企業のデジタルツールの導入で、「顧客体験」（CX）が可視化されるようにもなり、自社の顧客についてより理解していくことにもつながっています。
マーケティングや営業では「ファネル 」というモデルが採用されてきましたが、「ファネル 」には課題があり、「フライホイール」が新たなモデルとして注目されています。
今回は、デジタルを用いた顧客体験の可視化にフォーカスし、「フライホイール」というモデルについて解説します。
この記事の内容
フライホイールとは？
フライホイールとは、卓越した顧客体験の提供を目指して組織全体が結束したときに生み出されるエネルギーを表すためにHubspot社が採用したモデルのことです。
フライホイールを日本語訳すると「はずみ車」です。
車輪のような円の中心を「顧客」として、その周りを「マーケティング」「セールス」「カスタマーサービス」が輪のようにつながっている形になっています。
ビジネスにおけるフライホイールの3要素
フライホイールのエネルギー量を左右する「回転速度」「摩擦の大きさ」「サイズ」という3つの要素を、ビジネスの成長プロセスに置き換えて考えます。
まず「回転速度」については、顧客にとって価値のある情報を提供したり、信頼関係を構築したりすることで満足度を高めていくプロセスを、回転速度の向上に例えています。
次に、できるだけ小さいほうが望ましい「摩擦の大きさ」に関しては、導入前の不安を解消するための無料トライアルを用意したり、お問い合わせに即座に対応したりすることで、その抵抗を軽減させていきます。
こうした取り組みによって回転速度を速め、摩擦を小さくすることができれば、満足度の高い顧客が増えていくことで、結果としてフライホイールのサイズが大きくなります。
このように顧客を軸とするフライホイールを円滑に回すためには、一連の顧客体験プロセスをより良質なものへとマネジメントしていくことが求められます。
特に、マーケティング、セールス、カスタマーサービスの3部門の連携は不可欠です。もしこれらの部門間の協力がうまくいかなければ、上述した3つの要素を機能させることができず、フライホイールを円滑に回転させることは困難になります。
ファネル からフライホイールへ
フライホイールが注目される前は、従来の顧客体験プロセスのモデルはどのようなものだったのでしょうか？
認知から購入までの購買プロセスとリード数を分析すると、ステップが進むごとにリード数は減っていくため逆三角形のような形になります。
この形を例えて「ファネル（＝漏斗）」といい、ファネルを基にマーケティングや営業などのビジネスを組み立てている企業も多いです。
しかしこの「ファネル」には課題があります。
それが、購入や契約という新規顧客獲得のみが目的になってしまっているという点。
新規獲得はもちろん重要ですが、そこがゴールではありません。
本来であれば、購入後のクロスセルやアップセル、良い口コミによる新しいリード産出、フィードバックによる商品・サービスの改善・改良など、既存顧客のロイヤルティ化によって企業を成長させていくことが重要です。
画像： HubSpotブログ
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マーケットの変化とオンライン化の波
現在、インターネットで検索すればさまざまな情報をすぐに入手することができます。
商品を購入するときもWeb上で機能や品質、利用者の口コミやデメリット、競合他社の商品まで細かく調べてから比較・検討するようになってきました。
特に決裁フローが複雑なB2Bビジネスでは「本当にこの商品（サービス）が自社にとって必要なのか」をロジカルに検討しなければいけないため、情報収集の段階で「必要なし」と判断されてしまうと検討すらしてもらうことができません。
それを裏付けるものとして、2012年のCEB社（現Gartner社）の調査では「初回面談までに購買プロセスの57％が済んでいる」というデータもあります。
初回面談の時点で購買プロセスの中間地点は過ぎているということは、早い段階からリードにとって有益な情報を提供しなければ初回面談にすら到達できないのです。
こうした購買行動の変化を背景に、コンテンツマーケティングやウェビナー、オンライン商談や電子契約といったオンライン施策の重要性は年々高まっています。
展示会やイベントへの依存度が下がり、テレアポや訪問商談だけでは顧客との接点を確保しにくくなっている今、オンラインチャネルを中心に営業・マーケティング活動を設計することはもはや選択肢ではなく前提となっています。
McKinsey & Companyの調査でもオンラインでのセルフサービス型購買の増加が確認されており、購買プロセスの大部分をオンラインで完結する企業・個人は今後もさらに増えていくと予想されます。
さらに、商品やサービスを購入してからの「利用」や「アフターサポート」などのプロセスもオンライン化が進んでいます。例えば、カスタマーサポートへのチャット問い合わせや、活用方法を学ぶためのウェビナー参加などが一般的になっています。
このように「顧客体験（CX）」のオンライン化が定着した現在、企業はそれに合わせた施策を継続的に進化させていくことが求められています。
例えば、カスタマーサポートのチャットで問い合わせたり、より詳しい活用方法を知るためにウェビナーに参加したり。
このように、顧客が自社の商材に興味をもって購入してくれて利用を続けてくれるという一連の「顧客体験（CX：Customer Experience）」のオンライン化が進んでいるWITHコロナの時代の今、企業もそれに合わせた施策を次々に打ち出していく必要が出てきており、DX（デジタルトランスフォーメーション）の取組みが急務になっています。
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Webサイトでの情報探索の難しさ
現在のB2Bマーケティングにおいて、Webサイト上での情報提供のあり方が、顧客の検討プロセスを停滞させる要因となっています。その主な要因は、以下の3点に集約されます。
1.情報のアクセシビリティの低さ
多くの企業サイトは製品仕様や事例、ホワイトペーパーなどの情報を網羅的に掲載していますが、顧客が自らの特定の課題に直結する回答を得るためには、膨大なページを回遊し、複数の資料を自力で読み解く必要があります。
情報を探し出し、内容を解釈する負担は、顧客の検討スピードを著しく低下させる要因となります。
2.コミュニケーションにおけるタイムラグ
不明点を解消するために問い合わせフォームを利用しても、担当者からの返信を待つというタイムラグが発生します。
顧客の関心が高まった瞬間に適切な情報を提供し、即座に疑問を解消できる仕組みが欠如しているため、検討の中断や他社への流出を招く要因となります。
3.提供情報の画一化
従来のWebサイトは、訪問者全員に対して同じ情報を提示する形を取ります。
検討フェーズや関心領域が異なる個々の顧客に対し、状況に合わせた最適な誘導ができていないことが、オンライン接点における大きな非効率を生んでいます。
AIエージェント活用によるCXの向上
次は、AIエージェントである「Mazrica Engage」を通じて、どのようにオンライン上の検討プロセスを効率化するか、4つの側面から機能のつながりと活用イメージを解説します。
1.顧客ニーズへの個別最適化
従来のWebサイトは全員に同じ情報を表示する形であり、顧客は自ら情報を探し出し、読み解く必要がありました。Mazrica Engageは、自社サイトやPDF資料を学習したAIエージェント「Hana」を設置することで、顧客一人ひとりの質問にリアルタイムで回答する動的な対話型サイトへと進化させます。
これにより、顧客は膨大なページから情報を探す手間（探索コスト）から解放され、必要な情報に最短距離で辿り着けるようになります。
2.資料閲覧と対話のシームレスな統合
CXの向上においては、顧客の思考を止めないインターフェースを考案することが重要です。
Mazrica Engageのコンテンツハブ機能は、PDFやパワーポイント資料をWebブラウザ上で閲覧させながら、その画面内でAIチャットによる質疑応答を可能にします。
特定のページ単位でURLを発行して共有することもできるため、顧客が今まさに注目している箇所について、その場で疑問を解消できる対話体験を提供できます。
3.検討プロセスを止めないアクション
誘導情報提供だけで終わらず、次のアクションへの移行をスムーズにすることも重要なCXの要素です。
AIとの対話を通じて興味が高まったタイミングで、チャット画面から直接日程調整カレンダーを表示したり、フォーム入力を行ったりすることができます。
これにより、サイトを離脱してメールを送る、あるいは別ページの問い合わせフォームを探すといった心理的・物理的な障壁を排除し、顧客の熱量が高い状態を維持したまま商談へと誘導します 。
4.営業アプローチのパーソナライズ
サイトを離れた後のフォローアップにおいても、AIが蓄積したデータが力を発揮します。
エンゲージメントレポート機能によって、顧客がAIとどのような対話をし、資料のどの部分を重点的に閲覧したかが可視化されます 。さらに、営業メール作成AI「Fumi」はこれらのログを元に、顧客一人ひとりの関心事に寄り添ったフォローメールを自動生成します。
これにより、「自分の状況を深く理解してくれている」という安心感と信頼を醸成し、長期的な関係性構築を支えます。
終わりに
ファネル型から、顧客満足度を軸とするフライホイール型モデルへの転換には、検討プロセスにおいて発生する停滞や離脱の要因を解消することが不可欠です。
Mazrica Engageを活用することで、AIエージェント「Hana」が顧客の質問にリアルタイムで回答し、資料閲覧と対話を同一画面上で提供して情報収集の効率を高めます。
その結果、顧客のニーズに沿った情報を即座に提供できるため、ストレスのない検討環境の構築、ひいては顧客満足度の向上に繋がります。
また、AIとの対話履歴から顧客ニーズをデータとして可視化し、パーソナライズされたフォローメールを自動生成する仕組みは、組織全体の営業・マーケティング活動の精度向上に寄与します。
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