の 購入の決定 彼らは、ブランドが何が起こっているかをほとんど観察できない領域に進出しつつある。が作成したレポート「Sales Foresight 2026: 変化の扉を開く」によると、 ESIC ビジネス＆マーケティング スクール購入意思決定の 71% はすでに「ダーク ソーシャル」環境、つまり WhatsApp グループ、ソーシャル ネットワーク上のダイレクト メッセージ、Discord などのプラットフォーム上のコミュニティなどのプライベートな会話や閉鎖された空間で行われています。 
このデータは、研究の主な結果の 1 つを要約したもので、どの程度の影響があるかを明らかにしています。 購買プロセスは、従来のデジタル分析ツールの範囲を超えています。。この報告書は、10のセクターに属する100人以上の商業マネージャーと専門家の意見に基づいており、先週マドリッドのESICキャンパスで行われた、Naturgy、Aegon、Pernod Ricard、Ikea Spain、Salesforce、Repsolなどの企業のトップが集まる会議で発表された。 
この文書の主な結論は、直線的な目標到達プロセスと識別可能なタッチポイントを中心に構造化された古典的な販売モデルでは、もはや説明できないということです。 顧客が実際にどのように購入するか。消費のデジタル化、チャネルの急増、ユーザーの自主性の高まりにより、このプロセスはより細分化されたプロセスに変わり、関連情報の多くはブランドが追跡できない空間で流通します。
ファネルから目に見えない意思決定のエコシステムまで
長年にわたり、企業は比較的予測可能なスキームを通じて消費者の行動を解釈してきました。つまり、顧客は製品を発見し、評価し、最終的に決定を下します。しかし、この計画は現在とは大きく異なるメディアおよび技術環境に対応したものでした。
消費者は自分で調査し、意見を比較し、信頼できる人に相談します
このレポートは、今日の購入プロセスは、順序立てられた旅程というよりも、分散した意思決定のエコシステムに似ていると主張しています。消費者は自分で調査し、意見を比較し、信頼できる人に相談し、 決定する前に複数のプラットフォームの情報を比較する。この旅の過程で、最も影響力のある会話の多くはプライベートな環境で行われるため、プロセスの重要な瞬間におけるブランドの可視性が低下します。
この可視性の喪失は、企業経営に直接的な影響を及ぼします。企業が市場で実際に何が起こっているかについて明確なシグナルを持っていない場合、 パイプライン コマーシャルは顧客の行動を正確に反映しなくなりました。予測は検証可能なデータよりも推定に基づいており、 意思決定 必然的に不確実性が高まります。
「企業は直線的な販売モデルを捨て、より細分化され追跡が困難な購買プロセスに直面しています。今日、顧客は自ら情報を取得し、比較し、決定を下すため、営業チームはデータ分析と新しい技術ツールにますます依存することになります。」ESIC ビジネス＆マーケティング スクールのゼネラル ディレクターであるエンリケ ベナヤスは次のように述べています。 
この新たな状況において、コマーシャルマネージャーの役割も変化します。彼 最高営業責任者 顧客が購入のペースと方向性をますますコントロールする環境を管理するために、比較的予測可能なシステムでの運用を停止します。
報告書が特定している現象の 1 つは、両者間の距離が増大していることです。 商業活動と得られた成果。多くの場合、営業チームは業務上の取り組みを強化しますが、それが相応のコンバージョン向上につながることはありません。その理由は、企業が顧客の実際のプロセスの位置を把握していない場合、頻繁にミスマッチが発生するためです。すでに決定が下されてから取り組む機会もあれば、購入プロセスが事実上終了した時点で遅すぎてアプローチされる機会もあります。その結果、継続的に活動しているという感覚が得られますが、必ずしも効率の向上につながるわけではありません。
多くの組織は、断片化されたプロセスと分散したデータを運用しています。
この現象は商業的スキルの問題だけに対応するものではなく、 販売システム。このレポートは、多くの組織が断片化されたプロセス、分散したデータ、常に相互に通信するとは限らない技術システムで運営されており、ビジネスチャンスがどのように展開するかを正確に理解することが困難であることを強調しています。
人工知能: 販売の大きな可能性
この変革の真っ只中に、人工知能が商業機能の主要な変化ベクトルの 1 つとして登場します。相談を受けたマネージャーの 73% が次のように考えています。 AI は顧客の見込み客を改善する鍵となる、ビジネスチャンスの特定と商業的なやり取りのパーソナライズを促進します。 
ただし、これらのテクノロジーの実際の導入はまだややゆっくりと進んでいます。このレポートは、企業の 64% がまだ統合されていないことを認識していることを示しています。 人工知能 販売プロセスの構造的に。主な理由のいくつかとして、知識の欠如、またはその実装に価値が見出されないことが挙げられます。
この期待と現実のギャップは、多くの組織が新しい技術ツールを導入する際に遭遇する困難を反映しています。レガシー システムとの統合、特殊なデータ プロファイルの欠如、投資収益率の不確実性などが、これらのソリューションの導入を遅らせる要因の一部です。
それでも、レポートは、人工知能が次のようなタスクでますます関連性の高い役割を果たすと予想しています。 リードの識別、の優先順位付け ビジネスチャンス または改善 売上予測システム。
テクノロジーの変化は企業だけでなく、消費者が購入する前に情報を検索する方法にも影響を与えます。レポートでは、人工知能に基づく検索により、ユーザーがクエリを作成する方法が変化していると指摘しています。
一方、 検索エンジンでの従来の検索 通常、3 ～ 5 個のキーワードが含まれており、生成ツールを使用して作成されたクエリは次の形式になります。 かなり長いプロンプト、15 ～ 20 語の単語で構成されるため、より複雑な質問をして、より文脈に沿った回答を得ることができます。 
この進化により、ブランドはデジタル ポジショニング戦略の再考を余儀なくされます。それはもはや、従来の検索エンジン向けにコンテンツを最適化するだけでなく、生成エンジンがどのように機能するのか、また生成エンジンが購入前のリサーチ段階にどのような影響を与えるのかを理解することも重要です。レポートで引用されているマッキンゼーのデータによると、消費者の 50% がすでに人工知能に基づく検索ツールを使用しており、これらのクエリに関連するコンバージョン率は従来の検索で記録されたものの 2 倍になる可能性があります。
しかし、特定のツールを超えて、レポートは次のように述べています。 商業機能は新たな段階に入ります。エンリケ・ベナヤス氏は、将来の販売は現在のモデルの単なるデジタル版ではなく、より自動化され、より予測性が高く、より統合され、よりパーソナライズされたことを特徴とする異なるシステムになると指摘する。 
テクノロジー、データ、自動化を自社のシステムに統合することに成功している組織 ビジネスプロセス 彼らは、消費者の行動がますますダイナミックになり、予測が困難になっている市場で競争するためのより良い準備を整えるでしょう。このシナリオでは、たとえブランドのレーダーの外で行われた場合でも、購入の意思決定がどのように形成されるかを理解することは、どの企業にとっても最も価値のある戦略的能力の 1 つになります。
