2023年は生成AIが躍進した年になり、多くの企業がChatGPTを始め様々な生成AIの導入が進んでいます。2024年は更に生成AIの企業での導入が増えていく傾向にあります。

特に興味深いのは、RevOps（レベニューオペレーション）分野で既に48％が生成AIを積極的に採用しています。

RevOpsとはどのような分野なのか、なぜ、RevOpsに生成AIの導入が進んでいるのかを見ていこうと思います。

レベニューオペレーション（RevOps）とは？

RevOpsは、営業、マーケティング、カスタマーサクセス、財務などの各部門が一体となり、市場開拓活動を同調させ、売上増加を促進するアプローチです。この戦略では、売上創出の戦略を最適化し、それに影響する人材、プロセス、テクノロジーを標準化します。

RevOpsでは、売上増加を最優先とし、理想的には最高レベニュー責任者（CRO）の下で、売上戦略を推進するリソースを配置します。これにより、売上増加という共通の目標に焦点を当てた企業文化が確立されます。

RevOpsの特徴として、十分な情報を持ち、協力的な市場開拓チームが存在し、無駄のない俊敏で効率的なプロセスが挙げられます。

また、データ駆動の意思決定とレポート、最適化されたテクノロジーの導入、そして全体的なシームレスなカスタマーエクスペリエンスの提供が挙げられます。

RevOpsを適切に取り入れることで、企業は健全かつ予測可能な収益源を築き上げ、持続的な成長機会を見つけ出すことが可能になります。

RevOpsは、各部門を統合し、データ分析を通じて最適な売上戦略を牽引する役割を果たします。全体を統括するため、膨大なデータを分析し、それを具体的な戦略に結びつける必要があり、これまで多くの時間が費やされてきました。

しかし、生成AIの登場により、膨大なデータを無類の速さで処理・分析できるようになりました。これにより、RevOpsはリアルタイムの洞察を得て、十分な情報に基づいた意思決定を行えるようになりました。

予測分析と機械学習アルゴリズムを駆使することで、企業はトレンドや顧客の好み、市場動向を特定し、より正確な収益予測と具体的な目標を絞った戦略を策定できます。

生成AIの導入により、RevOpsは従来よりも迅速に行動し、最適なキャンペーンを展開することが可能となります。

RevOpsに生成AIが適用された４つ事例

RevOpsに生成AIを導入した結果、どのようになるのかを事例を交えて紹介します。

パーソナライズされた顧客エクスペリエンス

顧客の期待はかつてないほど高まり、それに応える鍵としてパーソナライゼーションが浮上しています。

生成AIを活用することで、組織は個々の顧客に合わせて高度にパーソナライズされたコンテンツ、推奨事項、オファーを作成できるようになります。

企業は個人の好みや行動、やり取りを理解し、その情報を基にアプローチを調整することで、コンバージョン率と顧客満足度を向上させることができます。

強化されたリードのスコアリングと認定

潜在的な見込み客を見つけることは、RevOpsにおいて極めて重要です。

生成AIは、高度なアルゴリズムを駆使して人口統計情報、エンゲージメント履歴、予測行動モデルなどの要素を分析し、リードにスコアを付けることが可能です。

これにより、営業チームは最も高いコンバージョンの可能性を持つリードに焦点を当て、効率と成約率を最大化できます。

ダイナミックな価格設定戦略

価格設定はRevOpsにおける複雑な側面であり、様々な要因が最適な価格ポイントに影響を与えます。

生成AIモデルは市場の傾向、競合他社の価格設定、顧客の行動を分析し、動的な価格設定戦略を提案できます。これにより、製品とサービスの価格が競争力を持って設定され、収益と収益性が最大化されます。

リスク管理と不正行為の検出

不正行為による被害を最小限に抑えることは、組織にとって極めて重要です。

生成AIは金融取引における疑わしいパターンや異常を特定することができ、組織はリスクを軽減するための予防策を講じることができます。これにより、収益源が守られるだけでなく、顧客との信頼も築かれます。

生成AIとRevOpsの今後の展望と課題

生成AIとRevOpsの統合は今後ますます進展することが期待されますが、その展望にはいくつかの注視すべきポイントがあります。

技術の進化と統合

生成AIの技術は日々進化しており、これによりRevOpsへの新たな適用領域が生まれています。今後はより高度で柔軟なアルゴリズムやモデルの開発が期待され、これに伴いRevOpsの戦略も更なる進化を遂げるでしょう。

データセキュリティとプライバシーへの対応

生成AIの導入には多くのデータが必要ですが、その中には機密性の高い情報も含まれます。今後の課題として、データセキュリティやプライバシーの確保が不可欠となります。企業はこれに対する適切な対策を講じ、法規制やベストプラクティスを遵守する必要があります。

人間とAIの連携の最適化

生成AIが担う業務が増加する中で、人間とAIの効果的な連携が求められます。今後はヒューマンマシンコラボレーションの最適化や、AIによる意思決定の透明性が重要なポイントとなります。チーム全体が協力して最大の成果を得るための方法を模索する必要があります。

導入に伴うコストとリスク

生成AIの導入には初期のコストやリスクが伴います。企業はこれらを適切に評価し、導入プロセスにおいてスムーズかつ効果的な移行を図るべく検討を重ねるべきでしょう。

今後の展望では技術の進化とともに課題も拡大していますが、これらを克服することで生成AIとRevOpsの連携がより深化し、企業の成長と競争力の向上が期待されます。

まとめ

今回は、RevOpsに生成AIの導入が進んでいる理由を紹介しました。

生成AIは私達の仕事や生活になくてならないツールになってきています。生成AIを使わないのではなく、生成AIを活用して業務効率化し、企業価値を高めていくことがこれから重要になってきます。

当社では、アバターと対話型AIを連携したサービス「i.human（アイヒューマン）」を開発しています。AIの活用で顧客対応の効率化を図ることができます。

生成AIの導入で不安や疑問がある方は、お問い合わせください。