AI時代に注意すべきCRM業務

単純作業やルーティン業務は、AIに置き換えられるリスクが高いです。例えば：

• 顧客リストの整理や属性管理
• メルマガ・通知のテンプレート作成
• 効果測定レポートの作成

これらは正確さやスピードが求められる作業ですが、AIの得意分野でもあります。

さらに危険なのは、施策の結果に対して受け身になり、「配信件数が少なかった」「件名が悪かった」といった言い訳ばかりすることです。AIは結果を出すか出さないかで評価するため、理由を説明するだけでは価値がありません。

AI時代でも価値を発揮できるCRM担当者

1. 顧客の行動と価値を理解して施策につなげられる

データを眺めるだけではなく、顧客の行動や購入パターンと売上・LTVの関係を把握できる人です。たとえば、特定のセグメントへのメール配信で購入が増えた場合、「件名」「送信時間」「対象セグメント」のどれが影響したのかを考え、次の施策に活かすことができます。

2. AIを戦略ツールとして活用できる

AIを単なる作業代行としてではなく、意思決定のサポートとして使える人です。セグメント分析、施策効果の予測、改善アイデアの自動生成などをAIに任せ、その結果を自分の判断で実行する。このスタンスが成果の差を生みます。

3. 顧客の心理や感情を読み取れる

CRMは数字に見えますが、実際には顧客の心理が重要です。不安や期待、ブランドへの信頼感、言葉のニュアンスなどはAIが苦手な領域です。こうした部分に着目して施策を設計できる人は、AIに代替されにくい存在です。

若手CRM担当者が成長するためのステップ

CRM担当者は、最初からLTV改善やリテンション戦略を語れるわけではありません。多くは作業からキャリアをスタートします。大切なのは、「作業している自分を否定しない」ことです。問題は作業そのものではなく、作業だけで終わることです。

ステップ1：作業の意味を理解する

最初の半年は、データ整理やメール配信などの作業をしっかり行います。ただし、なぜこの作業がLTVや売上につながるのかを考えながら実施することが重要です。意味を理解して作業することで、成長に直結します。

ステップ2：数字から学ぶ

開封率、クリック率、購入率などの指標を見ながら、「なぜ増えたのか」「なぜ下がったのか」を自分なりに言語化します。完璧である必要はありません。仮説を立て、次に改善すること自体が経験となります。

ステップ3：顧客体験の全体像を見る

個別施策の改善に慣れてきたら、顧客体験全体を意識します。ポイント制度、メール配信、プッシュ通知、キャンペーン全体のつながりを理解し、顧客がどのように購買・離脱するかを設計します。

最終的には、CRMを「作業の集合」ではなく「顧客価値最大化の役割」として捉えられるようになります。

ホワイトカラー消滅論から学ぶこと

AIがCRM担当者の仕事を奪うのではありません。考えずに作業するだけの仕事が減るのです。

CRM担当者という職種はなくなりません。しかし、「作業だけの担当者」は確実に減ります。今は作業中心でも構いません。経験が浅くても問題ありません。ただし、「このままでいい」と思わず、常に自分の施策が顧客価値にどうつながっているかを考え続けられるCRM担当者は、ホワイトカラー消滅時代でも必ず自分の居場所を見つけられます。