生成CRMとは - ビジネスに与える影響

今日から営業担当になり、新しい顧客アカウントを任されたと想像してみましょう。会社概要を確認し、最新の企業ニュースを把握し、適切な連絡先を見つけ、紹介メールを下書きするまでに、どれだけの時間がかかるでしょうか？こうした作業を顧客関係管理（CRM）プラットフォームが数秒でこなしてくれて、自分ではメールの中身を少し整えるだけで、すぐに送信できるとしたらどうでしょう？

これが、生成型CRMの可能性です。生成AIと顧客データを組み合わせることで、チームの生産性を高めることができます。

「生成CRMは、CRMの電動自転車版です」と、Salesforceのチーフ・デジタル・エバンジェリスト、Vala Afsharは述べています。「従来どおりペダルを漕ぐこともできますが、電動なのに、あえてそんな乗り方をしたいと思うでしょうか？」

生成AIは、あらゆる部門において、今後数年でCRMを再定義する可能性を秘めています。この技術は、営業・サービス・マーケティング・コマース・ITなどの業務において、企業がAI生成コンテンツを迅速かつ簡単に作成できるよう支援します。

サービスチームにとっては、顧客の課題を理解・予測し対応できる、より高度でパーソナライズされたチャットボットの自動生成を意味します。マーケティング担当者なら、生成CRMによって、正確で魅力的、かつ検索エンジンに最適化された製品説明をよりスピーディに作成できます。

生成AIは、ChatGPT が2022年11月に一般公開されて以来、多くの議論と関心を集めています。この技術は、機械学習とアルゴリズムを活用 して、テキスト、音声、画像、コードなどのコンテンツを生成します。最近、Salesforceは、世界初のCRM向け生成AI、Einsteinを発表しました。

このガイドの内容：

• 生成CRMとは？
• 生成CRMは生産性、効率性、顧客関係向上にどのように貢献するか？
• 生成CRMは実際に、どのように機能するか？

生成CRMは、生成AIの力と顧客データを融合させることで、生産性と業務効率を向上させます。問い合わせ対応、会話文やメールの作成など、多彩な機能を実行できます。さらに、人の健康や環境に関する課題解決にも貢献します。利用者が増えるほど、より賢く、より迅速に進化していきます。

生成CRMは、煩雑な日常業務を自動化し、より重要なプロジェクトに集中できる時間を生み出します。インターネットや関連データを数秒で検索できるため、たとえばカスタマーサービス対応の場面では、より適切な応答を生成したり、それらのやり取りや過去の履歴をもとにナレッジ記事を作成したりすることが可能です。

「アイデアから初稿までのプロセスにおける摩擦を、大幅に軽減してくれます」と、SalesforceのAIおよび機械学習担当シニアバイスプレジデント、Jayesh Govindarajanは語ります。「たとえば、6回分の会議内容をもとに文書を作成するケースもあるでしょう。あるいは、複数の会話のストリームを要約し、アプローチ改善に役立つインサイトを1つか2つ見つけ出すこともあるかもしれません」

私たちは、日々の業務で単調なタスクに何時間も費やしています。データやリサーチを分析し、新たなソーシャルマーケティングキャンペーンの広告案を練り、見込み客への提案メールを完璧に仕上げるために何度も書き直し、怒っている顧客とのやり取りでは適切なバランスを模索しながら対応しています。もし、業種や部門を問わず、こうした業務のすべてを効率化できるツールがあるとしたら、どうでしょうか？

CRMと生成AIの力を融合させた「生成CRM」ツールによって、多くの業界で、こうした効率化がまもなく現実のものとなります。

AIの登場からすでに時間が経ち、SalesforceのEinsteinは毎日200億件を超える予測を提供しています。一方、ChatGPTのような文章生成AIやアート生成ツールのDall-E も、業種を問わず業務効率化を支援しています。では、これらの技術は、特に顧客関係の構築と維持において、どのような影響を与え、どのように役立つのでしょうか？

「本質的に、生成AIがCRMにもたらす最大の強みは、価値創出までの時間を短縮できる点にあります」とAfsharは語ります。

この技術は、インターネット上で遭遇する不要な情報をフィルタリングするうえでも役立つと、彼は付け加えました。生成CRMは、適切な問いを投げかければ、何を検索すべきかを自ら判断できるほどに進化するでしょう。

有望な新規顧客を獲得しようとしている場面を想像してみてください。営業提案を強化しようと何時間もかけてデータを調べたのに、その情報はすでに古くなっていました。さらにネットワークや企業サイトをくまなく調べて足がかりになりそうな人物を探しますが、その人は2週間前に退職していたことがわかります。こうした繰り返しの単調な作業に貴重な時間を費やし、本来なら築けたはずの関係を逃しているのです。

「CRMで日常的に行われる多くのタスクは、繰り返しの作業であり、自動化が可能です」と、Salesforce Futuresのシニアディレクター、David Berthyは述べています。「これらの作業を高速化することで、スピードと生産性の両方を向上させることができます。その結果、顧客との関係構築に、より多くの時間をあてられるようになるのです」

生成CRMにおいては、セキュリティとプライバシーが重要な鍵 となります。生成AIに対する懸念に対応するために、信頼できるAIのための原則とガイドラインに基づいて構築されていくことになります。

一部の生成AIモデルは公開データのみに依存していますが、生成CRMは、安全かつ非公開の顧客データを基盤にしながら、公開データも併用します。これこそが、この技術が企業にとって信頼性が高く、影響力のある存在となるための重要な要素です。

「ChatGPTや他のシステムは非常に強力であり、公開データソースを基盤に構築されています」とGovindarajanは述べています。「しかし、企業内で有効に機能するためには、その組織内で利用可能なデータにもとづいた技術である必要があります。公開データと非公開データを組み合わせる能力こそが、顧客に対して、より信頼性が高く、より価値のある体験を提供する鍵となるのです」

ここでは、CRMの具体的な活用例をいくつかご紹介します。

生成CRMは、ナレッジ記事の作成、応答時間の短縮、顧客フィードバックの分析、さらによくある質問への回答の自動化にも対応できます。顧客とバーチャルチャットでやり取りしている場面を想像してみてください。顧客がメッセージを送ると、Einsteinが数千ものウェブページやデータを分析し、最適な返信内容を提案します。そこで、サービス担当者であるあなたが返信を調整すれば、相手は機械ではなく人間と会話していると実感できるでしょう。実際に顧客が話しているのはあなた自身なのです。

生成CRMは、リードの創出強化や将来の売上予測、営業データの分析に加え、パーソナライズされたコミュニケーションの作成にも役立ちます。たとえば、生成CRMは企業の最新情報を取得し、その企業内で最適な連絡先を特定できます。続いてメールの下書きを作成し、企業や業界の最新情報や統計を提供して、ミーティング準備を支援します。

生成CRMは、閲覧履歴や購入履歴にもとづき、特定のターゲット層向けに視覚的に魅力的なパーソナライズド広告を設計し、購買行動を予測的モデルを構築し、さらにインフルエンサーキャンペーンを作成します。たとえば、テキサス州オースティンの人気ショッピングエリアに、新しい靴店がオープンしたとしましょう。生成CRMは、その地域の特性を反映したソーシャルメディア向けターゲットプロモーションを設計します。さらに、過去の購入履歴やSNS上の投稿やコメントにもとづき、その店舗を訪れる可能性の高い顧客を絞り込みます。

「これこそが、生成AIがデータを活用してリアルタイムで私たちを導く力なのです」とAfsharは述べています。「究極の目標は、分析の処方箋的な活用、リアルタイムCRMの生成力です」

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