INSIGHT｜コラム・リサーチ
SNSマーケティングではなく、関係性マーケティングを
― 顧客とつながる新しい仕組み
従来のSNSマーケティングは、短期的な注目を集めるための「発信」中心の仕組みでした。
しかし今、顧客が求めているのは“共感”ではなく“伴走”です。
企業が次の段階に進むには、デジタル技術を使って「顧客との関係そのものを設計する」必要があります。
それは、AIや自動化を単なる効率化のツールではなく、顧客と組織が互いを理解し合うための仕組みとして活かすこと。
装舎の「AI×業務プロセス設計」は、まさにこの“関係性マーケティング”を支える中核技術として、
企業が顧客を理解し続ける力を組織の機能として埋め込むことを可能にします。
1. 拡散の時代は終わり、“信頼”の設計が始まっている
SNSのアルゴリズムは年々変化し、企業が「見てもらう」こと自体が難しくなっています。
一方で、顧客の意思決定プロセスは“情報の量”ではなく、“信頼できる体験”によって動くようになっています。
たとえば、ある飲料メーカーはSNS広告のクリック率を上げることよりも、
「顧客が再購入するまでのプロセス」を追跡し、問い合わせやレビューのやり取りを分析。
結果として、広告費を減らしても顧客ロイヤルティが上がるという結果を得ました。
つまり今、マーケティングの焦点は「発信」から「関係の維持」へと移っています。
2. 関係性マーケティングとは ― 顧客の行動データを「理解の資産」に変える仕組み
関係性マーケティングでは、顧客の行動を単なる数字として見るのではなく、
「なぜその選択をしたのか」という意図や背景まで含めて理解することが重要です。
そのためには、
顧客対応（問い合わせ・購入・レビュー）
社内の応答履歴（誰が・どんな対応をしたか）
コンテンツ閲覧や再訪問データ
などを一貫してつなげるデータ基盤が必要です。
これを実現するのが、AI×業務プロセス設計によるデータ統合フローです。
情報を「点」で蓄積するのではなく、業務の中に「理解の連鎖」として埋め込むことで、
組織全体が“顧客の意図を察知し、自然に最適化する”構造が生まれます。
3. 技術で信頼を設計する：AI×業務プロセス設計の役割
装舎が実装する仕組みは、CRMやSFAの延長ではありません。
AI×業務プロセス設計により、以下のような**「現場が自律的に顧客理解を更新する構造」**をつくります。
| 機能 | 内容 | 目的 |
|---|---|---|
| 顧客応対プロセスのモデル化 | 問い合わせから解決までのフローを定義 | 対応の一貫性・スピード向上 |
| ナレッジ連携（RAG） | 過去対応やFAQをAIが即時参照 | 顧客理解の精度向上 |
| 部門横断データ統合 | 営業・サポート・開発の情報連携 | 顧客の全体像を把握 |
| 継続的改善ループ | 顧客の声→社内改善→成果の記録 | 信頼関係を“組織で管理”する |
これにより、SNS上での一時的なエンゲージメントではなく、
顧客の声が直接、サービス品質や意思決定に反映される関係性が生まれます。
4. 導入の実際 ― 顧客データが現場の判断に活きる瞬間
たとえば、ある地域企業ではカスタマーサポートの対応履歴をAIで分析し、
顧客が離脱する前に「関心が薄れている兆候」を検出。
営業チームがその顧客に合わせた改善提案を行い、契約更新率が向上しました。
これは、AIが“顧客の行動を自動で追う”というより、
人の判断を支える関係性の地図を描く仕組みです。
5. 関係を育てる組織になる ― 成果を長期的に積み上げる構造
関係性マーケティングの本質は「一度の購買」ではなく、「何度も選ばれる」関係を育てること。
そのためには、営業・開発・サポートがそれぞれに接する顧客体験を
一つの物語として連携できる仕組みが必要です。
AI×業務プロセス設計を導入した組織では、
顧客一人ひとりの体験が、社内の“学習データ”として共有されるため、
次の顧客への対応品質が自然に高まっていきます。
これが「関係性を蓄積する組織」＝持続的に信頼を生み出す組織の形です。
まとめ
関係性マーケティングとは、SNSの「発信」からではなく、
顧客との「信頼を設計する業務」から始まります。
AI×業務プロセス設計は、その信頼の構造を可視化し、
組織全体で顧客との関係を「育てる仕組み」に変える。
それが、装舎が提供する本質的なマーケティングの再設計です。