ウルテク ラジオ#04 データ × 施策 — “見る”から”動く”マーケへ

BtoBマーケティングや営業の現場で、「今まで通りの施策が効かなくなってきた」と感じることはありませんか？

そんな現場のリアルな課題に向き合い、明日から使えるヒントを探る新企画「ウルテクラジオ」がスタートしました。ウルテク事業責任者の井上と、長きにわたりBtoBマーケティングに携わってきた齊藤の2人が、お互いの知見を交えながらラジオ感覚でお届けするライブトーク番組です。

今回のテーマは、「データ × 施策 — “見る”から”動く”マーケへ — データがあるのに動けない問題の処方箋」 。 「データ収集まではできているものの、具体的なアクションが決められない」と悩む企業は少なくありません 。本記事では、データを単なる情報で終わらせず「インテリジェンス」に変えるための考え方や 、成功している企業が実践している「小さく回す仕組みづくり」について議論します 。第4回放送のハイライトを、対談形式でお届けします 。

前回の「ウルテクラジオ #03」をまだお読みでない方は、ぜひこちらもあわせてご覧ください。
▼前回の記事（第03回）はこちら

なお、ログリー株式会社では、自社サイトの行動データを連携するだけで、AIが顧客ニーズと次の一手を言語化し、リード獲得から商談化までの分析・施策・改善を一気通貫で実行するBtoBマーケティングエージェント『ウルテク（URUTEQ）』を提供しています。サイト上の顧客行動データをもとに、GTM戦略を実行するうえで重要な「どの企業にアプローチすべきか」「どの施策を優先すべきか」といったマーケティングや営業の意思決定を支援できる点が特長です。GTM戦略の実行精度を高めたい方や、顧客行動データを活用したBtoBマーケティングの取り組みについて知りたい方は、無料でダウンロードできるサービス資料もぜひご覧ください。

前回のおさらいと、BtoB購買チームで起きている「不健全な対立」

齊藤： 前回は「リストが足りないのではなくリストを磨く」といった量より質のお話や、理想の顧客像（ICP）を具体的に言語化することの重要性についてお話ししました 。ICPを定義する際は、業種や規模だけでなく、顧客の課題や行動パターンといった4軸で考えることが大切です 。 今回は本題に入る前に、Gartnerの「74% of B2B Buyer Teams Demonstrate Unhealthy Conflict」というデータをご紹介します 。直訳すると74%のB2B購買チームで不健全な対立が発生しているということで、購買に関与する人数は平均で5人から16人程度に及び、最大で4部門にまたがるのが最近の傾向です 。関与者が増えることで、購入に向けた目的がうまく共有されず、対立が生じやすくなっているようです 。井上さんは、お客様と接する中で関わる人が増えていると感じることはありますか？

井上： 確かに感じますね 。オンラインミーティングに10名ほどご参加いただくこともあります 。特にウルテクのようにマーケティングとセールスを横断するソリューションの場合、組織的にデータを活用していく側面があるため、関与する部門や人数がより増えがちです 。

齊藤： 営業、インサイドセールス、マーケティングなど、それぞれのチームが求めている目的が異なるため、意見がまとまらなくなり「不健全な対立」につながるのだと考えられます 。買い手側で意見がまとまらない状況において、売り手側は「データで共通言語を作る」ことが求められます 。

データはあるのに「施策」に繋がらない理由

齊藤： しかし、実際にはデータ収集やレポート作成まではできても、分析・考察から「施策に落とす」段階で止まってしまう企業が多く存在します 。井上さんも過去に、データはあるのに施策に繋がらないという壁にぶつかった経験はありますか？

井上： 過去にはよくありました 。GA4を使ってレポートを作成し、「フォーム離脱率が減った」「CVRが上がった」といった分析はできても、そこで終わってしまうことが多いのです 。また、人間が事前に考えていた予測と分析結果が大きく変わらないため、新しい示唆が得られないという要因もありました 。異なるデータソース間で共通のキーとなる設計がされていないと、データを繋ぎ合わせるのが難しく、結果的にデータ収集の目的が社内報告に留まってしまうという課題も存在します 。

齊藤： しかし最近は、AIの活用によってその状況も変わってきているのではないでしょうか？

井上： そうですね。AIを活用することで状況は大きく変わります 。AIに「こんなデータがあるが、どのような施策が考えられるか」と壁打ちすることでヒントを得ることができます 。さらに会話を通じて「こういうデータがあればより明確になる」といった具体的なフィードバックを得ることで、必要なデータ収集の仕組みづくりにも繋がっていきます 。

データをインテリジェンスに変える、成功企業の3つのパターン

齊藤： ここで、データ活用に成功している企業の共通パターンを3つご紹介します 。1つ目は「シンプルなルールを決めている」こと 。例えば「料金ページを2回見た企業は営業にパスする」といった、複雑すぎない条件を設定することです 。2つ目は「マーケと営業の接点を作っている」こと 。そして3つ目は、完璧を目指さず「小さく試して回している」ことです 。

井上： レクシスネクシス様の事例がまさにこの3つのパターンを体現していると思います 。同社は、特定のページを一定時間以上閲覧し、複数のユーザーがいる企業を特定することを基本ルールに設定しました 。さらに、インテント情報を活用して自社以外のキーワードを検索している5社に絞り込み、営業チームとマーケティングチームの接点となるミーティングで共有しました 。その結果、アプローチした5件に1件以上の割合でアポイントを獲得するなどの成果に繋がっています 。

齊藤： 素晴らしい成果ですね 。データだけをみると「A社が訪問しました」「PVが増えました」といった情報止まりです 。これを「A社が3回来訪し競合と比較中なので、今週中に営業がコールする」といった具体的な次のアクションとセットで考えることが重要です 。これが、情報を「インテリジェンス」に変えるということだと考えています。

井上： 施策に繋がりやすい組み合わせとして、オフラインとオンラインのデータを掛け合わせる方法もあります 。例えば、展示会で名刺交換した企業がメールはクリックしないものの、サイトに来訪して料金ページを見ている場合、予測に基づいてアプローチを試みるといった施策です 。また、作成した資料のどのスライドに時間をかけているかを分析し、その閲覧箇所をLPコンテンツの更新や新しいコンテンツ制作に活かすというアプローチも有効です 。

小さく試して回す仕組みづくりと実践例

齊藤： プロジェクトを最初から大掛かりなものにせず、「小さく回す仕組みづくり」を提案します 。まずは「今週サイトに来た企業リスト」など1つのデータを選び、「リストの上位3社に営業がコールする」という1つの施策を決めます 。完璧でなくてもいいのでまずは1週間やってみて、振り返って次を決めるというサイクルを毎週回すだけです 。

井上： ウルテクのブログ施策も、この仕組みの実践例です 。コンバージョンしているユーザー層がマーケティング領域に興味があるというデータに基づき、コンテンツ制作を施策として決めました 。約3ヶ月間、毎日ブログを書き続けた結果、現在ではオーガニック流入が以前の5倍に増加し、コンバージョンも発生しています 。

齊藤： まずは決めてやってみること、そして継続して改善していくことが成果を生む秘訣ですね 。

【次回のウルテクラジオ】

次回の「ウルテクラジオ」では、「始め方ガイド — 顧客シグナル活用の第一歩」をテーマに、導入企業の事例やよくある失敗パターンについてお話しする予定です 。
次回もぜひお楽しみに！

第5回ウルテクラジオの申し込みはこちら
https://share-na2.hsforms.com/1EiqW1HXmRjylnxC1HoNqTgrsd57

なお、ログリー株式会社では、自社サイトの行動データを連携するだけで、AIが顧客ニーズと次の一手を言語化し、リード獲得から商談化までの分析・施策・改善を一気通貫で実行するBtoBマーケティングエージェント『ウルテク（URUTEQ）』を提供しています。サイト上の顧客行動データをもとに、GTM戦略を実行するうえで重要な「どの企業にアプローチすべきか」「どの施策を優先すべきか」といったマーケティングや営業の意思決定を支援できる点が特長です。GTM戦略の実行精度を高めたい方や、顧客行動データを活用したBtoBマーケティングの取り組みについて知りたい方は、無料でダウンロードできるサービス資料もぜひご覧ください。