B2B企業とB2C企業はどのように生成AIを採用しているか、販売サイクルからソーシャルメディア戦略まで、その違いを探る。
生成AIはビジネス活動を変革しているが、その採用はB2B（企業間取引）とB2C（企業対消費者の取引）の組織で大きく異なっている。いずれもAIを活用したコンテンツ生成、パーソナライゼーション、自動化を利用しているが、最も大きな違いが見られるのは、ソーシャルメディア管理、広告、販売促進の分野である。
どこに違いがあるのだろうか。単純な結論としては、B2Cマーケターは多くのことについて少し知っている必要があるのに対し、B2Bマーケターはいくつかのことについて多くを知っている必要があるということである。以下に、B2BとB2Cのバイヤーダイナミクスにおける5つの主要な違いと、それが生成AIの採用にもたらす影響を示す。
B2BとB2Cのダイナミクスにおける5つの違い
B2B企業では、より長い販売サイクル、複数の意思決定者、そしてターゲットを絞ったアウトリーチに取り組んでいる。対照的に、B2C企業は、大量の取引、より短い意思決定期間、幅広い市場へのアピールに重点を置いている。
B2Bマーケティングは、より小規模なオーディエンスを対象とするが、より詳細なデータを収集し、購買委員会内の各意思決定者に関する詳細な情報を追跡する。数百万人をターゲットにしながらも、一人あたりのインサイトの収集数が少ないB2Cとは異なり、B2Bの購買には複数の利害関係者が関与するため、さまざまなチャネルを通じて高度にパーソナライズされたコミュニケーションが必要となる。
B2Bの販売サイクルはより長く、高価値であり、メール、デモ、ミーティングなど複数のタッチポイントを通じて数か月にわたって行われる。一方、B2Cの購買は感情や衝動に基づいて、数日から数週間のうちに単独で行われることが多い。B2Bのバイヤーは、長期的な投資を正当化する、論理的でROI重視の意思決定を求めるのに対し、B2Cの意思決定では利便性、美観、トレンドが優先される。
その結果、B2Bマーケティングでは、バイヤージャーニー全体を通じて高度にパーソナライズされたメッセージングが必要となるのに対し、B2C取引では、コンバージョンを促進するために広告や社会的証明に頼ることが多くなる。
生成AIの採用率：同じようで違う
生成AIの採用率は、このようなB2BとB2Cの違いに倣っている。いずれのセクターもコンテンツ生成、パーソナライゼーション、自動化にAIを使用しているが、最も大きな違いはソーシャルメディア、コンテンツ、ナレッジマネジメントにあらわれる。
MartechTribe（オランダのビジネスコンサルティング会社）が2024年末に実施した調査では、283名のマーケターを対象に50以上のAI活用事例を分析した。このデータは、B2BとB2Cの組織がAI駆動型ツールをどのように使用しているかについて、明確なパターンを示している。
驚くべきことに、B2BでのAI駆動型ツールの採用率は、全体的にB2Cを上回っている。意思決定者が増え、販売サイクルがより長く、高価値になり、メッセージがよりパーソナライズされると、B2Bではリピート回数が増加し、その結果、学習曲線がより急になるように見える。
そして、その違いは、採用率の高低と等しくない。そこで、各ユースケースにおけるB2BとB2Cの採用率の差に基づいて、採用レベル（高、中、低）をグループ分けした。生成AIのユースケースをB2BとB2Cの採用率の差でランク付けすることで、その違いをより深く理解することができた。
B2BとB2Cで採用率の差が大きいユースケース
販売サイクルが長いことから、特に購入プロセスの初期段階では、B2B企業は購買委員会に対し、自社の専門知識とより複雑な製品についてターゲットを絞って示し、信頼と思考リーダーシップを構築する必要がある。驚くべきことに、B2BとB2Cの間で明らかな差があるような、採用率の高いユースケースは見当たらない。
その結果、ソーシャルメディアが生成AIのサポートする主要なB2Bユースケースとなっている。これには、以下を含む、ソーシャルメディアの公開とモニタリングの全領域が含まれる。
・コンテンツのアイデア作成
・データインサイト
・ドキュメンテーション
・メディア分析と管理
・コミュニティとレビューの分析
対照的に、B2Cブランドは、感情、自発性、トレンド主導のエンゲージメントに依存している。AIはコンテンツ作成を支援するが、B2Cのソーシャル戦略は、魅力的なナラティブ（ブランドのストーリー）を作成するために、依然として人間の創造性に大きく依存している。
B2BとB2Cで採用率の差が中程度のユースケース
差が中程度のユースケースは、データ、コンテンツ、ソーシャル、マネジメント、セールス、アドテクノロジーのユースケースが混在している。B2BとB2Cの最大の違いは、データとマネジメントで最も採用が進んでいることである。
B2Bは主にデータで違いが見られ、次のようなユースケースがある。
・ナレッジとドキュメンテーション
・データとインサイトによるチャット
・競合他社の調査
・ダッシュボードとデータソーシング
前述したように、B2Bは少数のコンタクト先について多くのことを知る必要がある。これらの数字は、生成AIがデータ関連業務を強化し、複雑な意思決定階層や膨大なドキュメント作成のニーズに対応できることを示している。
B2C取引の性質が、構造化されたナレッジマネジメントへの依存を最小限に抑えているため、これらの分野での生成AIの役割はあまり目立たないものになっている。
B2BとB2Cで採用率の差が小さいユースケース
B2BとB2Cの採用率の差が最も小さいのはコンテンツのユースケースであり、これらの生成AIのユースケースは全体的に最も採用率が高い。一方で、広告とセールスのユースケースは採用率が最も低いが、差異も見られる。
まとめ
B2BとB2Cにおける生成AIの採用率における重要な違いは、それぞれのオーディエンスとの関わり方や分析方法に起因する。
・B2B企業は、長い販売サイクルをサポートするために生成AIを利用しており、ファネルのトップではソーシャルメディアを活用し、購買プロセスが進んだ段階では、より構造化された、データ主導のプロセスを取り入れている。
・B2C企業は、主に大量のエンゲージメントをサポートするために生成AIを利用しており、生成AIはコンテンツ作成を支援している。生成AIが自動化をサポートする一方で、人間の創造性は感情的でトレンド主導のマーケティングの中心であり続ける。
B2Bでの採用は現在、特にソーシャルメディア管理、ナレッジ文書化、データ主導のインサイトなど、AIが専門知識に基づくマルチタッチの営業プロセスをサポートするすべての分野で進んでいる。これとは対照的に、B2Cのアプリケーションはコンテンツ制作と視聴者エンゲージメントに重点を置いており、AIは人間の直感を補完するが、取って代わるものではない。
AIテクノロジーが進化するにつれて、B2BとB2C間のAIテクノロジー採用の差は縮まるかもしれない。しかし、現時点では、生成AIは、ペースが速く、感情に左右されるエンゲージメント戦略が必要なB2Cよりも、複雑でリサーチが多いB2Bの環境において、より重要な役割を果たしている。
