B2BマーケティングにおけるAIなどの最新テクノロジーは、ビジネスの現実を一新しています。ほんの10年前に空想科学小説と見なされていたものが、技術的に進んだ経済分野でビジネスを行うための通常の方法になりつつあります。 2000年代初頭以前は自動化が主なトレンドでしたが、2020年代は、人工知能と機械学習を導入した新しいレベルのロボットプロセス自動化（RPA）に徐々に移行しています。

革新的な変化はすべてのビジネスセグメントを包含しており、B2Bマーケティング市場におけるAIはすでに現実のものとなっています。 Salesforce Researchによる最新のマーケティングトレンドの概要である「StateofMarketing」の第5版によると、マーケターによる人工知能の採用は1年以内に44％増加しました（2017-18）。個人データの収集、保存、処理に関する堅牢なルール（一般データ保護規則（GDPR））の導入は、ペースに悪影響を及ぼした可能性がありますが、AIの採用を完全に停止することはありません。

これまでに、マーケターは、GDPRで要求されるように、パーソナライズされたマーケティングとプライバシー保護のバランスをとる新しい方法を学びましたが、DemandbaseとSalesforce Pardotによる最近の調査では、2021年の採用率は中程度であり、B2B指向の企業の5社に1社しかAIを採用していません。ただし、調査対象企業の3分の2が少なくとも健全な採用計画を持っていることを考えると、将来の見通しは良好です。

高度なテクノロジーの採用を延期すると、企業はライバルに対する競争上の優位性を失う危険性があります。そのため、予算が限られている場合でも、少なくともデジタルトランスフォーメーションを計画しているグループに参加することをお勧めします。しかし、B2BマーケティングにおけるAIのより詳細な分析を掘り下げる前に、調査する内容の詳細、特にB2BマーケティングがB2Cマーケティングと大きく異なる理由に注意することが重要です。

B2BマーケティングのAIが理にかなっている理由

カスタマーエンゲージメントを生み出すプロセスは、B2Bマーケティング戦略の根底にある主要な側面の1つです。 B2Cとの違いは、企業から消費者への直接的なマーケティングでは、企業が何百万もの非個人化された顧客の大規模なプールを見ているという事実にあります。

スマートフォンなどのほとんどの小売商品では、マーケティングチームに、スマートフォンユーザーの現在および新たなニーズをまとめて調査し、同じ価格帯で機能が拡張された他のモデルよりも優れた代替品として新しいモデルを提示するよう依頼するだけで十分です。マーケティングキャンペーンの効果に応じて、リードの初期プールは2倍または3倍になる可能性があります。

ただし、B2Bマーケティングでは、最初のリードは最初からより制限されており、各クライアントの特定の要件に依存します（大衆ユーザーの「総需要」とは対照的です）。同じ製品が差別化されたビジネスソリューションとして位置付けられているため、マーケティングチームは、サポートされているアプリケーションの形で、またはビジュアルコンテンツの助けを借りて、クライアント固有のビジネスニーズを考慮して製品を提示する必要があります。

リードの育成とデータの強化

2番目のケースを異なるものにするもう1つの小さなニュアンスは、マーケターが潜在的なバイヤーとどのように振る舞うかです。驚くべき事実：MarketingSherpaによると、B2Bビジネスリードの73％は実際には「販売準備完了」ではありません。つまり、マーケターは、販売ファネルでクライアントを「処理」する際に、そのようなクライアントとは根本的に異なる戦略を必要とします（認識–関心–検討–意図–評価–購入）。 B2Bマーケティングチームへの良いアドバイス：何かを売る最良の方法は、実際にそれを売ることではなく、潜在的な購入者の間で認識、評判、信頼を獲得することです！

B2BマーケティングのAIは、特に、基本的なマーケティング活動を実行するのに十分な規模のチームを持たない中小企業や新興企業に機会をもたらします。たとえば、AIを使用して、時間がないより高度なデータ分析に取り組む一方で、管理作業を大幅に削減し、部分的な情報に基づく個人的な判断への依存を減らすことができます。

AI支援ツールを使用したリード生成により、B2Bマーケターは次のことが可能になります。

  • プロセスを合理化し、実行速度を上げます
  • 予測分析とシナリオプランニングを実行する
  • 有望なリードにマークを付け、疑わしいリードを却下します
  • リードのプール内でさまざまな優先順位を設定します
  • ロボットが収集したデータは手動で収集したデータよりも間違いなくはるかに正確であるため、すべてをより確実に実行してください

パーソナライズされたエクスペリエンス

ビジネスと個人の顧客には、異なる情報要件があります。スマートフォンの新しいモデルを購入する特に要求の厳しい学生は、それが5Gをサポートしているかどうかを営業マネージャーに尋ね、それに満足することができます。一方、ビジネス組織は、異なる、時には矛盾する要求を持つ複数の利害関係者がいる高次のシステムです。

これは、AIの「魔法」がB2Bマーケターを本当に支援できる場所です。 B2Bマーケティングの成功は、潜在的な購入者の擬人化に大きく依存することは既知の事実です。マーケティング市場でAIを使用することで、これを大規模に実現できるようになりました。パスファインダーのように、潜在的な顧客から送信された信号を読み取り、それらを解釈し、マーケティングキャンペーンをそれぞれ調整するソリューションは数十あります。

検索エンジン最適化

インターネット時代の到来以来、検索エンジンはデジタルマーケティングにおいて、そしてますます一般的なマーケティングにおいて支配的な要因となってきました。

特にeコマースのコンテキストでは、製品や販売を重視する場合がありますが、SEOは、実際には、ブランドの認知度を高めるためのマーケティングアプローチです。先に述べたように、B2Bマーケティングは評判を高めることを目的としているため、これは重要です。ゲスト投稿サービスにより、ユーザーはWebサイトをより頻繁に表示できます。もちろん、質の高いゲスト記事は、直接言及されていなくても、宣伝された製品のプレゼンテーションとして機能することもできます。

AIを活用したツールキットを使用したSEOはさらに効果的であり、手間のかかる手動プロセスで取得されるSEOニッチバックリンクを迅速に取得できます。会計ソフトウェアがかつて財務報告書の作成を迅速に合理化したプロセスにしたのとほぼ同じ方法で、ソーシャルメディア管理とWebサイトコンテンツ管理をより速く簡単にするためのさまざまなプラットフォームが存在します。

ただし、さまざまな業界には独自の詳細があります。 B2BマーケティングでAIへのアプローチが広く使用されている場合でも、AI対応のB2Bマーケティングキャンペーンを計画および実装する際には、業界の詳細を考慮することが重要です。

B2BマーケティングにおけるAIについて知っておくべきこと

すべてをまとめるために、覚えておくべき重要なポイントを繰り返してみましょう。ナンバーワン：マーケティングにおけるAIは、どこにも行かない新しいトレンドです。採用はゆっくりと、しかし着実に進んでいるため、それ以上延期することはお勧めできません。さもないと、競争上の優位性を失うリスクがあります。

第二に：B2Bマーケティングは、多くの点でB2Cマーケティングとは異なり、ターゲットオーディエンスから有料の顧客を作りたいマーケターにとってより微妙なアプローチを必要とします。それは販売ではなく、長期的な印象を与えることです。

最後に、デジタル化により、B2BマーケティングのAIは、主要なデジタルマーケティングチャネルの1つであるSEOで幅広い用途があります。