営業現場の顧客体験革命：CXMが変える営業成果と競争力

営業現場が直面する顧客体験の課題

営業活動において、企業は長年にわたって様々な課題に直面してきました。

• 顧客情報の管理が煩雑
• 営業プロセスが属人化
• 見込み客への対応が後手に回る

などなど。

—こうした問題を解決するため、多くの企業が事業部、部署単位での名刺管理システムやSFAやCRM、MAなど様々なシステムやツールを導入し対策を進めてきました。

部署単位での課題解決アプローチ

既存顧客の対応にあたるCS部門ではCRM（Customer Relationship Management：顧客関係管理）を導入し、顧客情報の一元管理と営業活動の効率化を図っています。

CRMにより、顧客の基本情報や商談履歴を体系的に管理できるようになり、コンタクトセンターや営業担当者の引き継ぎや情報共有がスムーズになりました。

営業部門ではSFA（Sales Force Automation：営業支援システム）も活用し、営業プロセスの標準化と進捗管理を推進しています。

SFAは商談の各段階を可視化し、営業活動の分析やレポート作成を自動化することで、営業マネジメントの精度が向上しました。

一方、マーケティング部門ではMAツール（Marketing Automation：マーケティング自動化ツール）を導入し、見込み客の獲得から育成までを自動化しています。

MAツール導入により、Webサイトの訪問履歴やメール開封率などの行動データを基に、最適なタイミングでのアプローチが可能となりました。

新たに生まれた課題：部門間連携不足による顧客満足度の低下

しかし、各部署が個別に別々のシステムを導入した結果、新たな課題が浮上しました。それが部門間連携不足が生む顧客満足度の低下です。

マーケティング部門で獲得・育成された見込み客の詳細な行動履歴が営業部門に引き継がれない。

営業部門での商談内容がカスタマーサポート部門と共有されていない。

各部門が異なるシステムを使用するため顧客の全体像を誰も把握できない。

各現場で情報が分断され一気通貫した顧客マネジメントが実現できない。

結果顧客理解が乏しく、顧客満足度が低下につながっている。それによりクロスセルやアップセルもうまく機能しない。

—こうした状況が日常的に発生するようになりました。

その結果、顧客は「同じ企業なのに部署によって対応が異なる」「何度も同じ説明を別々の担当者から求められる」「もううんざり」といった不満を抱くようになり、企業全体としての信頼性や満足度が低下する事態となっています。それは最終的なサービスの解約という最悪の事態につながっていく序章なのです。

実は重要な顧客ほどそういったちょっとした対応が積み重なり静かに離れていくのです。

この根本的な課題を解決するため、

CXM（Customer Experience Management：顧客体験管理）

という新しいアプローチが生まれました。

顧客体験管理（CXM）が営業成果を変える理由

CXMの基本概念と営業への影響

CXM（Customer Experience Management：顧客体験管理）とは、顧客が企業と接触するすべてのタッチポイントにおいて、一貫した価値ある体験を設計・提供・管理する手法です。

営業活動においては、初回接触から契約締結、アフターフォローまでの全プロセスで顧客の期待を上回る体験を創出することを目指します。

なぜCRMとの比較が重要なのか – 営業現場での混同を避けるために

営業の新規顧客接点や既存顧客対応現場では、CXM（カスタマー・エクスペリエンス・マネジメント（Customer Experience Management）：顧客体験マネジメント）とCRM（Customer Relationship Management：顧客関係管理）が混同されがちです。しかし、両者のアプローチには根本的な違いがあります。

CXMとCRMの機能・アプローチ比較表

項目	CRM	CXM
主な視点	企業（会社）中心	顧客（人）中心
管理対象	顧客データ・営業プロセス	顧客体験・感情的価値
目的	営業効率化・売上向上	顧客満足度・ロイヤルティ向上
データ活用	取引履歴・行動データ	体験データ・感情データ
営業への効果	プロセス最適化	関係性強化

この比較により、営業戦略の方向性を明確に定めることができ、適切なツール選択と運用方針の策定が可能となります。

それでは、CXMの導入により営業組織が得られる具体的な成果を見ていきましょう。

営業組織がCXMで得られる3つの効果

CXMを導入することで、営業組織は従来のアプローチでは実現困難だった成果を得ることができます。主な成果として以下が挙げられます。

• 顧客ロイヤルティ向上による受注率アップ
• 営業コスト削減と効率化の実現
• 企業ブランド価値向上による営業力強化

これらの成果は相互に作用し合い、営業活動の質的向上と量的拡大の両面で持続的な効果を発揮します。

CXM導入で解決できる営業現場の具体的悩み

営業現場では日々様々な課題に直面していますが、CXMの導入により以下のような悩みを体系的に解決できます。

属人化による営業力のばらつき

標準化された顧客体験プロセスの構築により、担当者に依存しない一定品質の営業活動を実現します。

見込み客の取りこぼし

顧客の行動データ分析により、関心度の高いタイミングを逃さずアプローチできるようになります。

既存顧客のフォロー不足

顧客の利用状況や満足度を継続的にモニタリングし、問題発生前のプロアクティブなサポートが可能となります。

競合他社との差別化困難

一貫した顧客体験の提供により、商品・サービス以外での差別化を実現できます。

これらの悩み解決により、営業組織全体のパフォーマンス向上と競争優位性の確立が期待できるのです。

営業チームでのCXM実装ロードマップ

CXMを営業組織に導入する際は、以下の5段階のアプローチが効果的です。

第1段階：現状把握と課題の明確化

• 現在の営業プロセスと顧客接点の洗い出し
• 顧客満足度調査の実施
• 営業データの分析による課題特定

第2段階：目標設定と戦略策定

• 改善すべき顧客体験の優先順位付け
• 具体的な数値目標の設定
• 実現に向けた戦略とアクションプランの策定

第3段階：システム基盤の整備

• 既存システムの統合検討
• 必要なツールの選定と導入
• データ連携の仕組み構築

第4段階：実行とモニタリング

• パイロット部門での試験運用
• 効果測定と課題の抽出
• 全社展開に向けた調整

第5段階：継続的改善

• 定期的な効果測定と分析
• 顧客フィードバックの収集と反映
• プロセスの最適化

各段階では、組織の抵抗を最小限に抑えるため、段階的な導入と十分な説明・研修を実施することが重要です。

CXM効果測定のためのKPI設計

CXMの成果を適切に評価するため、以下のKPI設計が推奨されます。

顧客体験関連指標

• 顧客満足度スコア（CSAT）
• 推奨度（NPS：Net Promoter Score）
• 顧客継続率・解約率
• 顧客からの問い合わせ対応時間

営業成果関連指標

• 受注率・成約率
• 営業サイクル期間
• 顧客単価・LTV（Life Time Value）
• 紹介・リピート受注率

効率性関連指標

• 営業活動あたりのコスト
• 商談化率
• 提案から受注までの期間
• 営業担当者の生産性

これらの指標を組み合わせることで、CXMの投資対効果（ROI）を定量的に評価できます。重要なのは、短期的な売上向上だけでなく、長期的な顧客価値の創出を視野に入れた測定を行うことです。

CXM成功の鍵：営業データの統合管理

技術的な統合アプローチ

CXMの成功には、散在する顧客データの統合が不可欠です。

API連携やDWH（データウェアハウス）の構築・活用により、リアルタイムでの情報共有基盤を整備することが重要となります。

統合による営業活動の変革

データ統合により、営業担当者は顧客の過去の接触履歴、購買パターン、関心事項を包括的に把握できるようになり、より精度の高い提案と適切なタイミングでのアプローチが実現できます。

そこで注目されているのがCDPです。

営業DXをより進化させるCDP活用法

CDPが営業現場にもたらす変革

CDP（Customer Data Platform：カスタマーデータプラットフォーム）は、既存システムの運用を変更することなく、散在する顧客データを統合し、リアルタイムで一元管理・活用するためのプラットフォームです。

CDPの導入により、営業現場では以下の変革が実現できます。

• リアルタイムでの顧客行動把握
• 予測分析による営業機会の発見
• パーソナライズされた提案の自動生成
• 営業プロセスの自動化と効率化

営業チームでの具体的活用シーン

営業現場でのCDP活用により、以下のような改善が期待できます。

反響営業での迅速な対応

問い合わせ顧客の過去の接触履歴や関心分野を即座に把握し、初回コンタクトから的確な提案を実施できます。

追客活動の最適化

顧客の行動パターンや反応履歴に基づいて、最適なタイミングと手法でのフォローアップを実現します。

営業生産性の向上

見込み度の高い顧客を自動的に特定し、営業リソースを効率的に配分できるようになります。

これらの活用により、営業活動の精度と効率性を飛躍的に向上させることができ、競争優位性の確立につながります。

CDPツール×AI活用事例

CDPツールには様々な活用方法があります。

更に昨今、AI技術の進化により企業内活動における様々な分野、業界でAi×CDPモデルの活用シーンが拡大しているのです。

これからは各企業が常時事業活動で収集蓄積するデータをどう活かし収益に繋げていくかが重要な局面となっており、それだけにデータ活用に価値を発揮するCDPの活用がポイントとなってくるのです。

ここでは主にAIエージェントとCDPツールを連携させた最新の活用事例

をご紹介します。

広告代理店モデル

製造業提供モデル

バックオフィス・ヘルプデスク活用モデル

その他の業界では

不動産業界

反響営業において、サイトからの問い合わせ（MA）から初回面談までの期間短縮（SFA）、CRMのデータを一元管理することで顧客のライフスタイルに合わせた追客体制を自動化し、属人化解消と成約率向上を実現

広告・マーケティング業界

クライアント企業ごとに使用システムが異なる過去キャンペーン効果と担当者の嗜好を統合分析し、提案精度向上と案件管理の効率化を達成

小売・EC業界

店舗とオンラインの購買データを統合し、リピーター獲得戦略の立案と売上予測の精度向上を支援金融・保険業界コンプライアンス要件を満たしながら顧客のライフステージ変化を把握し、最適なタイミングでの商品提案を可能にする

メーカー（消費財）

販売店経由の売上データとエンドユーザーの反応を統合し、効果的な販促施策の立案と市場動向の先読みを実現

など最近ではAIとの連携により各業界の課題に合わせた柔軟なソリューションを提供することが可能となっています。

これらの機能により各部署各組織のデータ活用における各種作業、分析の時間が短縮されます。

CDPツールとは？メリットやおすすめツールをご紹介

CDPとBIの違いとは？選び方やおすすめツールをご紹介

営業・マーケティングツールの集約に悩む企業の救世主【CDPツール】導入ガイド

CDP×AIエージェント連携具体例

昨今特に競争が激しくAI活用による業務効率化が必須課題となっている広告代理店業界におけるAIエージェント×CDPの活用事例を紹介します。

事例１：株式会社ピアラ

株式会社ピアラは中堅中小企業を中心に設立以来20年間にわたり、1000社以上のクライアントに対し、YahooやGoogleのWEB広告などの他、認知から理解・共感、購入、そしてファン化に至るまで、ダイレクトマーケティングを中心とした包括的なマーケティング支援を提供してきた中堅の広告代理店となります。

同社では多岐にわたる業種やジャンル、ターゲット、顧客の悩み、媒体、クリエイティブなど、独自のタグ付けを行った多岐にわたるデータを大量に蓄積しており、それに基づいてクライアントのニーズに最適な広告戦略を日々行ってきましたが、これらの大量且つバリエーション豊富なデータは、広告運用の精度を高めるための貴重な資産である一方で同社内だけではうまく活用しきれていないといった課題も同時に抱えていました。

そこで同社は株式会社ジーニーのグループ企業となる株式会社JAPAN AIが提供するAIエージェントサービスとGENIEE CDPを連携し活用することで、広告レポート作成の他クライアント向けに従来大半を手作業行っていたクライアント支援業務を大幅に効率化することを実現しました。

これにより、同社は人的リソースをコンサルティングなどより戦略的な業務に集中できる体制を実現し収益構造の転換を図っています。

さらに、どのクリエイティブが最も費用対効果が高いかをAIが自動で分析し、その要素を言語化して、新しいクリエイティブを生成することで、クリエイティブ制作のスピードと質を飛躍的に向上させる取り組みも同時に進めています。

自動生成したクリエイティブを直接各媒体プラットフォーム（Meta、Google、Yahoo!、LINE等）へ入稿し、運用結果を再び広告レポートとして自動生成することで、PDCAサイクルを効率的かつ効果的に実行できるようになります。

それにより、同社が支援するクライアントはWEB広告の費用対効果を最大化し、新規顧客の獲得を加速させることが可能となるのです。

AIによるリアルタイムな効果測定と分析に基づき、迅速な改善策を講じることで、PDCAサイクルを高速化し、継続的な効果向上と限られた予算で最大の効果を引き出し、CPAの改善、ROASの向上に貢献するといった取り組みを開始し業界内外からも高い注目を集めている事例となります。

　今後は更にCDP×AIエージェントの連携を深化させることより、広告運用の自動化と効率化、ターゲティングとパーソナライズの精緻化、高速PDCAサイクルの実現を通じて、クライアントに対してより高い価値を提供するだけでなく、業務効率の向上により、クライアントはより迅速かつ効果的なマーケティングを展開することが可能となり、ビジネスの成長を加速させることが期待されています。

DX根本課題を解決するCDPとは？DMPとの違いや使い分け~AIエージェント連携データ統合事例~

DXを阻むデータのサイロ化・属人化を解決【CDPツール】とは？

【CDP活用】営業活動でよくある悩みを解決する顧客プロファイル構築法とは？

CDP×AIエージェント導入後効果検証

※同社公開済決算資料より抜粋

CDP×AIエージェントモデル導入開始は2024年12月。開発期間も考慮した導入後約半年となる2025年2025年5月15日に開示された第1四半期決算（2025年1月~3月）資料内でその効果を確認することができてます。

まず売上高は四半期ベースで過去最高額に到達し業務効率化だけでなくトップラインの向上が可視化されました。

重点戦略においてCDP×AIの活用を掲げ引き続き事業を推進していくと同時に、特に戦略③にある通り「CDP×AI」モデル開発が順調に進み、CDPに集約統合された各種データのAIによる学習が進むことで成果物のアウトプット精度の向上と業務効率化に効果をあげている点が確認できます。

CDP×AI活用による具体的な成果指標として業務時間200時間の削減が想定されています。

結果として業務の効率化のみならず成果向上によるトップラインの増加により同社として過去に例を見ない高い成長率を実現することができました。その背景には昨年末導入を開始したCDPとAI連携によるデータ活用が業務効率化と同時に成果物アウトプットの質向上が寄与している点は言うまでもありません。

参照元：https://www.piala.co.jp/ir/library/presentation

事例２：ブランディングテクノロジー株式会社

ブランディングテクノロジー株式会社は、中堅・中小企業のブランディングおよびデジタルマーケティングの広告代理店として長年事業展開をしてきました。同社の特徴は広告枠を売って終わりではなく、顧客に寄り添い伴走支援を行うことで長年信頼と実績を積み上げてきました。

しかし、同社の事業モデルは伴走型と言われるように大量のデータを収集分析し成果を産み出す労働集約型且つ工数の伴う一方で成果を出し続けるには社員が多くの時間を投下するビジネスモデルでありました。

近年、AIを用いた事業の効率化を経営上の重要施策として展開する中、CDPツールの導入と合わせ以下機能を有したAIエージェントを駆使することでコンサルティング業務の効率化だけでなく成果向上を持続的に図る事業モデルへの転換を図る意思決定を行いました。初期段階において以下の取り組みを開始しています。

導入するAIエージェント例

• 広告バナーエージェント：ペルソナ策定から素案作成まで広告バナー作成の自動化
• 競合/顧客分析エージェント：競合他社のHPやSNSの分析結果、顧客動向をレポートとして生成
• 広告審査エージェント：法規制・ガイドライン遵守確認の自動化（審査時間を約75%削減）
• コンサルナレッジ検索エージェント：類似案件の抽出やベストプラクティスの提案
• ブランディング戦略エージェント：企業理念・価値観、市場トレンドを踏まえた戦略策定
• SEO最適化エージェント：SEO戦略の自動化・最適化支援
• ROI予測エージェント：施策ごとのリスク評価・シナリオ分析による投資効果予測
• 顧客カテゴリ分析エージェント：顧客データの自動分析・最適セグメント化

「GENIEE CDP」では、基幹システムや業務系SaaS、各種広告媒体のデータを一元管理し、さらにWEB検索データや顧客の行動データまでをリアルタイムに統合することで、従来各所に分散していた様々なデータソースを統合し、より深い顧客理解と効果的なマーケティング施策の立案が可能になります。

「GENIEE CDP」で構築したデータ基盤と、JAPAN AIが提供する最先端のAIソリューション群の統合的なアプローチにより、データドリブンな意思決定とAIによる業務効率化を同時に実現し、より戦略的で効果的なコンサルティングサービスを提供することができるようになりました。

事例３：某国内大手レジャー系グループ企業

まとめ

営業現場における顧客体験の重要性は、デジタル化の進展とともに今後さらに高まることが予想されます。CXMの導入により、従来の営業手法では実現できなかった顧客との深い関係性構築が可能となり、持続的な営業成果の向上を実現できます。

特に、段階的な実装ロードマップに沿った導入と、適切なKPI設計による効果測定を組み合わせることで、確実な成果につなげることができます。また、CDPを活用したデータ統合により、営業活動の精度と効率性を同時に向上させることができるため、競争優位性の確立につながります。

営業組織の変革を検討している企業は、CXMとCDPの組み合わせによる顧客体験の革新を検討することをお勧めします。

これからは、CDPによるデータ統合で、組織全体の情報活用力を底上げする時代です。ぜひこの機会に、データの力で組織を根本から変えてみませんか。

詳しくはこちらの問い合わせフォームからご相談ください。

※お問い合わせの際に「CDP×AIエージェント関連記事」と添えて頂くと御社の業界の事例提供と合わせスムーズに相談をお受けすることが可能です。

本記事で使用した専門用語集

本記事で使用している主な専門用語を、どなたにも分かりやすく整理しました。ITやシステムに詳しくない方でも理解できるよう説明しています。

営業・ビジネス用語

属人化 特定の営業担当者だけが顧客情報や営業手法を持っている状態。担当者の退職時に情報やノウハウが失われるリスクがある

反響営業
Webサイトや広告を見て問い合わせてきた顧客への対応業務

追客
一度問い合わせのあった顧客に継続的に連絡を取り、購入意欲を高めていく営業活動

顧客ロイヤルティ
顧客の企業やブランドに対する愛着度・信頼度

LTV（Life Time Value）
顧客生涯価値。一人の顧客が取引期間全体を通じてもたらす利益の総額

部門間連携
営業、マーケティング、サポートなど異なる部署間での情報共有や協力体制

顧客接点（タッチポイント）
顧客が企業と接触するすべての場面

システム・IT用語

CRM（Customer Relationship Management）
顧客関係管理システム。顧客情報や取引履歴を一元管理し、営業活動を効率化するシステム

SFA（Sales Force Automation）
営業支援システム。営業プロセスの標準化と進捗管理により、営業活動の可視化と分析を行うシステム

MAツール（Marketing Automation）
マーケティング自動化ツール。見込み客の獲得から育成までを自動化するシステム

CXM（Customer Experience Management）

顧客体験管理。顧客が企業と接触するすべての場面で一貫した価値ある体験を設計・管理する手法

CDP（Customer Data Platform）
既存システムの運用を変更せずに、散在する顧客データを統合し、リアルタイムで一元管理・活用するプラットフォーム

データサイロ化
各部署が異なるシステムを個別導入し、データが分散・孤立している状態

API連携
異なるシステム間でデータを自動的に連携・共有する仕組み

パーソナライズ
顧客一人一人の属性や行動履歴に基づいて最適な情報を提供する手法

評価・測定用語

KPI（Key Performance Indicator）
重要業績評価指標。目標達成度を測るための具体的な数値指標

CSAT（Customer Satisfaction Score）
顧客満足度スコア

NPS（Net Promoter Score）
推奨度。顧客が他者にその企業やサービスを推奨する可能性を数値化した指標

ROI（Return on Investment）
投資対効果。投資額に対する利益の割合

商談化率
見込み客のうち実際に商談に発展した割合

成約率・受注率
商談のうち実際に契約に至った割合

注：この用語集は記事内で使用されている用語を中心に構成しており、執筆時点の情報です。最新情報は各ツールの公式サイトでご確認ください。