はじめに
営業フリーランスの仕事と聞くと、
・テレアポ
・営業メール
・商談
・提案
・クロージング
などをイメージする人が多いでしょう。
もちろん、これらは営業フリーランスにとって重要な仕事です。
しかしAIによって営業活動が効率化されるにつれて、
「営業だけできればいい」
という働き方も変わる可能性があります。
例えば新規開拓を考えてみましょう。
誰に営業するのか。
どんな課題を持つ企業を狙うのか。
どんなメッセージなら反応するのか。
どのチャネルから接触するのか。
どんなコンテンツを見せるのか。
こうした仕事は、営業だけではなくマーケティングとも深く関係しています。
さらにAIを使えば、
企業分析。
ターゲット整理。
コンテンツ作成。
営業メール。
営業データ分析。
などを一人でも行いやすくなります。
すると営業フリーランスにも、
「売る力」
だけではなく、
「売れる仕組みを作る力」
が求められるようになるかもしれません。
今回は、AI時代に営業とマーケティングの境界がどう変わり、営業フリーランスにはどんな能力が求められるのかを考えていきます。
これまで営業とマーケティングは分業されてきた
企業では一般的に、
マーケティング
↓
見込み顧客を集める
↓
営業
↓
商談・受注
という役割分担があります。
マーケティング担当者は、
広告。
SEO。
セミナー。
SNS。
ホワイトペーパー。
などを使って見込み顧客を集めます。
そして営業担当者が、
電話。
メール。
商談。
提案。
を行い、受注につなげます。
企業規模が大きくなるほど、それぞれ専門の担当者がいるケースも多くあります。
しかし新規開拓では営業とマーケティングを分けにくい
特に新規事業やスタートアップでは、営業とマーケティングをきれいに分けられないことがあります。
例えば新しいサービスを販売するとします。
まだ、
誰が顧客になるのか。
どんな課題に反応するのか。
どんな営業メッセージが有効なのか。
が分かっていません。
そこで営業担当者が実際に企業へアプローチします。
すると、
「この業界から反応が多い」
「この課題を伝えると商談になりやすい」
「この役職の人が決裁に関わっている」
という情報が集まります。
これは営業情報であると同時に、
マーケティング情報
でもあります。
営業担当者は市場から情報を持ち帰る存在
営業担当者の価値は、
商品を売ること
だけではありません。
顧客と直接話すことで、市場の情報を企業へ持ち帰ることもできます。
例えば、
「この機能への反応が良い」
「この価格帯だと高いと言われる」
「競合Aを使っている企業が多い」
「想定していた課題より別の課題の方が強い」
という情報です。
こうした情報は、
営業トークの改善
だけではなく、
広告。
LP。
サービスページ。
商品開発。
価格。
にも活用できます。
営業とマーケティングは、本来つながっている仕事なのです。
AIによって一人で扱える範囲が広がった
以前は、
企業調査。
記事作成。
営業メール。
データ分析。
などを一人で行うのは大変でした。
しかしAIを活用することで、こうした作業を効率化できるようになっています。
例えば、
企業情報をAIで整理する。
↓
ターゲットごとの課題仮説を作る。
↓
営業メールのたたき台を作る。
↓
営業する。
↓
反応を整理する。
↓
反応の良かった訴求を分析する。
という流れです。
営業担当者一人でも、
「営業＋簡単なマーケティング」
を行いやすくなっています。
「誰に営業するか」はマーケティングでもある
営業フリーランスへ、
「この1,000社へ電話してください」
という依頼があるとします。
この場合、営業フリーランスの仕事は電話することです。
しかし一歩踏み込むと、
「そもそも、この1,000社でいいのか？」
という問題があります。
例えば、
製造業。
SaaS。
人材。
広告。
など業界によって反応率が違うかもしれません。
さらに、
従業員数。
売上規模。
採用状況。
事業内容。
などによっても商談化率が変わります。
どんな企業を狙うべきか考えることは、
営業戦略
であると同時に、
マーケティングのターゲティング
でもあります。
「何を伝えるか」もマーケティングとつながっている
同じサービスでも、訴求方法によって反応は変わります。
例えば営業支援サービスを販売するとします。
Aパターン
「新規顧客を増やせます」
Bパターン
「営業採用を増やさずに新規開拓を強化できます」
Cパターン
「営業担当者が商談へ集中できる体制を作れます」
どのメッセージが強いかは、ターゲットによって違います。
営業フリーランスが実際に顧客へアプローチすることで、
「この表現の方が反応される」
という情報を得られます。
その情報を広告やLPへ反映すれば、マーケティング改善にもつながります。
営業メールは小さなマーケティング施策でもある
営業メールも、単なる営業作業ではありません。
例えば100社へ同じメールを送るのではなく、
件名A。
件名B。
訴求A。
訴求B。
を比較します。
すると、
どんなメッセージなら返信されるのか
を確認できます。
これは簡単なテストマーケティングでもあります。
営業メールの結果を、
「アポが取れた・取れなかった」
だけで終わらせず、
どのターゲットが反応したのか。
どの文章が良かったのか。
まで分析すれば、営業活動そのものが市場調査になります。
AIなら営業結果を整理しやすい
例えば営業メールを1,000件送ったとします。
人間が一件ずつ結果を確認するのは大変です。
しかしデータを整理すれば、
業界別の返信率。
企業規模別の商談化率。
訴求別の反応率。
主な断り理由。
などを分析できます。
AIを活用して結果を整理し、
「製造業よりSaaS企業の反応が高い」
「コスト削減より人手不足の訴求が強い」
といった傾向を発見する。
その結果を次の営業へ反映します。
これが、
営業
↓
データ
↓
分析
↓
改善
という流れです。
営業フリーランスに「コンテンツ力」も求められる？
営業とマーケティングの境界が薄くなると、
営業フリーランスがコンテンツについて考える場面も増える可能性があります。
例えば顧客から、
「サービスの違いが分かりにくい」
と言われたとします。
すると、
比較ページを作った方がいい。
FAQを追加した方がいい。
導入事例を増やした方がいい。
営業資料を変更した方がいい。
といった提案ができます。
営業現場で聞いた顧客の疑問を、
Webサイト。
営業資料。
FAQ。
記事。
へ反映するわけです。
営業担当者だから分かるコンテンツがある
マーケティング担当者が顧客のことを分析していても、実際に顧客と毎日話している営業担当者にしか分からないことがあります。
例えば、
商談で毎回聞かれる質問。
顧客が勘違いしていること。
契約前に不安になるポイント。
競合と比較される部分。
導入を迷う理由。
などです。
これらは非常に価値の高いコンテンツの材料です。
例えば、
「よく聞かれる質問10選」
「競合との違い」
「導入前によくある不安」
という記事や営業資料を作れます。
営業とマーケティングが連携することで、顧客が欲しい情報を作れるようになります。
AIで営業コンテンツも作りやすくなる
営業担当者が毎回自分で記事を書く必要はありません。
例えば営業担当者が、
「最近、商談でこの質問をよく聞かれる」
と情報をまとめます。
AIへ、
「この質問をもとにFAQを作ってください」
「営業資料の構成を考えてください」
「記事のたたき台を作ってください」
と依頼します。
営業担当者は、
内容が正しいか。
顧客へ伝わるか。
を確認します。
営業現場の情報をAIでコンテンツ化することで、営業とマーケティングをつなぎやすくなります。
「アポを取るだけ」の営業から変わる
営業フリーランスの案件では、
月○件アポを取る。
という目標が設定されることがあります。
もちろん重要な仕事です。
しかしAI時代には、
アポを取る。
↓
どんな企業がアポになったのかを分析。
↓
営業ターゲットを改善。
↓
訴求を改善。
↓
営業コンテンツを改善。
↓
さらに商談化率を上げる。
というところまで関われる人材の価値が高くなる可能性があります。
「営業をする人」
から、
「売れる仕組みを改善する人」
へ役割が広がります。
マーケティングの専門家になる必要はない
ここで重要なのは、
営業フリーランスがマーケターにならなければならない
という話ではありません。
広告運用。
高度なSEO。
アクセス解析。
マーケティングオートメーション。
などは、それぞれ専門知識が必要です。
営業フリーランスがすべてできる必要はありません。
重要なのは、
営業結果をマーケティングへつなげる視点
を持つことです。
「この営業結果をマーケティングにどう使えるか」を考える
例えば営業活動で、
ある業界の反応率が高かった。
↓
広告ターゲットでもその業界を検証できる。
ある質問が多かった。
↓
FAQ記事を作れる。
競合との違いを聞かれることが多かった。
↓
比較コンテンツを作れる。
ある導入事例への反応が良かった。
↓
営業資料やLPで強く見せる。
というように、
営業活動で得た情報をマーケティングへ返します。
営業フリーランスがマーケティング施策そのものを実行しなくても、重要な情報を提供できます。
逆にマーケティング情報も営業へ使える
営業とマーケティングの連携は一方向ではありません。
例えばマーケティング側から、
この業界の記事へのアクセスが多い。
この資料のダウンロードが増えている。
このテーマへの問い合わせが増えている。
という情報があったとします。
営業側は、
その業界への新規営業を増やす。
そのテーマを営業メールで使う。
関連企業を優先して営業する。
といった対応ができます。
マーケティングデータを営業へ活用するわけです。
AIが営業とマーケティングのデータをつなぐ
AI時代には、
営業データ。
マーケティングデータ。
顧客データ。
をまとめて分析することも重要になります。
例えば、
Webサイトへアクセス。
↓
資料ダウンロード。
↓
営業メール。
↓
商談。
↓
提案。
↓
受注。
という流れです。
どこから来た顧客が受注しやすいのか。
どんなコンテンツを見た企業が商談になりやすいのか。
どんな営業メッセージが有効なのか。
まで分析できれば、営業とマーケティングを別々に考える必要がなくなります。
営業フリーランスの価値は「売上への貢献」で考える
企業側からすると、
営業。
マーケティング。
という部署名そのものが重要なわけではありません。
最終的に欲しいのは、
顧客。
売上。
事業成長。
です。
そのため営業フリーランスも、
「営業の範囲だからここまで」
ではなく、
売上を増やすために必要な改善
を考えられると価値が高まります。
もちろん契約範囲を超えて勝手に作業する必要はありません。
気づいた改善案を企業へ提案することが重要です。
高単価案件ほど「営業＋α」が求められる
例えば、
このリストへ電話してください。
という仕事と、
新規事業の顧客獲得を一緒に作ってください。
という仕事では、求められる能力が違います。
後者では、
ターゲット。
営業チャネル。
訴求。
営業資料。
商談。
顧客の反応。
改善。
まで考える必要があります。
つまり、
営業力
＋
マーケティング視点
＋
データ分析
＋
AI活用
のように複数の能力が必要になります。
営業フリーランスが高付加価値な仕事を担当するほど、「営業＋α」が重要になります。
AI時代に営業とマーケティングをつなげられる人が強い
AIによって、
文章作成。
情報収集。
データ整理。
などの作業は効率化されます。
すると人間には、
営業データから意味を見つける。
顧客の声から仮説を作る。
マーケティングへ情報を返す。
営業方法を改善する。
といった仕事が求められます。
つまり、
AIが作業をする。
人が売れる仕組みを考える。
という役割分担です。
営業フリーランスが身につけたいマーケティング視点
これから営業フリーランスとして市場価値を高めるなら、次のような視点を持っておくと役立つでしょう。
1. ターゲティング
誰に売るのかを考える力です。
業界。
企業規模。
役職。
課題。
などからターゲットを整理します。
2. 顧客課題
顧客が何に困っているのかを理解します。
営業トークだけではなく、マーケティングメッセージにもつながります。
3. 訴求
サービスの何を伝えると顧客が反応するのかを考えます。
4. データ
返信率。
商談化率。
案件化率。
などから、営業活動の問題を見つけます。
5. コンテンツ
顧客が商談前後に必要としている情報を考えます。
6. AI活用
企業調査やデータ整理などを効率化し、人間は判断へ集中します。
営業フリーランスは「小さな事業開発人材」になる？
営業。
マーケティング。
顧客インタビュー。
営業データ分析。
改善提案。
まで関われるようになると、営業フリーランスの役割は営業担当者だけではなくなります。
特に新規事業では、
市場へ営業する。
↓
顧客の声を聞く。
↓
サービスを改善する。
↓
再び営業する。
というサイクルが重要です。
営業フリーランスがこのサイクルへ関われば、
「営業人材」
というより、
「小さな事業開発人材」
に近い働き方になります。
企業側にもメリットがある
特に営業・マーケティング人材が少ないスタートアップでは、
営業だけを担当する人。
マーケティングだけを担当する人。
をそれぞれ採用できないこともあります。
そこで、
営業を実行しながら市場情報を集め、
マーケティング改善まで提案できる営業フリーランス
がいれば、企業にとって大きな価値があります。
AIによって一人が担当できる業務範囲が広がるほど、こうした人材の需要も高まる可能性があります。
ただし「何でも屋」にならないことも重要
営業とマーケティングの両方を理解することは重要ですが、
何でも引き受ける
こととは違います。
営業。
記事作成。
広告運用。
SNS。
デザイン。
Web制作。
全部できます。
となると、逆に専門性が分かりにくくなる場合があります。
軸はあくまで、
営業。
そのうえで、
マーケティング視点を持っている。
AIを使える。
データ分析ができる。
という形が分かりやすいでしょう。
「営業＋マーケティング＋AI」という新しい強み
例えばプロフィールでも、
法人営業10年
だけではなく、
「BtoB SaaSの新規開拓を中心に、ターゲット設計・営業実行・顧客反応分析まで対応。AIを活用した企業調査や営業個別化にも対応」
という書き方ができます。
営業力を軸に、
マーケティング。
AI。
データ。
を組み合わせる。
この組み合わせが、営業フリーランスとしての新しい専門性になる可能性があります。
まとめ
AIによって営業の定型作業が効率化されるほど、営業フリーランスに求められる仕事は変わる可能性があります。
これまでのように、
電話する。
メールを送る。
商談する。
だけではなく、
誰に営業するのか。
どんな訴求が有効なのか。
どんな企業から反応があるのか。
顧客は何に困っているのか。
その情報をマーケティングへどう反映するのか。
まで考える。
営業とマーケティングの境界は、少しずつ薄くなっていくでしょう。
だからといって、営業フリーランスが本格的なマーケターになる必要はありません。
重要なのは、
営業現場で得た情報を、
次の営業やマーケティング改善につなげられることです。
AIが、
企業調査。
文章作成。
データ整理。
を支援する。
人間は、
顧客と話し、
市場を理解し、
次の仮説を考える。
これから価値が高まる営業フリーランスは、
「営業作業ができる人」
だけではなく、
「営業を通じて売れる仕組みを改善できる人」
なのかもしれません。
AI時代の営業フリーランスは、
営業担当者
から、
営業とマーケティングをつなぐ存在へ。
その役割は今後さらに広がっていく可能性があります。
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