製造業のサイト構築　新規リード（見込み客）を獲得する

新規リード（見込み客）を獲得できない理由はいくらか考えられます。

顧客の解像度が低く、そもそものリードの定義が曖昧で有ることが考えられます。

見込み客とは何でしょうか？

そもそもそこから、営業担当と設計担当、WEB担当で意見が別れていることがあります。

まずそこの意思決定をしっかりと統一することが必用です。

その時に大事なのが、完成や過去の経験などを当てにしないことです。

数字で話をしないといけません。

そのために過去のデータを分析したり、サンプルサイトを作ってテストマーケティングをします。

見込み客とは

「見込み客」とは、特定の商品やサービスに対する関心や購入意欲が予測される人物や企業を指します。具体的には以下のような特徴を持った対象者と言えます。

1. 関心を持っている: 製品やサービスに興味を持っているか、あるいはその関心を示唆する行動を取っている（例：製品の情報ページを閲覧する、無料トライアルを申し込むなど）。
2. 購入能力がある: 製品やサービスを購入するための十分な資金や権限を持っている。
3. 購入の意図がある: 単に興味を持っているだけでなく、実際に購入を検討しているか、将来的に購入する可能性が高い。
4. 適切なタイミング: その製品やサービスを購入するのに適切な時期である。たとえば、B2Bの場合、企業が新しいソリューションの導入を検討している時期など。

一般的なマーケティングとセールスのプロセスでは、最初に大量のリード（潜在的な顧客の情報）を獲得し、その中から購入の可能性が高い「見込み客」を絞り込む作業を行います。この絞り込みの過程を「リードクオリファイケーション」とも呼びます。

例えば、オンラインでのマーケティング活動を通じて多くのユーザーがウェブサイトを訪れる中、実際に問い合わせをしてくるユーザーや特定のコンテンツを深く閲覧するユーザーなど、購入意欲が高そうな行動を取るユーザーが「見込み客」として特定されることが多いです。

そのようなページを深く分析することにより、見込み客の解像度をあげていきます。

最近ではデータをBigQueryなどに入力して、既存とは全く違ったところに優良顧客があることがわかった。という事例もあります。

どうしてBigQueryなどのサービスだとAI を活用した新しい形の分析が可能になるのでしょうか？

BigQuery

理由はいくつかあります。まず、BigQuery は Google Cloud のフルマネージドでサーバーレスのデータウェアハウスであり、NoSQL データベースとは異なる性質を持ちますが、どちらも似たようなメリットを提供することができます。

以下にその理由を述べてみます。

スケーラビリティ

BigQuery や NoSQL データベースは大量のデータを効率的に処理するために設計されています。AI の分析には大量のデータが必要で、これらのシステムはそのニーズを満たすことができます。

フレキシブルなデータ構造

NoSQL データベースはスキーマレスであるため、様々な形式のデータを保存するのに適しています。これは、AI モデルのトレーニングや予測のための多様なデータソースを取り扱う際に特に役立ちます。

統合された AI サービス

BigQuery などのクラウドベースのデータウェアハウスは、クラウドプラットフォーム内の AI サービスとシームレスに統合されています。例えば、BigQuery ML では SQL クエリだけで AI モデルのトレーニングと予測が可能です。

リアルタイム分析

NoSQL データベースはリアルタイムでのデータ挿入とクエリが得意で、これによりリアルタイムでの AI 分析や予測が可能になります。

ストレージと分析のコスト効率

特に BigQuery のようなサービスは、クエリ時にのみ課金されるため、コストを抑えながら大量のデータを分析することが可能です。

オープンソースツールとの連携

BigQuery や多くの NoSQL データベースは、TensorFlow や Jupyter Notebook などの人気のある AI 関連のオープンソースツールとの連携が容易です。

弊社では御社の既存のデータを頂いてBigQueryなどを利用して新しい形でのAI分析するサポートもいたします。

お気軽にお問い合わせください。