製造業の営業改革：段階的なAI活用によるマーケティング最適化事例

背景・課題

製造業においては従来、属人的な方法での新規顧客開拓が主流であり、訴求先や施策効果の可視化が難しい課題がありました。加えて、限られた営業資源の中で効率よくターゲットへ情報を届ける必要があります。

AI活用ソリューション

まず既存顧客の受注情報や反応履歴などを人手で集約し、AIを使って顧客属性や反応傾向を分析。そこからターゲット像や優先リストを営業・マーケティングチーム内で検討、ABテスト配信（広告・メール等）も一部をAIで自動化。結果を毎月振り返り、パラメータ調整や内容改善を続けるなど、人とAIの協働サイクルを段階的に構築しました。急激なAI全面自動化ではなく、人の知見も反映した運用です。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

メール配信経由での商談化率が18%→24%に上昇。ターゲット外への配信や追客作業の無駄が減り、情報の質が向上。ROIは初期投資の回収を1.5年で達成。

実事例

日経で取り上げられた部品メーカーA社事例では、過去データのAI分析と実営業チームの連携運用により、新規商談化率を徐々に引き上げた実績が紹介されています。段階的な仕組みづくりが鍵となっています。

https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC151500V10C23A3000000/

さらなる展開

全国拠点の営業リスト管理、自社サイト問い合わせナーチャリング、営業研修プログラムとの連携といった拡張を視野に入れています。AIのブラックボックス性を排除し、説明責任を重視した運用設計を進めています。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 既存の営業活動・顧客データを詳細に見直し、分析対象となるデータ基盤を整備。
2. 課題確認・人による仮説立案 - 営業現場とのディスカッションにより、AI活用の課題と運用方針をすり合わせ。
3. AIモデリングと目標設定 - サンプルデータでターゲット判別モデルをテストし、現場に合った評価指標を設定。
4. 段階導入・検証 - 一部のチャネル（メール・広告）でABテストや反応予測などを部分導入し、効果と現場負担を検証。
5. 本運用・継続改善 - AI提案と人の判断を両立した運用スタイルを定着。毎月の目標・実績レビューで随時チューニング。