問い合わせデータを事業成長につなげよ！ 製造業の具体的事例と併せて解説：間違いだらけの製造業デジタルマーケティング（23）（4/4 ページ）

コロナ禍で製造業のマーケティング手法もデジタルシフトが加速した。だが、業界の事情に合わせたデジタルマーケティングを実践できている企業はそう多くない。本連載では「製造業のための正しいデジタルマーケティング知識」を伝えていく。第23回のテーマは問い合わせ分析の事例紹介とその手法解説だ。

[小林正道／テクノポート，MONOist]

2：ニーズの背景を理解する

　顧客が問い合わせを行う理由を明確化することで、適切な提案が可能になる。問い合わせの背景は、以下の3つのパターンに分類できる。

2.1：問題解決型

• 「この部品が現行の仕様で壊れやすい」
• 「既存の加工業者が対応できない」

2.2：コスト削減型

• 「現在の加工コストを下げたい」
• 「材料を効率的に使いたい」

2.3：新規開発型

• 「この技術で新しい製品を試作したい」
• 「他社では断られた仕様を実現したい」

3：失注理由と受注理由の分析

　顧客が受注／失注を決定する要因を明らかにする。

• コスト：競争力のある価格が提示できたか。
• 技術：特定の要求に応える技術があるか。
• 緊急性：納期や対応スピードが十分であったか。

4：分析の切り口を活用する

4.1：顧客ニーズの把握

　特定の加工方法や材料など、頻出するキーワードからニーズを特定

4.2：自社の強みの分析・差別化要因

　受注になりやすい案件とそうでない案件を比較する。自社の不足点による失注があれば、その要因を明確化する。

4.3：ターゲット市場の理解

　どの業界や製品に需要があるかを特定する。

ChatGPTなどAI活用による作業負担軽減の検討を

　上記の分析手法では、データ量の増加に比例して必要な時間と労力も増大する。この課題に対し、ChatGPTなどの生成AI（人工知能）を活用することで、効率的な一次分析が可能となる。生成AIは大規模データから短時間で意味のあるパターンや傾向を抽出できるため、分析担当者の作業負担を大幅に軽減できる利点がある。

　しかし、実際に試してみると、データ量が多すぎる場合にはエラーが発生するケースもあり、まだ課題は残る。また、AIによる分析結果はそのまま利用するのではなく、最終的には人間の目で確認、判断する必要がある。

　また、問い合わせ分析を行う際には、機密情報の取り扱いにも十分注意が必要である。顧客名や連絡先などの個人情報を全て削除し、プライバシーを確保した上で分析を進めることが重要だ。

まとめ

　問い合わせ分析を活用することで、顧客ニーズを深く理解し、自社の強みを最大限に引き出すことが可能である。特に受託加工業においては、他社との差別化が難しい分、こうした体系的な分析が競争優位性の確立につながる。本記事で紹介した手法を活用し、さらなる成長を目指してほしい。

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筆者紹介

小林正道
テクノポート株式会社 取締役

製造業のWebマーケティング支援を15年以上行っている。製造業への訪問実績は2000社を超える。幅広い加工知識と市場調査をもとに、製造業の新規開拓営業の支援を行う。
『マーケティングスキル×Webスキル（SEO中心）×製造業に関する深い知識』
この3つのスキルを組み合わせることで独自の専門領域を作り、卓越した力を発揮する。
日本工業大学技術経営学修士（MOT）2023／3卒業。