MQL から AIQL へ：Marketo Engageでの AI を利用したライフサイクルエンジンの構築
静的スコアリングモデルから動的な AI 駆動型選定（AIQL）に進化することで、リードライフサイクル戦略を変革する方法を説明します。 このセッションでは、リードの継続的な評価、スコアの割り当て、ステージの評価、セールスチーム向けの次のステップのレコメンデーションと要約の生成を行う「AI マーケティングエージェント」をMarketo Engage内に実装する方法について説明します。これらはすべて、新しいエンゲージメントが発生すると自動的にトリガーされます。
詳しくは、
- 詳細な理想的な顧客プロファイル（ICP）を定義し、それを使用してMarketo Engageでの AI 駆動型の意思決定をガイドします。
- アクティビティベースのエンゲージメントを使用して AI プロセスをトリガーし、人物のスコアとライフサイクルステージを継続的に再評価します。
- Marketo Engageの組み込み機能と AI ツールを使用して、セールス担当者向けの即戦力となる要約と次のアクションを作成します。
- 組織に合った AIQL フレームワークを作成し、独自のMarketo Engage インスタンスに適用する方法。
AI エージェントによるリード管理の変革
AI エージェントがMarketoでリードの選定とライフサイクル管理をどのように革新するかについて説明します。
- 全体的評価 AI エージェントは、人口統計、初動、行動のデータを使用してリードを評価し、よりスマートな意思決定を行います。
- エージェントによる自動化 静的ルールを超えて、AI エージェントが自律的に理由を特定し、学習し、行動することで、精度と速度を向上させます。
- シームレスな統合 スマートキャンペーン、Web フック、ウォッチリストを介して AI エージェントをMarketoに簡単に接続し、リアルタイムのアクションを可能にします。
- 人間による監督 信頼と段階的な自動化のためのユーザーのループワークフローから始めます。
- 拡張性と透明性 エージェントは、アクションを明確に説明し、販売の連携と信頼を高めます。
これらのインサイトを活用することで、より効果的で適応可能かつ透明性の高いリード管理が可能になり、チームが戦略と成長に集中できるようになります。
AI エージェントの構築：主要コンポーネント
- 説明 エージェントのリード選定ロジックと決定手順を明確に定義します。
- 知識 理想的な顧客プロファイル（ICP）、リードカテゴリおよび例をアップロードしてコンテキストに対応させます。
- ツール エンリッチメント（LinkedIn、API など）、Marketo API アクション、スマートキャンペーントリガーを有効にします。
- 脳（モデル） 分類、推論、要約に適した AI モデル（OpenAI、Gemini、Llama）を選択します。
- 設定 コーディングは不要 – Copilot Studio や Azure AI Foundry などのプラットフォームを使用して、ドキュメントをアップロードし、ワークフローを設定します。
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