CRMツールにおける機械学習の役割とは？AI搭載型CRMの活用方法も解説

CRMツールは、顧客管理を効率的に実施するために重要なツールです。そして、最近のCRMツールは機械学習との組み合わせで、より有効性が上がっています。しかし、「CRMツールと機械学習ってどのような関係があるの？」「具体的な活用方法は？」と疑問に思っている方も多いのではないでしょうか。そこで今回は、CRMツールでの機械学習の役割や活用事例を解説します。

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CRMの概念

そもそもCRMとはどのようなもので、目的は何なのでしょうか。ここでは、CRMについて解説します。

CRMとは

CRMとは「Customer Relationship Management（カスタマー・リレーションシップ・マネジメント）」の略語で、日本語に訳すと「顧客情報管理」の意味を持ちます。CRMツールは、顧客との関係性の向上を目指す経営戦略として多くの企業で導入が進められています。

CRMを導入する目的

CRMツールは、企業の売上を増やすために顧客との関係性の維持や強化をします。CRMツールの活用により膨大な顧客情報を効率よく管理できるだけではなく、購入履歴や問い合わせなどの履歴を分析して、幅広い視点で顧客の好みに合った商品・サービスを提供できるのです。その結果、顧客との良好な関係を構築して商品やサービスの成約につなげることが可能です。

CRMツールの基本機能5つ

CRMツールには、主に以下の機能があります。

1. 顧客情報管理
2. 顧客分析
3. プロモーション管理
4. 問い合わせ管理
5. メール配信

1.顧客情報管理

顧客情報管理は、CRMツールの中でも最もコアとなる機能です。CRMツールは、企業名や氏名などの基本情報や商談情報といった顧客情報を一元管理できます。CRMにおいて最も重要な目的は、顧客情報の一元管理と可視化です。システムを使わずに管理してしまうと、営業担当ごとに情報を持つため、集約して活用することが難しくなってしまいます。

2.顧客分析

CRMツールは一元管理された顧客情報を活用し、顧客ごとの分析が可能です。顧客情報には、基本的な情報以外にも行動履歴を記録できます。基本情報と行動履歴を組み合わせることで、顧客の属性に応じた特徴を洗い出せるため、新たな施策を打ち出すときの参考になるでしょう。

3.プロモーション管理

CRMツールでは、キャンペーンの実施時に効果的な相手だけにメルマガやDMを配信できます。さらに、優良顧客にはクーポンや優待券を送ることもできる機能が搭載されています。効果的なアプローチが可能なため、通常のプロモーションよりも効果が見込めるでしょう。

4.問い合わせ管理

CRMツールは、顧客からの問い合わせ内容や対応履歴を蓄積できます。問い合わせ管理により、情報のやりとりがスムーズになって顧客満足度の向上につながります。また、引き継ぎが発生したときでも、今までの経緯を理解したうえで業務に取り組めるでしょう。

5.メール配信

CRMツールには、管理している顧客に対してメルマガの配信を行ったり、メールで新製品情報を自動で送信できる機能があります。また、送信後はメールの開封率などをデータで参照できるため、どのアプローチが効果的なのかを検証しながら明らかにすることが可能です。

機械学習とは

続いて、機械学習についても解説していきます。

機械学習はAIのデータ分析方法のひとつ

AIのデータ分析手法には様々なものがあります。そのうち、機械学習は大量のデータを学習させて、そのデータに潜む法則性やパターンを導き出す技術です。機械学習は、人間だと膨大な時間がかかる作業を速やかに実施できるため、業務効率化につながります。他にも、データに基づく正確な作業も可能です。

機械学習大きく分けて5種類

機械学習には、主に以下の5種類があります。

• 教師あり学習
• 教師なし学習
• 強化学習
• 深層強化学習
• 半教師あり学習

これらの分類を1つ1つ知りたい方は、下記の記事をご一読ください。

▼更に機械学習の手法について詳しく知るには？
【完全版】機械学習の手法11選！覚えておきたい選択手法を一挙ご紹介します

CRMツールにおける機械学習の意義

CRMツールと機械学習は、組み合わせることで効率的に顧客管理を実施できます。ここでは、CRMツールと機械学習の関係性を見ていきましょう。

CRMツールでの機械学習の役割

CRMツールでは、機械学習の導入によって業務効率化を実現できます。CRMツールで顧客データを日々蓄積していき、そのデータを機械学習によって分析し、価値あるデータを抽出することで顧客一人ひとりに応じた最適なアプローチが可能となるのです。さらに、こうした分析作業をAIが実施することで、人間はデータをもとに新たな施策を検討していくことができます。

CRMツールで機械学習を活用するメリット

CRMツールに機械学習を活用することで、営業活動の効率化や顧客行動の予測ができます。CRMでは、営業担当者のCRMの活用状況を判定し、より最適な利用方法ができないのかを提案してくれる機能があるからです。さらに、顧客情報管理で蓄積された情報を活用し、顧客が起こすであろう行動を予測できます。その結果、どのようなメールを送れば効果的なのかを推測できるのです。

機械学習を搭載したCRMツールの活用事例

機械学習を搭載したCRMには、以下の活用事例があります。

• リードスコアリング
• ネクストベストアクションの最適化
• 顧客離れを防止する
• 営業担当者のパフォーマンス分析

リードスコアリング

リードスコアリングとは、潜在顧客から見込み顧客になる可能性が高い顧客の特定です。リードスコアリングにより、どの顧客を優先的に対応するのかが明確になるため、効率的に営業活動を実施できます。

ネクストベストアクションの最適化

ネクストベストアクションの最適化では、アップセルやクロスセルにつなげるために購入確率が高い商品を特定します。その後、見込み顧客に変化するためにどの程度の値引きを提供すべきかを予測していきます。

顧客離れを防止する

解約の可能性が高い顧客を特定し、顧客離れを防止することもできます。顧客離れが起きると定期的な収益の損失を発生させるため、既存顧客との関係性維持が重要です。関係性を維持するためには積極的に交渉し、値引きや優待券などを提供するような真摯な対応が求められます。

営業担当者のパフォーマンス分析

解約の可能性が高い顧客を特定したら、できるだけスキルの高い担当者をアサインしなければなりません。解約は既存顧客が離れてしまうため、優先度の高いアカウントだといえるからです。CRMツールと機械学習を組み合わせることで、営業担当者のスキルやパフォーマンスを整理できるため、最適な人物のアサインが可能です。

CRMツールを導入する際の注意点

CRMツールを導入するときには、データの信憑性を意識する必要があります。AIの予測では過去のデータをもとに分析を続けるため、データが欠損していたり、データ量が少ないと正しい予測が実施できないことがあります。CRMツールと機械学習を活用したいときには、整合性のある大量のデータを準備しましょう。

AI搭載型CRMツールを導入するなら「UMWELT」がおすすめ

CRMツールは、機械学習を活用することでさまざまなビジネスシーンでの活躍が期待できます。しかし、実際に機械学習に対応したCRMツールを導入しようと思っても、何を選ぶべきかがわからないところです。そこでおすすめの製品が、TRYETINGの開発するノーコードAIクラウド「UMWELT」です。

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まとめ

CRMツールと機械学習を組み合わせることで、営業活動の効率化や顧客ニーズの把握をスムーズに実施できるため、多くの企業が導入を進めていきたいところです。しかし、AIに対応したCRMツールの中でもどの製品を選ぶべきか迷う方も多いでしょう。UMWELTは、大手企業からスタートアップ企業まで幅広く導入実績があり、安心して利用できる信頼性の高いサービスを提供しています。即効性が高く低コストから始められるCRMツールをお探しの方は、UMWELTの導入をぜひご検討ください。

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