ジェフ・ワイス氏は、次世代建設管理ソフトウェアのグローバルリーダーであるCMiCの最高収益責任者（CRO）である。
現在、B2B営業においてAI（人工知能）はあらゆる場所に存在している。過去1年間に企業の購買担当者と数十回にわたる会話を重ねた結果、どのようなAIに関する会話が商談を加速させ、どのような会話が停滞させるかが見えてきた。その違いは通常、AIが流行語として位置づけられているか、それとも実際の業務上の課題に対する実用的なソリューションとして位置づけられているかという1点に集約される。
以下は、AI時代におけるB2B売上成長を促進する要因について、現場で学んだ最も価値ある教訓である。
1. 一部のAI機能は今や「必須要件」となった
過去数年間で、特定のAI機能は「あれば便利」から「必須」へと急速に移行した。
インテリジェント文書処理とデータ抽出は、交渉の余地のない要件となった。特に建設業向けERP（統合基幹業務システム）ソリューションにおいて、顧客はAIが請求書、契約書、変更指示書、提出書類からデータを自動的に抽出し、従来は何時間もの管理時間を消費していた手作業によるデータ入力を排除することを期待している。
予測インサイトについても同様である。リスクとリソース管理のための予測分析は、必須領域に入った。顧客は単に「あなたのシステムは私のプロジェクトを追跡できますか」と尋ねるのではない。「どのプロジェクトが問題に向かっているか、そしてその理由を教えてくれますか」と尋ねている。顧客は、人間が見逃すパターンをAIが表面化することを期待している。
レポート作成と検索のための自然言語インターフェースも、私の予想を上回る速さで加速しており、現在ではB2Bソフトウェアにおける基本要件となっている。CFOやプロジェクト責任者が、カスタムレポートを作成することなく「南東地域で予算超過しており、人件費が超過しているすべてのプロジェクトを表示してください」と言えることは、変革的である。
テクノロジー以外で最近最も変化したのは、購買担当者が期待を明示的に定義する方法である。顧客は現在、これらの機能をRFP（提案依頼書）で明確に指摘している。「AIを持っていますか」と尋ねるのではなく、AIがどのように具体的なワークフロー改善を提供するかについて具体的な質問をしている。
2. AIは決してセールスポイントではない
AIを前面に出すことは、商談成立にはほとんど効果がない。AIは単独のセールスポイントであってはならず、特定のビジネス上の問題を解決することに組み込まれなければならない。
顧客は、AIがリスクを削減し、キャッシュフローを加速させ、生産性を向上させる、より広範なソリューションの一部として位置づけられたときに反応する。B2B企業が「当社にはAIがあります」と言い始めると、顧客は聞き流す傾向がある。私が見てきた限り、最も効果的な位置づけは明確な順序に従っている。顧客が解決しようとしているビジネス上の問題から始め、あなたのソリューションがそれにどのように対処するかを提示し、その後、AIがそのソリューションを劇的により効果的にする上で果たす役割を説明する。
3. 実証と証明は、流行語に毎回勝る
AIの主張に対する顧客の疲労は現実であり、悪化している。顧客は、AI流行語で満たされたベンダーのプレゼンテーション資料にうんざりしている。代わりに機能するのは、実際のワークフローと実際の成果を示すことである。
例えば、見込み客にあなたのテクノロジーの正確な価値を示すことができる。「AIが提出された請求書をレビューし、発注書との不一致にフラグを立て、例外をルーティングし、買掛金チームの週40時間を節約する方法がこちらです」。百聞は一見にしかず。これは特に、正確性が重要な、規制が厳しく文書が多い業界で当てはまる。
4. 徹底的な透明性で懐疑論に対抗する
AIに対する顧客の懐疑論は健全であり、正当なものである。顧客は何十年もの間、過大に売り込まれたテクノロジーの約束によって痛い目に遭ってきた。
最善の対応は、過信ではなく、機能と限界についての透明性である。私たちは顧客に明示的に伝えている。「当社のAIが非常に優れている点、人間によるレビューが必要な点、そしてまだできない点がこちらです」。その正直さが信頼性を構築する。
顧客データを使用した概念実証作業は、見込み客と話すときのもう1つの強力な戦略である。私たちは、顧客の実際の文書を当社のAI抽出ツールで処理することを提案している。顧客が自分たちの乱雑なPDFが正確に処理されるのを見ると、明確な価値が実証され、懐疑論は消える。
また、AIは人間の専門知識を置き換えるのではなく、それを増幅させることを強調している。AIは退屈なパターン認識とデータ処理を処理するため、人間は判断、関係構築、戦略に集中できる。
5. 営業チームをトレーニングしてAIの誇大広告を排除する
当社の営業戦略で行った最も効果的な変更の1つは、一般的なAI言語を禁止することである。「当社のAI搭載プラットフォーム」の代わりに、「当社のシステムは、プロジェクトポートフォリオ全体で数千のコストコードを分析することにより、予算差異を自動的に特定します」と言うようにチームをトレーニングしている。具体性は誇大広告を殺す。
チームをトレーニングするために、価値重視のトークトラックを開発し、営業エンジニアが「人工知能」や「機械学習」という言葉を使わずにAI機能を説明しなければならないロールプレイング演習を実施している。
効果的な販売は、抑制も意味する。すべての顧客がすべてのAI機能を必要としているわけではない。コンサルティング的であることの一部は、顧客の問題を真に解決するソリューションのみを推奨することである。
6. 購買担当者が最も重視する指標を知る
販売する際には、顧客にとって最も重要な具体的な成果と指標を特定するよう努める。私の経験では、最も説得力のあるAIの成果には以下が含まれる。
• 価値実現までの時間指標は、購買担当者に一貫して最も強く響く。（「請求書処理時間をバッチあたり4時間から15分に短縮」）
• キャッシュフロー加速は、運転資本に直接影響するため、特に強力である。（「売掛金回収日数を12日短縮」）
• リスク軽減は、失敗を経験した経営幹部にとって特に重要である。（「予算超過プロジェクトを30日早く特定」）
• 精度向上は、エラーがコストのかかる場合に重要である。（「給与エラーを3%から0.3%に削減」）
AI向けに成長戦略を適応させるための最終アドバイス
AIは、製品、ワークフロー、事業開発戦略を変え続けるだろう。AIの誇大広告に迷い込み、最も重要なこと、すなわち顧客の最も緊急の問題を解決することを見失うのは簡単である。
疑問がある場合は、AIの機能ではなく、顧客のジョブ・トゥ・ビー・ダン（達成すべき仕事）から始める。顧客が時間を無駄にしている場所、受け入れがたいリスクを取っている場所、可視性が欠けている場所について、顧客と執拗に話し合う。次に、それらの特定の問題点にAIを適用する。
また、透明性と証明を通じて信頼性を構築することも重要である。AIの過剰な約束で飽和した市場において、控えめに約束して過剰に提供するベンダーであることは、大きな競争上の優位性である。
すべてのAIトレンドを追いかけてはいけない。深さは広さに勝る。顧客は、限界的な価値を提供する20の機能よりも、ワークフローを真に変革する3つのAI機能を持つことを望んでいる。
最後に、AIは手段であり、目的ではないことを忘れてはならない。目標はAIを売ることではなく、顧客の売上成長、コスト削減、リスク軽減、競合他社を上回る業績を支援することである。その視点は、どんな派手な機能よりも、AI時代における持続可能な成長を促進するものである。
