インテントデータで見える「まだ問い合わせない顧客」の見つけ方とデータ活用方法とは

■この記事でわかること インテントデータ活用で陥りがちな「複雑なスコアリング」の失敗を避け、確実に成果を出すための「フィルタリング手法」を解説します。

• 過去に受注した企業の「属性」と「閲覧行動」を分析し、アプローチすべき有望な匿名企業を特定する手順
• ツール連携による自動通知フローの構築
• 閲覧ページ別（料金ページ vs ブログ）の営業トークテンプレート

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はじめに

「スコア計算」で疲弊していませんか？ 本当に必要なのは、自社の「勝ちパターン」に合致する企業だけを見つけるシンプルなルールです。

インテントデータの活用と聞くと、多くの人が次のような高度な仕組みを思い浮かべるかもしれません。「Webサイト上の閲覧行動をすべてトラッキングし、ページごとの重要度に応じて細かく点数化する。そして、合計スコアが閾値を超えた瞬間にアラートを飛ばす」。いわゆるスコアリングモデルの構築です。

理論上、これは理想的なマーケティングの姿です。しかし、現場の実態はどうでしょうか。

あるBtoB向けSaaS企業でマーケティングを担当していたAさんの話です。彼は意気揚々と高機能なMAツールとインテントデータを導入し、精緻なスコアリングルールを作り上げました。トップページは1点、機能ページは3点、資料請求フォームへの到達は10点。合計50点を超えたら「ホットリード」としてインサイドセールスに通知する仕組みです。

運用開始から1ヶ月、現場は混乱していました。「通知が来たから電話したけれど、相手はきょとんとしていた」「そもそも何に関心があるのか分からないので、会話の糸口が見つからない」。調べてみると、スコアが高かった理由の多くは、採用ページを繰り返し閲覧していたり、トップページを何度もリロードしていただけだったのです。営業チームからは「この通知、本当に意味がありますか？」と冷ややかな反応が返ってくるようになり、やがてその通知チャンネルはミュートされてしまいました。

これは決して特別な失敗談ではありません。多くの企業が、複雑すぎる設計と現場の感覚とのズレに苦しんでいます。

実は、着実に成果を出している企業の多くは、もっとシンプルで現実的なアプローチをとっています。それは、複雑なスコア計算ではなく、過去に受注やコンバージョンに至った企業と同じ特徴・行動をしているかという基準でフィルタリング、つまり絞り込みを行う方法です。

本記事では、スコアリングの泥沼にはまらず、実務で納得感を持って使える「フィルタリング条件」の作り方と、それに基づいた具体的なアプローチ手順を解説します。「なんとなくスコアが高いから」ではなく、「この条件に合致したのだからアプローチすべきだ」と、営業部門が確信を持って動ける仕組みを作っていきましょう。

なぜ「スコアリング」ではなく「フィルタリング」なのか

インテントデータを活用する際、最初につまずくポイントの多くは「どうやって有望な企業を見分けるか」という定義の部分にあります。ここで推奨したいのが、点数を積み上げるスコアリング方式ではなく、条件で絞り込むフィルタリング方式への転換です。

点数化の落とし穴

先ほどのAさんの事例でも触れましたが、「トップページ閲覧＝1点」「ブログ閲覧＝3点」と積み上げていくスコアリング方式には、構造的な弱点があります。それは、合計点数という数字に丸められることで、スコアの中身が見えなくなることです。

たとえば、同じ「50点」の企業が2社あったとします。

• A社：料金ページと導入事例をじっくり読み込み、製品比較記事を閲覧して積み上がった50点。
• B社：採用情報を隅から隅まで読み、社員インタビューブログを周回して積み上がった50点。

マーケティングや営業の視点で見れば、前者は喉から手が出るほど欲しいアプローチ対象ですが、後者は（少なくとも製品販売の観点では）対象外でしょう。しかし、単なる「スコア50点以上」という基準だけで運用していると、この両者が同じ「ホットリード」として通知されてしまいます。

営業担当者が通知を受け取ったとき、いちいちログを深掘りして「なぜこの点数なのか」を解析しなければならないとしたら、それはツールの敗北です。忙しいインサイドセールスにとって、理由のわからないリストほど後回しにしたくなるものはありません。

「条件合致」なら営業が動く理由になる

一方で、フィルタリング方式は「A かつ B」という明確な論理条件で抽出を行います。

条件例： 従業員数300名以上（A） かつ 料金ページを見た（B）

この条件設定であれば、抽出されたリストの意味合いは明白です。「自社のターゲット規模であり、かつ具体的な予算感を気にしている企業」だけがそこに並びます。

ここには曖昧さがありません。インサイドセールスにリストを渡す際も、「スコアが高いからです」という説明ではなく、「ターゲット規模の企業が、まさに今、料金表を見て検討しているからです」と伝えることができます。これなら、なぜ今電話をする必要があるのかという動機が明確になり、アプローチに対する心理的な迷いもなくなります。

複雑な計算式よりも、シンプルな「属性 × 行動」の組み合わせの方が、組織を動かす力は強いのです。

実践手順1：CV実績から「狙うべき企業条件」を逆算する

では、具体的にどのようなフィルタリング条件を設定すればよいのでしょうか。ここで想像や仮説に頼りすぎると、また現場と乖離してしまいます。最短かつ確実なルートは、自社の実績データ、つまり過去にCV（問い合わせや資料請求）や受注に至った企業のデータを参照することです。

「勝てるパターン」は、すでにあなたの会社のCRMやアクセスログの中に眠っています。

1. 企業属性（Firmographics）の共通項

まずは「誰に（Who）」の部分、つまりどんな企業が自社のお客様になっているかを定義します。過去1年〜数年分の受注企業リストを並べ、以下の観点で共通項を探してみてください。

• 業種：特定の業界に偏っていませんか？ 例えば、SaaS企業や製造業からの受注が突出して多いなど。
• 規模：従業員数や売上高のボリュームゾーンはどこでしょうか？ 「100名未満は受注率が低い」「1000名以上はリードタイムが長すぎる」といった傾向が見えるはずです。
• エリア：自社の営業リソースで対応可能な地域、あるいは受注しやすい地域はあるでしょうか？

分析の結果、たとえば「従業員数100〜1000名のIT・情報通信業」が最も受注効率が良いとわかれば、それがフィルタリングの第一条件（A）になります。この条件から外れる企業は、いくらWebサイトを見ていても一旦は優先度を下げる、という割り切りが可能になります。

2. 行動（Intent）の共通項

次に「何を（What）」の部分、つまり問い合わせに至る直前に、彼らがどんなコンテンツを閲覧していたかを分析します。ここで特定したいのは、閲覧行動がそのまま強い関心のシグナルとなる「キラーコンテンツ」です。

一般的にBtoB商材において、強いシグナルとなり得るのは以下のようなページです。

• 料金ページ： もっとも分かりやすい比較検討フェーズのシグナルです。単なる情報収集レベルで具体的な価格表を詳細に見る人は稀です。ここを見ているということは、予算取りや他社比較の段階にある可能性が高いと言えます。
• 導入事例（特に同業種の事例）： 「自分たちと同じような会社がどう使っているか」を確認するのは、自分ごととして導入を捉え始めている証拠です。
• 機能詳細・仕様書・セキュリティシート： これらは、具体的な運用イメージを確認したり、社内稟議に通すための要件チェックを行ったりしている段階で見られることが多いページです。

アクセス解析ツールを使い、コンバージョンしたユーザーがその直前（当日〜1週間前など）にどのページを見ていたかを確認してください。多くのユーザーが共通して閲覧しているページがあれば、それがあなたの会社のキラーコンテンツです。

3. フィルタリング条件の定義

ここまで分析した「属性」と「行動」を組み合わせることで、アプローチすべき「ホットな匿名企業」の定義書が完成します。

設定例：

• ターゲット条件（AND）：[従業員数100名以上] AND [IT業界]
• トリガー条件（OR）：[料金ページ閲覧] OR [同業種の事例ページを3ページ以上閲覧]

この条件式をインテントデータツールやMAツールに設定します。この網にかかった企業だけを抽出することで、無駄打ちを極限まで減らし、確度の高い企業だけに貴重な営業リソースを集中させることができるようになります。

ここで重要なのは、欲張りすぎないことです。「ブログを見た」程度の軽い行動まで含めてしまうと、リストの量は増えますが質は下がります。まずは「これを満たしていたら絶対にアプローチしたい」と思える、確度の高い条件からスモールスタートすることをお勧めします。

実践手順2：即アプローチのためのCRM連携と通知ルール

有望な企業の条件が決まったら、次はそれをアクションにつなげる仕組み作りです。インテントデータの価値は「鮮度」にあります。今日料金ページを見た企業に、1週間後に連絡しても遅いのです。鉄は熱いうちに打たなければなりません。

条件合致を「合図」にする

定義したフィルタリング条件に合致した企業が現れたら、即座にキャッチできる環境を整えます。多くのインテントツールは、SFA/CRM（SalesforceやHubSpotなど）やチャットツール（SlackやTeamsなど）と連携可能です。

CSVをダウンロードして、エクセルで加工して、リストを作って……という手作業を挟む運用は、タイムラグを生むだけでなく、担当者の工数負荷となり長続きしません。可能な限り自動化しましょう。

運用フローの設計例

具体的には、以下のようなデータフローを構築します。

1. 検知 & フィルタリング ツールがWebサイトへの訪問企業をIPアドレス等から解析し、事前定義した「ターゲット条件 × トリガー条件」に合致するかを自動判定します。
2. ネガティブチェック（除外処理） ここが実務上、非常に重要なステップです。条件に合致したからといって、すべてに営業をかけて良いわけではありません。CRMと自動でデータを突き合わせ、以下の企業を除外します。
   • 既存顧客（すでに取引がある）
   • 商談中・見込みありで進行中の企業（担当営業がすでにいる）
   • 競合他社 / パートナー企業
   • 採用応募者 / 過去の失注企業
3. 通知 フィルタリングとネガティブチェックを通過した「純粋な新規見込み企業」だけを、インサイドセールス（IS）へ通知します。

営業担当者が一目で理解できる通知内容

通知は単に「企業名」だけでは不十分です。「なぜ今連絡するのか」が一目でわかる情報を添えましょう。

Slack通知のイメージ：

【🔥ホット検知】〇〇株式会社（IT通信／従業員500名）

• トリガー行動：『料金プランページ』を閲覧（最終アクセス：10分前）
• 過去履歴：CRM未登録（完全新規）
• アクション：企業の代表電話へ架電、またはWebサイトのフォームからアプローチを推奨

このように、「条件を満たした時だけ、理由と共に通知が来る」状態を作ることで、オオカミ少年のようにアラートが形骸化するのを防ぎます。通知が鳴ったら「おっ、チャンスが来た」とチームが反応する状態が理想です。

【テンプレート付】行動文脈に合わせたアプローチ手法

フィルタリング方式の最大の利点は、相手の関心事が明確なことです。「料金を見ていた企業」と「事例を見ていた企業」では、刺さるトークやメールの文面が全く異なります。相手の文脈に合わせることで、受付突破率や返信率は確実に向上します。

ケースA：料金ページを見ていた企業へのアプローチ

料金ページを見ているということは、課題が顕在化しており、具体的な製品選定や比較検討が進んでいる可能性が高い状態です。この場合、単なる情報提供ではなく、選定を支援するスタンスが有効です。

ただし、いきなり「料金ページを見ましたよね？」と切り出すのは避けましょう。監視されているような不気味さを与えてしまいます。あくまで「一般的な傾向」や「タイミングの良さ」を装うのがマナーです。

電話トーク例： 「突然のお電話失礼いたします。〇〇社のインサイドセールス担当、△△と申します。 現在、御社と同業界の企業様から『コスト削減』や『現行プランの見直し』に関するご相談が急増しておりまして、ご連絡いたしました。 御社ぐらいの従業員規模ですと、他社様では〇〇といったプランで運用コストを最適化されている事例が多いのですが、もしよろしければ、最適なプラン構成のシミュレーション情報などをお送りするのはいかがでしょうか？」

ポイントは、直接的なトラッキング事実に触れず、「御社のような規模感の会社には、こういう情報（料金やプランの話）が役立つはずだ」という仮説の体で提案することです。相手が実際に料金を気にしていれば、「ちょうどそれを考えていたんだ」と話が噛み合うはずです。

ケースB：特定の課題解決ブログを見ていた企業へのアプローチ

一方、特定の課題（例えば「リモートワーク セキュリティ」など）に関するブログ記事を熱心に読んでいた企業はどうでしょうか。彼らはまだ具体的な製品検討には入っておらず、情報収集中で、課題が潜在的な状態かもしれません。

ここでいきなり「製品の説明をさせてください」とアプローチしても、「まだそこまで考えていない」と断られるのがオチです。ここでは、閲覧していた記事テーマに関連する「お役立ち情報の提供」に徹して、関係構築を図るのが正攻法です。

メールテンプレート例： 件名：【事例送付】[ブログのテーマ]に関する他社様の取り組みについて

〇〇株式会社 ご担当者様

突然のご連絡失礼いたします。〇〇社の△△と申します。 最近、業界を問わず[ブログのテーマ]について情報収集されている企業様が増えており、御社にとっても関心の高い領域ではないかと推察し、ご連絡いたしました。

弊社では、まさにその[ブログのテーマ]に関して、取り組みを進められた企業様の実践事例をまとめた資料（PDF）を公開しております。もし今後のご検討の参考になればと思い、勝手ながら添付にてお送りさせていただきます。

▼資料のダウンロードはこちら（登録不要でご覧いただけます） [URL]

具体的な解決策やツールのご紹介も可能ですが、まずは貴社の情報収集の一助となれば幸いです。

インテントデータ活用における「3つの懸念」と現実的な向き合い方

ここまで、フィルタリングによるアプローチを推奨してきましたが、いざ導入しようとすると社内からいくつかの懸念や反論が出ることがあります。これらは非常にもっともな指摘であり、無視して進めるべきではありません。ここでは代表的な3つの懸念と、それに対する現実的な向き合い方について触れておきます。

1. 「条件を絞りすぎるとリストが枯渇するのでは？」

「従業員数や閲覧ページで絞り込んでしまうと、アプローチできる数が激減してしまうのではないか」という不安です。

これに対する回答は、「枯渇するなら、それで良い」です。そもそも、条件に合致しない（＝自社のターゲットではなく、かつ関心も薄い）企業にリソースを割くことこそが、最も避けるべきコストです。質の低いリストに100件電話して1件もつながらない疲労感よりも、質の高い10件に電話して3件と会話できる達成感の方が、長期的には組織を健全にします。まずは濃いところから攻め、リストが足りなくなったら条件を少しずつ緩和（広げる）すれば良いのです。

2. 「データの精度は100%なのか？」

「IPアドレスによる企業判定は完璧ではないのではないか？」「リモートワークの人は判定できないのでは？」という技術的な懸念です。

これについては「その通り、100%ではありません」と正直に認める必要があります。ISP（インターネットサービスプロバイダ）の判定などにより、誤った企業名が表示されることもゼロではありません。だからこそ、ツールを全幅の信頼で自動化しきるのではなく、架電前の人間によるWebサイト確認や、トークの中でのさりげない事実確認が必要になります。インテントデータは「正解」ではなく、あくまで「確率の高い手がかり」として使うものです。

3. 「営業現場がついてこないのでは？」

新しいツールや通知が増えることで、営業現場から「監視されているようで嫌だ」「タスクが増える」と反発が起きる懸念です。

これを防ぐには、導入初期の成功体験が不可欠です。「ツールが言ったから電話しろ」とトップダウンで落とすのではなく、まずは少人数の有志メンバーで小さく試し、「インテントデータの通知通りに電話したら、驚くほど話が弾んでアポが取れた」という事例を作ってください。一つでも成功事例が出れば、それは「監視ツール」から「成果を出すための武器」へと認識が変わります。現場が「その通知、私にもください」と言い出す状態を目指しましょう。

よくある質問（FAQ）

Q. インテントデータツールを導入していないと、この手法は使えませんか？ いいえ、専用ツールがなくても小さく始めることは可能です。MAツール（Marketing Automation）やGoogleアナリティクスでも、IPアドレスから企業名を判別できる機能を持っている場合があります。まずは手持ちのツールのアクセスログを確認し、「特定の企業からのアクセス」が見える状態であれば、本記事の「キラーコンテンツの特定」や「アプローチ手法」はそのまま活用いただけます。

Q. どのようなページを「キラーコンテンツ（トリガー条件）」に設定すべきですか？ まずは「料金ページ」が鉄板です。もし料金ページがない場合は、「サービス紹介資料のダウンロードページ」や「導入事例ページ」、「機能・スペック詳細ページ」などが候補になります。重要なのは、なんとなく見るページ（トップページや会社概要）ではなく、検討が進んだ段階で必ず見るページを選ぶことです。

Q. 営業への通知が多すぎて無視されませんか？ はい、通知が多すぎると無視されるようになります。だからこそ「フィルタリング」が重要です。「従業員数がターゲット外の企業」や「既存顧客」をネガティブチェックで除外し、本当にアプローチすべき企業だけを通知するように調整してください。通知が少ないことは悪いことではありません。質が高いことが重要なのです。

まとめ：複雑さを捨て、シンプルな「勝ちパターン」で攻める

インテントデータの活用において最も大切なことは、最初から完璧なスコアリングモデルを作り上げることではありません。自社にとって「どのページの閲覧が一番アツイのか」「どんな属性の企業なら受注しやすいのか」という勝ちパターンを言語化し、まずはシンプルにフィルタリングすることです。

1. 過去分析：直近で受注した企業の属性と、問い合わせ前に閲覧していたページを確認する。
2. 条件定義：「ターゲット属性 × 特定ページ閲覧」で、アプローチすべき企業の条件を作る。
3. 通知・行動：条件合致をトリガーに営業へ通知し、相手の関心（閲覧ページ）に合わせた文脈でアプローチを行う。

このサイクルであれば、複雑な設計や長期間の準備は不要です。明日からでも小さく始めることができます。

もし手元にインテントツールがない場合でも、まずはGoogleアナリティクスやMAツールのアクセスログを見てみてください。「先週受注したあの企業、実はその1週間前に料金ページを3回も見に来ていたな」といった発見が必ずあるはずです。その小さな「事実」こそが、次の有望な顧客を見つけるための最強の条件になります。

「勝ちパターン」の抽出と通知を自動化するために

ここまでご紹介した「フィルタリング条件の設計」や「営業へのリアルタイム通知」は、手動で行うと非常に手間がかかりますが、当社の提供する「ウルテク」を活用すれば、これらを一元的に解決可能です。

ウルテクは、Webサイトに来訪した企業のデータを解析し、今回解説したような「インテントデータを活用した詳細なフィルタリング」や「Slack・メールでの即時通知」を自動化します。

さらに、AIが毎朝おすすめの営業先企業をレコメンドしたり、自動でCV分析を行って「どのページがキラーコンテンツか」を特定したりする機能も備えています。「仕組みは理解したが、運用の手間はかけたくない」という方は、ぜひ以下の資料で詳細をご確認ください。