「生成AIを活用しているのに、売上につながらない」
そんな課題を感じている方に向けて、CRO（売上責任者）の視点から、売上を生み出すプロセス全体をどう設計し直すべきかを解説した全4回の実践ブログを、1ページにまとめました。
マーケティング、インサイドセールス、営業、カスタマーサクセスは、本来切り離して考えるものではありません。
本連載では、現場でCROとして実践しているDX編集長の大崎が、生成AIをどこに組み込み、どの指標で改善を回し、RevOpsとしてどう実装していくのかを段階的に整理しています。
全体像をつかみたい方は第1回から、関心のあるテーマがある方は各回からご覧ください。
第1回｜なぜ今、CROと生成AIなのか
生成AIで業務効率化が進んでも、売上が伸びるとは限りません。第1回では、CROとは何かを整理したうえで、マーケティング・インサイドセールス・営業・カスタマーサクセスを貫く「売上構造」をどう捉えるべきか、そして生成AIがその判断と設計をどう補完するのかを解説します。
第2回｜マーケと営業の分断を、生成AIはどう埋めるか
売上が伸び悩む原因は、営業力そのものではなく、マーケティングから営業へ至る上流接続の設計不足にあることも少なくありません。第2回では、MQLからSQLへの接続をどう定義し直すべきか、マーケと営業のすれ違いをCRO視点でどう見直すべきかを掘り下げます。
第3回｜SQL以降をどう読み解くか
SQLは、提案活動のスタート地点にすぎません。第3回では、商談メモ、メール履歴、提案書、失注理由といった営業フェーズの情報を生成AIで横断的に読み解き、受注確度や営業予測の精度をどう高めていくかを解説します。
第4回｜RevOpsは生成AIで実装される
売上を再現性ある仕組みに変えるには、部門ごとの最適化ではなく、売上プロセス全体を一つの構造として設計する視点が欠かせません。第4回では、マーケティング、IS、営業を横断して指標をつなぎ、生成AIを活用しながらRevOpsを実務として機能させる考え方を紹介します。
売上は、偶然に生まれるものではなく、設計の結果として生まれるものです。
生成AIを単なる効率化ツールで終わらせず、売上の再現性を高めるための実装へとつなげたい方は、ぜひ全4回を通してご覧ください。
