【消費財業界トレンド】1500人のリーダーの声から分析した「AI＆データ」の4つのアクション

2024年、経済は慎重ながらも楽観的な見方（英語）が広がっていますが、消費者の行動は依然不透明です。消費財業界は、安定した成長路線にありますが、小売業者はカテゴリーによってはデフレの可能性があると警告しています。今後、これまで以上に成長が重要になるでしょう。

企業の93％は、好況時であっても利益率の向上と成長（英語）を同時に達成ができていませんが、90％の消費財業界の意思決定者は2025年半ばまでに収益を伴う成長を期待しています。それを実現するためには、消費財メーカーはこれまで以上に迅速に変化に対応する必要があります。本調査では、Salesforceの調査と消費財業界のトレンドに基づき、業界のリーダーが取り組むべき4つのアクションをご紹介します。

1．生成AI用にデータを準備する

消費財メーカーは、AIがマーケティングやコマース、サービス、オペレーションをどのように変革できるか注視しています。

AIが提供する情報の品質は、AIのトレーニングに使用されるデータの品質で決まります。

消費財メーカー全体において、データソースは爆発的に増加しており、平均976個ものサイロ化されたシステムを持っています。たとえば、マーケターは平均18個のソースからデータを収集しており、これは2021年の10個から増加しています。これにはB2BとB2Cのデータ、消費財業界のトレンドや市場データが含まれます。

AIにマーケティングコピーや製品カテゴリーにマッチする説明を作成させたり、消費者の期待に応えるウェブサイト画像を生成してもらうには、顧客データと製品データが統一され、正確で、偏りがなく、安全であることが重要です。

つまり、組織全体のデータソースを単一のプラットフォームで統合し、データセキュリティを優先して顧客データがシステム内に留まるようにします。

ヒント：データの整理は重要ですが、AIの取り組みを強化するためにすべてが完璧になるまで待つ必要はありません。データの整理は1回で完了するものではなく継続的なプロセスです。AIはデータによって駆動するため、データを収集・整理し、課題を特定して、データ戦略の構築と進化を継続する必要があります。

2．AIと自動化でハイパーパーソナライゼーションを加速

消費財業界では、パーソナライゼーションが消費者の心と財布をつかむカギであることに変わりはありません。

消費者の73％は、企業が自分たちのニーズや期待を理解してくれることを望んでいます。そのため、消費財メーカーの意思決定者の89％がこれまで以上にパーソナライゼーションに投資していると回答しているのも不思議ではありません。 

2024年、消費財メーカーはAIとデータを活用してパーソナライズされた販売・マーケティング体験をこれまで以上に構築する必要があります。

マーケターは、AIを使ってリアルタイムのデータからセグメントを作成し、キャンペーンを自動化することで対象となるオーディエンスに、より効果的にアプローチできます。また、AIは件名やコピー、画像生成など、コンテンツ作成も支援し、消費者が反応しやすいように、コミュニケーションの時間や頻度に関するガイダンスを提供します。

消費財メーカーは、B2B顧客に対しても同じ戦略・予測分析を使用して、カスタマイズされた需要予測を作成し、見積もりと価格設定を自動化して、データ主導のアカウント管理を強化し、個々のアカウント履歴とパフォーマンスに基づいて成長の機会を特定することもできます。 

ヒント：信頼できる顧客データを自社システム内に保持していることを確認してください。たとえば、Chat GPTでアセットを作成してしまうと、機密データが公開され、公開された大規模言語モデル（LLM）がトレーニングされることになります。データをマスキングし、応答を生成したらプロンプトは削除され、自社のシステム外に情報を保存しないAIソリューションを探しましょう。

3．データを活用してガイド付き販売を促進

Salesforceの調査によると、B2Bバイヤーの87％が営業担当に戦略アドバイザーとしての役割を期待しています。しかし、営業担当者がスプレッドシート、顧客のメール、さまざまなレポートツールの間を行き来している状況では、どうやってそれが可能になるでしょうか？彼らは戦略的な思考よりも単純作業に時間を浪費しており、その結果、効率性や正確性が犠牲になっています。

データを一元化してAIを適用すれば、キーアカウントマネージャー（以下、KAM）は、予測やアカウントプラン構築のために、基本的な販売数量やプロモーションによる販売増分の数量の予測、戦略ガイダンスなどの情報に簡単にアクセスできるようになります。

また、AIに依頼するだけで、月次や四半期ごとの事業報告レポートの自動生成も可能です。これにより、KAMは迅速に計画を立て、状況に応じて柔軟に対応できるようになり、アカウントに最適な計画を立てることができるようになります。

2024年には、営業チームが文字通りデータと対話し、販売機会を最大化する時代が訪れます。

先進的な営業組織は、AIを活用して「全国で最も成果を上げているプロモーションはどれか？」や「新規採用されたがまだ出荷されていない商品は何か？」といった自然言語の質問をすることができるようになります。AIは、特定の店舗でKAMがどの製品をどれくらいの数量で販売すべきかについてのインサイトを提供します。

さらに、AIはKAMがアカウントごとにカスタマイズされた営業提案を作成したり、固有のパフォーマンスや目標に基づきパーソナライズされた営業計画を立てたりするのにも役立ちます。AIは、時間のかかる数字の計算や分析を引き受け、同じデータを基に数百の顧客に対するキーアカウント管理の会話を構築することができます。

ヒント：効率と効果を向上させるために、営業チームはAIが使用可能なテンプレートや質問、シナリオをあらかじめ定義したプロンプトライブラリを構築する必要があります。トップクラスのKAMにこのイニシアチブを試験的に導入し、彼らがライブラリの活用方法を確認します。実績のあるプロンプトのコレクションによって、すべてのアカウントに対する質問と回答に一貫性が生まれます。また、営業チームの時間を節約し、コンプライアンスや規制の問題も考慮できます。

4．コンタクトセンターのスキルアップとスケールアップ

オムニチャネルの体験の必要性は明らかであるにもかかわらず、オムニチャネル販売・サービス戦略を完全に実現していると回答した消費財メーカーの経営幹部はわずか4％に過ぎません。実現していない場合は大きなチャンスを逃している可能性があります。

カスタマーサービスがあらゆるチャネルでアップグレードされれば、サービスは収益源に変わります。AIは、業務の効率化と顧客体験の向上、アップセルやクロスセルの新たな機会創出に役立ちます。

まずは、日常的な消費者からの問い合わせやサポートの問題に対応できるチャットボットやバーチャルアシスタントでエージェントをサポートすることから始めましょう。

次に、AIを使用して、明確なインサイトを含むコールサマリーを作成、次のステップを含むアクションプランの自動化、顧客へのメールやサービスの返信を生成し、注文の推奨やサマリー作成を行ないます。これにより、人間のエージェントはより複雑な問題に集中し、きめ細かなサービスを提供できるようになります。

さらに、AIはデータのパターンを分析し、クロスセルの機会を予測することができるため、エージェントは消費者に追加の製品やサービスを勧め、収益の増加につなげることができます。

現場では、AIが潜在的なカスタマーサービスの問題を予測し、現場担当者に警告を発することで、問題になる前に対処できます。これにより、顧客満足度は維持され、関係は強固なものになります。

また、顧客または消費者のどちらにサービス提供する場合でも、代理店や現場担当者は、最高のサービス体験を提供できるよう、すべての顧客データにアクセスできる必要があります。

ヒント：シームレスなオムニチャネルを実現するために、サービスチームにも営業チームが使用しているデータと同じものを提供しましょう。また、データをリンクさせることで、営業担当が機器の問題や製品の欠品、納品漏れなどを常に把握できるようになり、営業訪問に出る前に回答を得ることができます。

消費財業界のトレンドを活用して収益性の高い成長を実現しよう

消費財メーカーは、2024年は収益性の高い成長を目指しています。そのためには、データを活用し、ブランドの関連性を構築し、効率性を高める必要があります。つまり、自動化、AI、そして信頼できる自社データを取り入れて、問題点と機会の両方を特定し対処する時が来たということです。まずは組織全体で改善すべき領域を特定することから始め、上記のアクションを適用して状況を改善していきましょう。

※本記事は米国で公開された “Want Growth? Here’s What Consumer Goods Brands Need to Do Right Now” の抄訳版です。本ポストの正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語が優先されます。