検索・リサーチソリューションによって補完されていくでしょう。
効率的で可視化されたAIとソーシャルメディアの連携方法
B2Bセクターにおいて、AIを活用した検索・リサーチは、ターゲットを絞った情報収集、市場モニタリング、データに基づく意思決定において、LinkedInのような従来のソーシャルメディアプラットフォームと同等かそれ以上の重要性を帯びており、多くの場合、それ以上に優位に立っています。しかしながら、ソーシャルメディア、特にLinkedInは、関係構築、ブランドポジショニング、リードジェネレーションにおいて依然として不可欠な存在です。未来は、効率性と精度を高めるAIベースのリサーチと、可視性とネットワーキングを高めるソーシャルメディアという、両方のアプローチをインテリジェントに組み合わせることにあります。
私たちの推奨事項: 🌍 無限のリーチ 🔗 ネットワーク化 🌐 多言語 💪 強力な販売: 💡 戦略を備えた本物 🚀 イノベーションとの出会い 🧠 直感
ローカルからグローバルへ: 中小企業は賢い戦略で世界市場を征服 - 画像: Xpert.Digital
企業のデジタル プレゼンスが成功を左右する現在、課題は、このプレゼンスを本物で、個性的で、広範囲に及ぶものにする方法です。 Xpert.Digital は、業界ハブ、ブログ、ブランド アンバサダーの間の交差点としての地位を確立する革新的なソリューションを提供します。 コミュニケーションと販売チャネルの利点を単一のプラットフォームに組み合わせ、18 の異なる言語での出版を可能にします。 パートナー ポータルとの連携、Google ニュースへの記事掲載の可能性、および約 8,000 人のジャーナリストと読者を含む報道配信リストにより、コンテンツのリーチと可視性が最大化されます。 これは、外部販売およびマーケティング (SMarketing) において重要な要素を表します。
詳細については、こちらをご覧ください:
LinkedIn と比較して、AI は B2B 企業にどのような利点をもたらしますか?
自動化と効率の向上
AIはプロセス自動化の分野でLinkedInを大きく上回っています。LinkedInは主に手作業を必要とするプラットフォームですが、AIは反復的なタスクを完全に自動化できます。
AIによるリソースの最適化
AIシステムは自律的に動作し、マーケティングおよび営業プロセスを大幅に加速できます。データ分析やコンテンツ作成といった反復的なタスクを自動化することで、手作業の負担を大幅に軽減します。一方、LinkedInは継続的な従業員サポートを必要とし、リソースを拘束します。
に適し：
販売プロセスにおける時間の節約
AIの大きなメリットは、営業担当者の負担を軽減できることにあります。「AIは営業担当者に寄り添い、サポートすることで、最も重要な営業活動に時間を割けるようになります。」このサポートには、自動レポート、ログ、データ収集・分析などが含まれます。一方、LinkedInのネットワーキングやコンテンツ作成といったアクティビティには、積極的な参加が求められます。
より包括的なデータ分析とパーソナライゼーション
AI は、顧客データの詳細な分析と使用において大きな利点を提供します。
より深いデータ分析
AIはB2Bマーケターに「膨大なデータを非常に短時間で分析し、より深い洞察を得ることを可能にする」ツールを提供します。これに対し、LinkedInはユーザーのプロフィール情報とやり取りに限定されています。
より正確なパーソナライゼーション
AIは、LinkedInのターゲティングオプションよりもはるかに正確なパーソナライゼーションを可能にします。顧客の行動を分析し、「顧客ロイヤルティを強化するカスタマイズされたオファーとコミュニケーション」を提供します。これは、LinkedInの人口統計や職業に基づくターゲティング機能を大きく凌駕するものです。
予測能力と将来を見据えた分析
AI と LinkedIn の主な違いは、予測を行う能力にあります。
完了確率と潜在的分析
B2BセールスにおけるAIシステムは、過去の取引データやインタラクションデータに基づいて、将来の顧客行動を正確に予測します。LinkedInは主に現在のデータと過去のデータを扱うため、こうした予測機能は備えていません。
有望なリードの特定
AIの付加価値の具体的な例：「予測分析ツールは、ウェブサイト訪問者の行動を分析し、履歴データを評価し、どのリードが特に有望であるかを高い確率で予測します。」LinkedInはキャンペーンのターゲティングオプションを提供していますが、これに匹敵する予測分析機能は提供していません。
スケーラビリティとリソース効率
AI ソリューションは、ビジネス プロセスの拡張において大きな利点をもたらします。
柔軟な成長
AIシステムは、データ量の増加と顧客ニーズの増大に合わせて容易に拡張できますが、LinkedInでの活動は、リーチの拡大に伴って比例して多くのリソースを必要とします。特に注目すべきは、「マーケティングプロセスの最適化と、より低コストでのオーディエンスの正確なターゲティング」です。
コスト効率
長期的には、AIは運用コストを削減できます。「自動化されたワークフローとデータに基づく意思決定により、手作業による介入の必要性が減り、戦略的なタスクに時間を割くことができます。」一方、LinkedInはプレミアムサブスクリプションと広告費を通じて継続的なコストが発生し、Sales Navigatorの欠点は「特に予算が限られている中小企業や個人ユーザーにとって、サブスクリプション料金が高額になる可能性がある」ことです。
より幅広い応用の可能性
AIはLinkedInよりもはるかに多くのビジネス分野で活用できます。
多用途なアプリケーション
LinkedInは主にネットワーキング、マーケティング、採用のためのプラットフォームですが、AIは「マーケティング、財務、人事、製造、サプライチェーン管理など、ビジネスプロセスのほぼすべての領域」で活用できます。この汎用性により、AIはB2B企業にとってより包括的なツールとなります。
コンテンツの作成と管理
AIはコンテンツ分野で特に強みを発揮します。「B2Bマーケティングにおいて、コンテンツの調査、集約、検証、そしてマルチモーダル生成といった分野に最も大きな可能性があると考えています。」LinkedInはコンテンツ配信プラットフォームとして機能しますが、コンテンツ作成のための統合ツールは提供していません。
に適し：
相乗効果の可能性：AIとLinkedInを組み合わせる
概説した利点にもかかわらず、B2B 企業は、AI と LinkedIn は競合するテクノロジーではなく、補完的なテクノロジーとして見ることができることを念頭に置く必要があります。
AIによるLinkedInアクティビティの最適化
AIはLinkedInでの活動を最適化するために活用できます。例えば、LinkedIn投稿の自動コンテンツ作成、ネットワーク接続のインテリジェントな分析、最適な投稿時間の特定などです。AIによる「キャンペーンの計画、実行、最適化のプロセス加速」は、LinkedInマーケティングの効果を大幅に高めることができます。
AIシステム向けLinkedInからのデータ抽出
LinkedInは依然として「意思決定者やCEOへの直接アクセス」を可能とする、プロフェッショナルデータの貴重な情報源であり、そのデータはAIシステムへの入力情報として活用できます。この組み合わせにより、企業は両方のテクノロジーの強みを活用できます。
相互補完的な強みを戦略的に活用する
LinkedInと比較すると、AIは自動化、データ分析、パーソナライゼーション、拡張性、そしてアプリケーションの汎用性において大きな優位性を提供します。LinkedInはB2Bネットワーキングや意思決定者とのターゲットエンゲージメントに不可欠なプラットフォームであり続けていますが、AIはより深い洞察を提供し、プロセスを自動化し、予測分析を可能にします。
したがって、B2B企業には、両テクノロジーの強みを組み合わせた戦略的アプローチが推奨されます。LinkedInをプロフェッショナルネットワーキングの主要プラットフォームとして活用し、AIを自動化、パーソナライゼーション、そしてデータに基づく意思決定のエンジンとして活用するのです。この組み合わせは、ますますデジタル化が進むB2B業界において、最大の成功の可能性を秘めています。
🎯🎯🎯 Xpert.Digitalの5つの専門知識を包括的サービスパッケージで活用 | BD、R&D、XR、PR、デジタル可視性の最適化
Xpert.Digitalの5つの専門知識を包括的サービスパッケージで活用 | R&D、XR、PR、デジタル可視性の最適化 - 画像: Xpert.Digital
Xpert.Digital は、さまざまな業界について深い知識を持っています。 これにより、お客様の特定の市場セグメントの要件と課題に正確に合わせたオーダーメイドの戦略を開発することが可能になります。 継続的に市場動向を分析し、業界の発展をフォローすることで、当社は先見性を持って行動し、革新的なソリューションを提供することができます。 経験と知識を組み合わせることで付加価値を生み出し、お客様に決定的な競争上の優位性を提供します。
詳細については、こちらをご覧ください:
従来の検索方法と比較して、B2B領域でのAI検索はどの程度効果的ですか？
B2Bにおけるターゲットグループコミュニケーションを最適化するAI：手法、利点、実例
人工知能（AI）は、B2B企業がターゲットオーディエンスを特定、セグメント化し、エンゲージする方法を変革しています。膨大なデータを分析し、プロセスを自動化し、パーソナライズされたコミュニケーションを提供することで、AIはより正確で効率的、そして効果的なオーディエンスターゲティングを可能にします。AIは、企業が顧客ニーズをより深く理解し、リソース配分を最適化し、最終的にはよりターゲットを絞ったマーケティング活動を通じて収益を向上させるのに役立ちます。特に、データドリブンなインサイト、自動化されたプロセス、そしてパーソナライズされた顧客体験の組み合わせにより、AIは現代のB2Bマーケティングに欠かせないツールとなっています。
に適し：
新たなレベルのパーソナライゼーション：B2BマーケティングにおけるAI
マーケティング施策のパーソナライゼーションはもはやオプションではなく、B2B顧客の基本的な期待となっています。AIはこのパーソナライゼーションを新たなレベルに引き上げ、単に顧客をファーストネームで呼ぶというレベルをはるかに超えるものへと進化させます。
AIは、顧客ロイヤルティを飛躍的に向上させる、カスタマイズされたオファーとパーソナライズされたコミュニケーションを可能にします。このテクノロジーは、閲覧履歴、購買行動、ソーシャルメディアでのやり取り、人口統計情報といった顧客データを分析し、具体的なニーズや嗜好を特定します。これらのインサイトに基づき、商品のレコメンデーションやカスタマイズされたコンテンツをリアルタイムで提供できます。
結果は明白です。パーソナライズされた体験は、予約された会議のコンバージョン率を2倍に高め、パーソナライズされたコンテンツ内のCTAは、一般的なコンテンツと比較してインタラクション率が68%も高くなります。特に注目すべきは、パーソナライズされた体験は、パーソナライズされていないインタラクションに比べて、デモ依頼数が約4倍に増加している点です。
最新の B2B パーソナライゼーションは、個々のタッチポイントを超えて、個別の価格設定、関連製品の提案、顧客セグメント、業界、購入履歴に基づいたカスタマイズされたコンテンツなど、システム全体にわたるコンテキストに応じたアプローチを組み込みます。
次のステップとしてのハイパーパーソナライゼーション
AIを活用したハイパーパーソナライゼーションは、これをさらに一歩進めます。企業は、メッセージ、コンテンツ、オファー、商品の推奨を個々の顧客に合わせてカスタマイズすることで、顧客とより深いレベルでつながることができます。マッキンゼーの調査によると、急成長している企業は、ハイパーパーソナライゼーションを通じて、成長の遅い競合他社よりも40%高い収益を上げています。
AIを活用した顧客セグメンテーション：人口統計から行動まで
効果的なターゲティングには、正確な顧客セグメンテーションが鍵となります。AIは、従来の人口統計学的基準を超え、複雑な行動パターンを認識することで、この分野に革命をもたらしています。
従来のセグメンテーションとAIベースのセグメンテーション
従来の顧客セグメンテーションは、主に年齢、性別、収入、居住地といった人口統計データに基づいています。これらの基準は重要な洞察を提供しますが、顧客の複雑な行動や動機を完全に理解するには不十分な場合が多くあります。
一方、AIは多次元的なB2B顧客セグメンテーションを可能にし、複数の基準を同時に考慮してグループ分けを行います。機械学習は膨大な量のデータを自動的に処理・分析し、より正確で具体的な顧客プロファイルを作成します。
AIベースの顧客セグメンテーションの利点
AI を使用した B2B 顧客セグメンテーションには、次のような多くの利点があります。
- 収益の可能性とクロスセルの機会の特定: AI セグメンテーションにより、顧客が持つ可能性のある収益が明らかになります。
- 個別のコンテンツ: セグメントごとに適切なコンテンツを計画して提示できます。
- リソースの節約: ターゲットを絞ったコミュニケーションにより、リソースの無駄を回避します。
- 需要重視の製品開発: 製品とサービスを顧客のニーズにより適合させることができます。
- 個別価格設定：セグメントに応じて価格を調整できます。
インテリジェントな推奨システムとリードの優先順位付け
AI がオーディエンス ターゲティングに革命を起こしている重要な領域の 1 つは、インテリジェントな推奨システムと自動リード スコアリングです。
B2B コンテキストにおける AI 推奨システム
AIレコメンデーションシステムは、顧客の行動と嗜好を分析し、リアルタイムでパーソナライズされたレコメンデーションを生成するインテリジェントなアルゴリズムです。これらのシステムは、様々な手法を通じてコンバージョン率を向上させ、顧客生涯価値を最大化します。
- 協調フィルタリング: 類似したユーザーの行動や好みに基づいた推奨
- コンテンツベースのフィルタリング: カスタマイズされた推奨事項のための製品特性の分析
- コンテキストベースの推奨事項: 時間帯、場所、デバイスなどのコンテキストを考慮します。
AIベースのリードスコアリング
AIリードスコアリングは、営業担当者のコンタクトを評価するための自動システムです。AIは、購買行動やインタラクションなどの顧客データを分析し、事前定義された基準に基づいて潜在的なリードを評価し、優先順位を付けます。
AI リード スコアリングにはさまざまなアプローチがあります。
- 予測リードスコアリング: 機械学習を使用して履歴データと人口統計データを分析し、高いコンバージョンの可能性を示すパターンを識別します。
- 行動リードスコアリング: Web サイト訪問、電子メールエンゲージメント、コンテンツのダウンロードなどのリアルタイムアクションの分析に重点を置いています。
- 会話型 AI リード スコアリング: チャットボットのインタラクションとメッセージのデータを活用して、リードの可能性を評価します。
メリットは明らかです。大量のリードに圧倒されがちな B2B マーケティング チームは、AI を使用して最も価値の高いリードを迅速に特定できるため、営業チームは時間を効率的に活用できます。
AIによるB2B販売の効率化
AI はパーソナライゼーションとセグメンテーションの利点を提供するだけでなく、B2B 販売プロセス全体の効率も向上させます。
日常的なタスクの自動化
B2B営業における最大の課題の一つは、時間のかかる反復的なタスクです。AIはこれらのタスクを自動化することで、営業担当者は時間をより効率的に活用できるようになります。具体的なタスクの例としては、以下のようなものが挙げられます。
- データメンテナンス
- リードスコアリング
- メールキャンペーンの実施
これらのプロセスを自動化することで、営業スタッフは顧客関係の維持や販売戦略の策定などの戦略的な活動に多くの時間を費やすことができます。
リソース割り当ての最適化
AIは、マーケティングプロセスの最適化と的確なターゲットグループのターゲティングを低コストで実現します。機械学習はプロセスを自動化し、従業員はデータに基づいた具体的な行動推奨を受け取ることができます。
B2B マーケティングにおける AI の実際的な利点は次のとおりです。
- パーソナライゼーションと顧客満足度: AI によりカスタマイズされたオファーとコミュニケーションが可能になり、顧客ロイヤルティが強化されます。
- クロスセルとアップセル: データに基づく推奨事項を通じて潜在的な収益増加の機会を特定する
- 効率性と自動化: マーケティングプロセスの最適化と、低コストでの正確なターゲットグループのターゲティング
実践例と実装戦略
AI を B2B ターゲット グループのコミュニケーションにうまく統合するには、十分に考え抜かれた戦略とベスト プラクティスの遵守が必要です。
B2BパーソナライゼーションのためのAIアーキテクチャ
B2B セクターにおける AI を活用したパーソナライゼーションの最新アーキテクチャには、通常、次のコンポーネントが含まれます。
- 顧客データ プラットフォーム (CDP): 中央データ ハブとして、CDP はすべてのタッチポイントにわたってアカウント、ユーザー ロール、インタラクション データをリンクし、ビジネス カスタマーとその意思決定ネットワークの統合ビューを実現します。
- 推奨エンジン: AI ベースのマシンは、購買行動、季節的な需要、または業界固有のパターンに基づいて、関連するクロスセルおよびアップセルの機会を特定します。
- 経験レベル: ショップ ポータル、セルフサービス ツール、またはオファー コンフィギュレーターが API 経由でパーソナライゼーション システムにアクセスします。
- AI と予測モデル: 再注文の確率、販売機会、顧客離れを予測し、データに基づくリアルタイムのインタラクションを可能にします。
AI実装のベストプラクティス
B2B 企業は、ターゲット グループ分析に AI を実装する際に、次の手順を考慮する必要があります。
- データクレンジング：人工知能は、誤り、重複、不完全なデータを特定し、修正するのに役立ちます。無関係なデータをフィルタリングすることで、データ品質を大幅に向上させることができます。
- データ統合：AIは様々なソースからのデータを統合し、整合性をチェックすることができます。これにより、より完全かつ正確な顧客像を把握できるようになります。
- データ収集: AI ツールは、人間には見えなかったり理解できなかったりする大量のデータ ポイントを収集し、解釈できます。
に適し：
課題と解決策
あらゆる利点があるにもかかわらず、企業は AI を導入する際に課題に直面します。
- データ保護とコンプライアンス: 顧客データを処理する際には、データ保護規制を遵守する必要があります。
- 既存システムへの統合: AI ソリューションは、既存の CRM およびマーケティング自動化システムとシームレスに連携する必要があります。
- 従業員のトレーニング: チームの潜在能力を最大限に活用するには、AI ツールの使用方法についてトレーニングを受ける必要があります。
ある調査によると、B2B マーケティング担当者の 75% が今後 12 か月以内に生成 AI に投資する予定ですが、まだ積極的に活用していない人も多く、その仕組みについてあまり理解していない人もいます。
B2BにおけるAI支援によるターゲットグループコミュニケーションの未来
B2BマーケティングにおけるAIを活用したオーディエンスターゲティングは、効率性の向上、パーソナライゼーションの最適化、そして最終的には収益増加につながる大きな機会を提供します。AIを戦略的に活用してマーケティングプロセスを改善するB2B企業は、決定的な競争優位性を獲得できます。
最も重要な利点は以下にまとめられています。
- 徹底したパーソナライゼーションと正確な顧客セグメンテーション
- マーケティングプロセスの自動化と正確なターゲットグループのターゲティング
- 販売ポテンシャルとクロスセル機会の特定
- より効率的な資源配分と無駄な資源の削減
B2B Eコマースで成功したいなら、インテリジェントでデータドリブン、そしてAIを活用したパーソナライゼーションを無視することはできません。このテクノロジーはますます洗練され、利用しやすくなっており、中小規模のB2B企業でさえAIのメリットを享受できるようになりました。
未来は、AI を人間の知性の代替としてではなく、顧客をより深く理解し、より効果的にターゲットを絞り、長期的なビジネス関係を構築できるようにする強力な拡張機能として捉える企業にあります。
あなたのグローバルマーケティングおよびビジネス開発パートナー
☑️ 私たちのビジネス言語は英語またはドイツ語です
☑️ NEW: 母国語での通信!
Konrad Wolfenstein
喜んで個人アドバイザーとしてあなたと私のチームにお役に立ちたいと思っています。
お問い合わせフォームにご記入 +49 89 89 674 804 (ミュンヘン)までお電話ください。私のメールアドレスは: wolfenstein ∂ xpert.digital
私たちの共同プロジェクトを楽しみにしています。
