HubSpotは顧客データの宝庫です。本当に。マーケティングキャンペーンのクリックからセールスパイプラインのステージ、そして一つひとつのサービスチケットに至るまで、あらゆる情報が詰まっています。顧客体験の全ストーリーがそこにあるのです。
しかし、正直なところ、すべてのデータを持っていることと、それを実際に理解することは全く別の話です。ダッシュボードやレポートに埋もれ、「本当のところ何が起こっているのか」を解明しようとするのは簡単なことではありません。
ここでAIが登場し、救世主となるはずです。AIは、データの山を明確で役立つインサイトに変えるという重労働をこなしてくれると期待されています。HubSpotに組み込まれているAIツールは手始めには良いものですが、真に賢い戦略とは全体像を見ることを意味します。多くの場合、最も価値のある情報の断片はダッシュボードにはなく、ヘルプデスクの会話やプロジェクト計画、チームチャットの中に隠されています。
このガイドでは、HubSpot内で直接AIをデータ分析に活用するための明確でステップバイステップのプロセスを解説します。しかし、さらに重要なこととして、すべての社内ナレッジを統合し、実際に意味のある視点を得る方法もご紹介します。
始める前に必要なもの
本題に入る前に、手元に用意しておくべきものを簡単に確認しておきましょう。これらを先に整理しておくと、プロセス全体がずっとスムーズになります。
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**適切なHubSpotプラン：**これから解説するAIキャンペーン分析機能を利用するには、Marketing HubのProfessionalまたはEnterpriseプランが必要です。
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**分析対象のデータ：**HubSpotポータル内でキャンペーンデータ、顧客フィードバック、セールスレポートなどにアクセスできることを確認してください。AIが参照できる履歴が多いほど、より良い結果が得られます。
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**明確な質問：**ただ闇雲に探るのではなく、「最も成果の高いマーケティングアセットは何か？」や「今四半期のカスタマーサポートチケットで共通するテーマは何か？」といった、答えたい具体的な質問を用意しましょう。
ステップバイステップガイド
それでは、準備はいいですか？HubSpot独自のAIツールを使ってデータを分析するための簡単な手順をご紹介します。
ステップ1：知りたいことを明確にする
AI分析の質は、質問の質に大きく左右されます。曖昧な質問をすれば、曖昧な答えしか返ってきません。ですから、ボタンを一つクリックする前に、何を学びたいのかを正確に決めましょう。
以下に、思考を巡らせるための例をいくつか挙げます。
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マーケティングチーム向け：「第2四半期のキャンペーンで、どのブログトピックが最も多くの新規コンタクトをもたらしましたか？」または「ウェルカムメールシリーズのパフォーマンスを要約してください」
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セールスチーム向け：「過去90日間で顧客になったリードに共通する点は何ですか？」
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サービスチーム向け：「サポートチケットに基づくと、今月顧客が直面している問題のトップ3は何ですか？」
ステップ2：HubSpotのAI搭載レポートツールを見つける
質問が固まったら、次はそれに適したツールを見つけましょう。HubSpotにはBreezeと呼ばれるAIがプラットフォームの様々な部分に組み込まれていますが、マーケティングデータに関しては[キャンペーンパフォーマンス]タブが最適な出発点の一つです。
そこへのアクセス方法は以下の通りです。
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HubSpotアカウントで、**[マーケティング] > [キャンペーン]**に移動します。
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分析したいキャンペーンを選択します。
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上部にある**[パフォーマンス]**タブをクリックします。
このダッシュボードは、キャンペーンの進捗状況を把握するための中心的なハブと考えてください。
HubSpotダッシュボードは、キャンペーンのパフォーマンスやその他の主要な指標を追跡するための中央ハブを提供します。:ステップ3：AIによるキャンペーンサマリーを素早く取得する
[パフォーマンス]タブに移動すると、HubSpotは簡単な方法で概要を把握する手段を提供してくれます。AIが生成するサマリーは、詳細にこだわることなく全体像を把握するのに最適です。
このサマリーは通常、主要な統計（新規コンタクト数やセッション数など）の概要を示し、最もパフォーマンスの高いアセットを指摘し、明らかな傾向をハイライトします。これは、さらに調査すべき領域を見つけるのに役立つ、優れた第一歩です。
その方法は以下の通りです。
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*[パフォーマンス]タブ内で、[キャンペーンサマリー]*セクションを見つけます。
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**[要約]**をクリックすると、AIが概要を生成します。
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主要な指標と要点を確認します。驚いたことや、予想していたことが確認できた点などをメモしておきましょう。
ステップ4：Breezeアシスタントに具体的な質問をする
大まかなサマリーも良いですが、本当の価値はさらに深く掘り下げることから生まれます。そのためにBreezeアシスタントがあります。これにより、キャンペーンデータに関する具体的な質問を平易な言葉で尋ねることができます。
ステップ1で考えたビジネス上の質問を使って、ここで具体的な答えを得ることができます。例えば、次のような質問ができます。
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「ブログ記事とメールのクリックスルー率の比較は？」
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「このキャンペーンで最もコンバージョン率が高かったランディングページはどれ？」
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「このキャンペーンでパフォーマンスの高かったアセットを上位5つ挙げてください。」
アシスタントはあなたのデータを調査し、直接的な答えをくれるため、カスタムレポートをゼロから作成する手間が省けます。
HubSpotのBreeze AIはコンテンツ生成やデータ分析を支援し、キャンペーンデータをより簡単に理解できるようにします。:ステップ5：定性データで顧客センチメントを分析する
数値だけでなく、HubSpotのAIはCRMに保存されている顧客フィードバックやチケットの説明のようなテキストベースのデータも理解するのに役立ちます。ここで、「何が」の背後にある「なぜ」を理解し始めることができます。
しかし、ここが多くの人が壁にぶつかる点でもあります。HubSpotのAIは非常に賢いですが、分析できるのはHubSpot内にあるデータだけです。他の場所に保存されている重要なナレッジはどうでしょうか？キャンペーンデータを分析したかもしれませんが、数字がそうなっている本当の理由、その物語は、しばしばZendeskのチケット、Confluenceの社内Wiki、あるいはSlackでのチームのブレインストーミングセッションに埋もれています。
HubSpotのサポートチケットから得られる定性データを分析することで、顧客センチメントや共通の問題が明らかになります。:データサイロの問題点（と、その解決策）
どんなに優れたAIであっても、一つのプラットフォームのAIだけに頼っていると、死角が生まれてしまいます。真の顧客インテリジェンスは会社のツール全体に分散しており、AIがそのすべてを見ることができなければ、物語のほんの一部しか得られません。
これは、いくつかの共通の不満につながります。
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**不完全な全体像：**AIは、Googleドキュメントに保存されている詳細な製品フィードバックや、Slackで解決されている緊急の顧客問題を見ることができません。これは基本的に片目をつぶって分析しているようなものです。
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**一般的な回答：**過去何千ものサポート会話からの豊富な文脈がなければ、AIの応答はやや空虚に感じられることがあります。あなたのビジネス特有の詳細、ブランドの声、そして過去に顧客に対して実際に機能した解決策を見逃してしまいます。
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**コントロールの不足：**多くの場合、チームの実際の働き方とは必ずしも一致しない、プラットフォームの標準的な自動化ルールに縛られてしまいます。
ここでeesel AIのようなツールが真価を発揮します。eesel AIは単なる別のツールではなく、既存のすべてのアプリに接続するスマートなレイヤーとして機能します。ナレッジを統合し、AIに完全な全体像を提供します。
以下に、それがどのようにしてこれらの問題を解決するかを示します。
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すべてのナレッジを瞬時に接続：HubSpotとZendesk、Confluence、Googleドキュメント、Slack、その他数十のツールを数分で接続できます。複雑な設定会議や長いオンボーディングプロセスは不要です。あなたのAIは即座に完全な「会社の頭脳」にアクセスできます。
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**本当に重要なことでトレーニング：**eesel AIは、どのヘルプデスクを使用していても、過去のサポートチケットから学習します。長年にわたる実際の会話を分析し、あなたのトーン、共通の問題、成功した解決策を理解することで、その分析が初日からあなたのビジネスに完璧に適合するようにします。
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**自信を持ってテスト：**AIにデータを任せるのが不安ですか？わかります。eesel AIでは、安全な環境で過去何千ものチケットに対してシミュレーションを実行できます。それがどのように応答したかを正確に確認し、解決率に関する正確な予測を得て、実際の顧客問題に触れる前にその振る舞いを調整できます。これにより、当てずっぽうの作業が完全になくなります。
HubSpotでのAIデータ分析のためのクイックヒント
HubSpotのネイティブツールを使い続ける場合でも、より連携したソリューションを使用する場合でも、いくつかの良い習慣がより良い結果を得るのに役立ちます。
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**小さく始める：**まず、特定のキャンペーンや単一タイプのサポートチケットの分析を自動化することに集中しましょう。一度にすべてをやろうとする前に、一つの分野で価値を証明してください。
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**データを整理整頓する：**AIは、学習するデータと同じくらいしか賢くなりません。HubSpotのプロパティが整理され、データ入力が一貫していることを確認してください。少しの整理整頓が大きな効果をもたらします。
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**人間のタッチを忘れない：**AIが生成したインサイトを最終的な結論としてではなく、会話の出発点として使用してください。チームの経験と直感は、依然として最も価値のある資産です。
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**改善を続ける：**AI分析の最良の部分は、ナレッジベースやワークフローのギャップを指摘してくれることが多い点です。これらの発見を改善に活かしましょう。実際、eesel AIには、これらのギャップを自動的にハイライトするレポートが含まれており、次に何を修正すべきかの明確なToDoリストを提供します。
HubSpotでの効果的なAIデータ分析には、整理されたナレッジベースが鍵となります。:散在するデータから統合されたインテリジェンスへ
HubSpotのAIツールは、その世界の中に存在するデータを分析する上で非常に役立ちます。多くの時間を節約し、見逃していたかもしれないトレンドを発見するのに役立ちます。
しかし、本当に強力なインサイトを見つけるには、ツール間の壁を打ち破る必要があります。本当の魔法は、AIがすべての顧客とのやり取り、すべての社内ドキュメント、そしてすべてのチームの会話から、それがどこで発生したかに関わらず学習できるときに起こります。これが、単純なデータ分析と真のビジネスインテリジェンスの違いです。
当てずっぽうをやめて、すべてのツールにわたるデータ分析を始めませんか？**eesel AIを始める**には数分しかかかりません。統合されたアプローチがあなたのチームに何をもたらすか、ぜひご覧ください。
よくある質問
始める前に、Marketing HubのProfessionalまたはEnterpriseプランがあり、HubSpot内に十分なキャンペーンデータや顧客データがあることを確認してください。最も重要なのは、分析の指針となるよう、AIに答えさせたい明確で具体的な質問から始めることです。
HubSpot独自のAIは主にプラットフォーム内に保存されたデータを分析するため、ZendeskやSlackのような他のツールに重要な情報が存在する場合、死角が生まれます。このサイロ化されたアプローチは、不完全なインサイトや一般的な回答につながり、顧客の全体像を見逃す可能性があります。
eesel AIのようなツールを使った統合的なアプローチは、HubSpotを他のすべての社内アプリと連携させます。これにより、AIに完全な「会社の頭脳」が提供され、あらゆるやり取りやドキュメントからデータを分析できるようになり、よりリッチで文脈に沿ったインサイトが得られます。
特定の分析に焦点を当てて小さく始め、HubSpotのデータは常に整理整頓し、一貫性を保つようにしましょう。AIによるインサイトは出発点として活用し、チームの経験や直感と組み合わせることを忘れないでください。
顧客フィードバックやサポートチケットのような定性的なデータを分析することは、定量的な「何」の背後にある「なぜ」を明らかにするため、非常に重要です。これにより、顧客センチメントを理解し、共通の問題を特定し、データと顧客ニーズのより深い文脈を把握することができます。
マーケティングチームはキャンペーンのパフォーマンスを分析して最も成果の高いアセットを特定したり、メールシリーズを要約したりできます。セールスチームはコンバージョンに至ったリードの共通点を見つけることができ、サービスチームはサポートチケットから顧客の主な問題を特定してサポートの質を向上させることができます。
