BtoBにおける顧客データ分析とは？商談につながる顧客を見つける方法

「思うようにマーケティングの成果が出ない」
「獲得したリードが商談につながらないといわれた」
そんな壁に直面したとき、多くのマーケティング担当者がまず行うのは、ターゲットの見直しではないでしょうか。

しかし、ただデータを集めるだけでは、次の一手が見えてこないことも。膨大な情報を前に、「どのように分析を進め、結論を導き出せばいいのか」と悩むことも少なくありません。
分析が不十分だと、施策が見当違いになったり、変化する市場ニーズに後れを取るリスクもあります。

そこで本記事では、商談につながる顧客を見つけたいという方に向けて、顧客データ分析のやり方や活用事例、さらにおすすめのサービス・ツールをご紹介します。顧客データを正しく分析し、その結果をマーケティング戦略に活かすためのヒントを見つけてみてください！

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顧客データ分析とは

顧客データ分析とは、どのような顧客がいるのか、どんな物が顧客に売れているのかなどを分析し、自社の強みや問題点を可視化し明確にすることです。

顧客データ分析でできること・目的

効率的なマーケティング施策や戦略を練ることです。

顧客データ分析により、「顧客が求めているもの」「よく売れる商品と顧客の組み合わせ」などを明らかにすることができます。

顧客のニーズを把握することで、より商談に繋がりやすい顧客を見つけることができるので、新規顧客の獲得にも繋がるのです。

顧客データ分析で重要な3つの要素とは

顧客データ分析で十分な成果は得るために重要な、3つの要素について説明していきます。
ここを押さえておかなければ、データが集められなかったり、正しい分析ができなかったりと、失敗につながりますので、基本的な考え方として頭に入れておきましょう。

• 顧客データ分析の目的を明確にする
• 現状の原因と改善策の仮説を立てる（PDCAサイクルを回す）
• 顧客データ分析の基盤を構築する

顧客データ分析の目的を明確にする

顧客データ分析を行う際には、何を明らかにしたいのかという目的を明確にしましょう。

例）

• ターゲットを見直したい（商談につながる顧客を見つけたい）
• 失注してしまう原因を知りたい
• 見込み顧客のニーズを知りたい
• クロスセル・アップセルの機会を見つけたい

そもそも、マーケティング・営業活動の課題を見つける際には、顧客・商品・営業活動の3つの軸で分析することが大切です。このどこに課題があるのか明らかにしたいのか、というように考えてみるといいでしょう。

• 「どのような顧客」が
• 「どの商品をどんなタイミング」で購入し
• その時自社では「どんな営業アプローチや施策」を行っていたのか

この3つの軸を分析していくことで自社の現状が把握できるようになり、アプローチする顧客や商品に合わせた施策など、改善するべき点が明確にわかるようになります。

現状の原因と改善策の仮説を立てる（PDCAサイクルを回す）

顧客データ分析以外のマーケティングにおいても言えることですが、PDCAサイクルを回していくことが欠かせません。

改善策を実行に移したあとも顧客データ分析を行い、その改善策が正しかったのか、成果がでたのかの検証を繰り返していくことが大切です。

「そもそもターゲット分析が間違っていたのか」「顧客ニーズが深堀できていなかったのか」「リード獲得施策がうまくいっていないのか」「商談時のトークが甘かったのか」など、その原因を洗い出していくと、どんなことが顧客ニーズとズレているのかが明確になり、おのずと解善策も見えてくるでしょう。

施策を進めたら必ず振り返りをして、PDCAを回すようにしましょう。

▼PDCAサイクルについては、下記の記事も参考にしてみてください。
→Webマーケティングの効果的なPDCAサイクルとは？販促内容別の具体的な運用方法

顧客データ分析の基盤を構築する

顧客データ分析の基盤をしっかりと構築しましょう。顧客データ分析を始める際には、データをどのように収集し、集計するのかを事前に社内で明確にしておく必要があります。

まず、現在のマーケティング部門や営業部門でどのように顧客管理を行っているかを確認してください。よく利用されているのが顧客情報と商談情報を紐づけて一元管理できるツール「SFA（営業支援システム）」です。編集部としても、SFAの利用がおすすめです。

リード数が増加すると、顧客データ分析に必要なデータを1件ずつ確認したり、手動で集計したりするのは、非常に手間と時間がかかります。ツールを活用して効率化を図ることが結果的に、ツール導入費用以上の成果につながっていきます。

SFAを活用したデータ管理の方法を簡単に解説します。

1. データの整理と集約
   まずツール内にデータを集約し、整理することから始めます。集めるデータはできるだけ多いほうがいいですが、最初から多くのデータを集めるのは時間がいくらあっても足りません。
   まずは最低限、どの施策でリードを獲得したのか、どのような顧客が受注につながったのか、逆にどの顧客が失注しているのかが分かるデータを集めましょう。
2. データの補完
   不足しているデータ項目があれば、営業担当者に確認して入力してもらいます。データの精度を高めることで、より効果的な分析が可能になります。
3. ダッシュボード機能の活用
   SFAのダッシュボード機能を利用すると、チーム全員が必要な情報をリアルタイムで確認できるようになります。顧客データ分析後に設定したターゲットが集客できているかというモニタリングに役立ちますので、ぜひ活用しましょう。

関連記事：BtoBで使える営業支援ツール「SFA」！プロ厳選おすすめ7選

関連記事：ferretのSalesforceダッシュボード公開！活用の鍵はマーケへのフィードバック？

商談につながる顧客を見つけるための顧客データ分析の手順

顧客データ分析により、商談に結びつきやすい顧客を見つける方法をご紹介します。

今受注につながっている顧客を分析することで、マーケティング・営業でターゲットとすべき「商談につながりやすい企業」を見つけるというのが大まかな流れです。この手法は弊社でも実際にターゲット見直しの際に行っているものです。ぜひ参考にしてください！

1. 既存顧客をグループ分けする（セグメント分析）
2. LTVと各データの関連性から優良顧客を見つける
3. コアターゲットを設定する
4. マーケティング戦略を描く
5. 顧客ヒアリングを実施して戦略の精度を上げる

関連記事もチェック！：テンプレートを活用した分析方法については、こちらで解説しています。
→顧客分析とは？フレームワークとテンプレートを活用した分析方法

1.既存顧客をグループ分けする（セグメント分析）

まず、既存顧客のデータを洗い出し、共通の特徴でグループ分けしましょう。いわゆる「セグメント分析」です。

具体的には、下記項目をそれぞれグループ分けします。この際、問い合わせフォームでデータを取得しており、すでに項目の内容が整理されていれば、改めてグループ分けしなくてもかまいません。

• 従業員数
• 業種
• 資本金
• 所在地（都道府県）
• 関連部署
• 担当部署の予算
• LTV（顧客生涯価値）

あわせて、受注率を知るために、失注顧客のデータも用意できるとより良いです。

なお、上記以外にも、見ておきたいデ－タがあれば追加してもかまいません。例えば自社のマーケティング経験から「○○な企業の問い合わせが多い」という感覚があれば、それに基づいたデータも出してみてください。

また、BtoBのセグメント分析は会社単位ということに注意してください。
BtoBでは、購入・成約に至るまでに複数の人がそれぞれの役割をもって関わり、決定までが慎重で時間がかかるなどの傾向があります。

※LTV（Life Time Value、顧客生涯価値）とは　顧客が生涯を通じて企業にもたらす利益のことです。代表的な計算式は「LTV = 顧客の平均購入単価 × 平均購入回数」ですが、ビジネスモデルによって求め方が異なります。

関連記事：セグメンテーションとは？BtoBにおけるやり方や具体例を解説

2.LTVと各データの関連性から優良顧客を見つける

各データの関連性を見ていきます。属性ごとに分布やランキングを確認し、基本的な傾向を把握しましょう。特に、LTV（顧客生涯価値）が高い顧客層を特定することで、効率的に売り上げにつなげられる優良顧客を見つけられます。

具体的な手段としては、SFAツールのレポート機能や、データをエクセルやスプレッドシートにエクスポートしてピボットテーブルで整理すると効率的です。ただやみくもにデータを見比べても、結論を出しづらいですから、仮説を立ててデータを分析するのがコツになります。

例

• 仮説：特定の業種や規模（従業員数、資本金）が受注率に影響する
  分析方法：業種ランキングを見る/従業員数ランキングを見る/資本金ランキングを見る

• 仮説：売上につながりやすい業種がある
  分析方法：業種別に平均LTVを見る

• 仮説：○○部が窓口の企業は受注率が高い
  分析方法：関連部署ごとの受注率を分析

各属性の傾向が見えたら、複数条件を組み合わせた分析も行いましょう。

例

 業種×従業員数×担当部署の予算×受注率×平均LTVを分析

「IT・通信企業で従業員数100名以上、マーケティング予算30万円以上の企業が受注率80%と高く、平均LTVも高い」などの具体的なターゲット像が浮かび上がるはずです。

3.コアターゲットを設定する

商談につながりやすい顧客層がいくつか見つかる場合もあるでしょう、その場合は、優先順位を明確にして効率的にアプローチしましょう。

• コアターゲット
  最も売上につながりやすい顧客層です。マーケティング施策の中心として、積極的にリード獲得を狙います。
• サブターゲット
  コアターゲット以外で商談につながる可能性がある顧客層です。積極的なアプローチはしませんが、資料ダウンロードや問い合わせがあった場合に営業部門が対応する対象とします。
• ノンターゲット
  商談につながりにくい顧客層です。限られたリソースを最大限活用するため、アプローチ対象外とします。

このように顧客層を分類することで、効率的なリード獲得と商談化を実現できます。リソースを集中させ、効果的なマーケティング活動を展開しましょう。

4.マーケティング戦略を描く

分析で明らかになったコアターゲットについて、集客施策や必要なコンテンツを検討します。

まずは、ペルソナシートとカスタマージャーニーマップを作成しましょう。この段階では、仮のもので構いません。

テンプレートを活用して、マーケティング担当者、営業担当者も交えてブレストして項目を埋めていきましょう。

当社でもテンプレートを用意しておりますので、こちらをご活用ください。

→Webの戦略設計に欠かせない！BtoB事業のためのペルソナ設定ガイド

→Webサイトの戦略設計に欠かせない！カスタマージャーニーマップの作成・活用4ステップ

関連記事：ペルソナシートの作り方｜情報収集や項目設定から丁寧に解説【無料テンプレート付き】

関連記事：カスタマージャーニーマップの作り方とは？弊社の作成手順を解説

5.顧客ヒアリングを実施して戦略の精度を上げる

完成したペルソナシートやカスタマージャーニーマップが実際の見込み顧客と一致しているかを確認し、ブレストで洗い出せなかった情報を補うために、顧客ヒアリングを行いましょう。

コアターゲットと同じ属性の既存顧客へのインタビューやアンケートを実施します。特に、商品・サービス導入前の課題感や比較検討したポイントなど、顧客データの数字だけではわからない、顧客の情報やニーズを把握するのに効果的です。

顧客ヒアリングで明らかにした定性データから「4」で作成したペルソナシートやカスタマージャーニーマップをブラッシュアップした後、マーケティング部門・営業部門で共有します。

ここまでで、商談につながる顧客を特定し、戦略設計が完了しました。その後は、それぞれの部門が同じターゲットに向けた具体的な施策を立案・実行しますが、必ずPDCAを回すことを忘れないようしましょう。

施策を実行した後、半期ごとの節目などには再度顧客データを分析し、改善策が正しかったか、また成果が出たかを検証します。このプロセスを繰り返すことで、戦略をブラッシュアップし、マーケティング活動の成功につなげることができます。

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顧客データ分析の活用事例3選

ここでは、実際に顧客データ分析を行い成果を上げた企業の活用事例を3つ紹介していきます。
ぜひ、自社の顧客データ分析の参考にしてください。

顧客データを活用した事例はこちらでもご紹介していますので、合わせてご覧ください。
→【BtoB向け】顧客データ活用事例8選｜データを活用するポイントと注意点も解説

電気販売：顧客データの統合で営業効率アップ

株式会社エネットは、2000年に設立されたLNG（液化天然ガス）発電や、太陽光・バイオマスといった再生可能エネルギーを調達し、環境に優しく安定した電気を全国の法人に向け提供している会社です。

経緯

2016年に始まった電力の完全自由化で他社との競争が激化する中、「拠点の把握ができない」「全国の法人が潜在顧客となるためターゲティングが難しい」という課題が出てきたため、顧客データ分析に取り組みました。

結果

株式会社エネットは、データの統合及び品質維持を実現し、企業属性や企業系列を用いたターゲティングを可能にしました。
それにより、新規顧客の開拓とアップセル・クロスセルを成功させ、企業の利益に繋がっています。

参考：https://www.landscape.co.jp/news/20171031_4467.html

マグネット製造：売れない原因を可視化して注文増加とモチベーションのアップに

株式会社相模化学金属は、創業約50年を迎えた産業機器などのマグネットを製造業者向けに製造販売している会社です。

経緯

営業の成果が結果に結びつかず、営業会議の前に約半日ほどの時間をかけ案件一覧をエクセルへ入力作業を行うも、結果報告だけの会議となっていたことから、顧客データ分析を始めました。

結果

顧客データ分析によってリアルタイムで情報共有ができ、顧客が買う決断をできない原因を明確にすることができるようになりました。

作業の効率化と、ゴールから逆算した計画を立てることによって、案件の停滞を防ぎ、注文増加と営業のモチベーション向上に成功しています。

参考：https://www.softbrain.co.jp/news/release/2018/20180829_964.html

マーケティング支援：行動履歴の分析から打ち手を探す

弊社の事例もご紹介します。
株式会社ベーシックは、BtoBマーケティング支援会社です。BtoBマーケティングに欠かせない機能を網羅したマーケティングツール「ferret One」を提供しています。

経緯

オーガニック流入によるリード獲得数を伸ばすため、顧客データ分析を行いました。

結果

ここで分析した顧客データは、見込み顧客がサービス資料ダウンロードに至るまでに閲覧したWebページの履歴です。

ひとりひとりのデータを集計し、分析した結果、サービス資料をダウンロードするユーザーは複数のコンテンツを一度に取得する傾向があることが判明しました。

そこで、セミナー申し込みやホワイトペーパーダウンロード後のサンクスページに関連コンテンツを配置し、ユーザーが追加でダウンロードできる仕組みを整備。その結果、サービス資料へのフォーム誘導率を大幅に改善することに成功しました。

顧客データ分析におすすめサービス・ツール4選

ここでは、顧客データ分析におすすめのサービス・ツールを4つご紹介します。

• BtoBマーケティングの課題をまるっと解決できる「ferret」
• ターゲットへの仮説の壁打ちができる「ビザスクinterview」
• 国内外でトップシェアのSFA・CRMツール「Sales Cloud」
• リード情報を取得できていない見込み顧客の分析ができる「SATORI」

BtoBマーケティングの課題をまるっと解決できる「ferret」

顧客データ分析など、BtoBマーケティングに課題がある場合に、おすすめのサービスが「ferret」です。
「ferret」は、BtoB企業向けに特化したマーケティング支援サービスを提供しており、以下のようなサポートを受けることができます。

• 施策実行の伴走サポート
• 各種コンサルティング（戦略設計、SEO、広報）
• 各種マーケティング作業の代行（サイト・LP制作、記事・ホワイトペーパー制作、広告運用代行）
• マーケティングツール「ferret One」の提供

「ferret」の魅力は、BtoBマーケティングの幅広い領域を網羅している点です。企業の現状や課題を丁寧にヒアリングした上で、必要なサービスだけを提案してくれるため無駄がありません。戦略から施策、運用、ツール導入まで一貫して支援が受けられるため、どの段階からでも相談できます。

公式サイト：https://ferret-one.com/

ターゲットへの仮説の壁打ちができる「ビザスクinterview」

「ビザスクinterview」は、市場調査や競合分析、ターゲット設定における仮説検証を支援するサービスです。60万人以上の実名登録エキスパートが所属する国内最大級のネットワークから、1時間単位でインタビューを実施できます。

ビザスクのスタッフが候補者リストを作成してくれるため、自社のネットワークではつながりにくい専門家や業界関係者から、一次情報をスムーズに収集することが可能です。

例えば、顧客データ分析で自社が注力すべきターゲット像を絞り込んだ後、そのターゲットが実際にどのような課題を感じているのか、自社が計画している施策が効果的かどうかを直接確認できます。

ターゲットに響く施策の精度を高めたい方におすすめです。

公式サイト：https://visasq.co.jp/service/interview

国内外でトップシェアのSFA・CRMツール「Sales Cloud」

「Sales Cloud」は国内外でトップシェアを誇るSFA・CRMツールです。

リード管理、商談管理、顧客関係管理といった営業活動を効率化するための多くの機能が搭載されています。

項目のカスタマイズ性が高く、自社の状況に合わせたデータ管理ができ、どの顧客が商談に発展しやすいかといった情報を蓄積・分析することができます。レポーティング機能も充実しており、担当者・企業のあらゆる情報を多様な視点でまとめることができます。

公式サイト：https://www.salesforce.com/jp/

リード情報を取得できていない見込み顧客の分析ができる「SATORI」

SATORIは、SATORI株式会社が提供するMAツールです。

Webサイトは訪れているが、企業情報は取得できていないというアンノウンユーザーの閲覧履歴を蓄積することができるのが特徴になります。

リード獲得できている見込み顧客だけでなく、サイト閲覧している見込み顧客も分析して、適切なアプローチをかけていきたいという方におすすめのツールです。

公式サイト：https://satori.marketing/

顧客データ分析で効果的なマーケティング施策を打ち立てよう

マーケティングを進めていると、思うようにリードが獲得できなかったり、獲得できても商談につながらなかったりと、壁にぶつかることが多々あります。
そうした際には、顧客データ分析により、今狙っているターゲット像が適切かどうかを診断することが、壁を打ち破るヒントになります。

本記事でご紹介した「商談につながる顧客を見つけるための顧客データ分析」のやり方をぜひ参考にしてみてください。

1. 既存顧客をグループ分けする（セグメント分析）
2. LTVと各データの関連性から優良顧客を見つける
3. コアターゲットを設定する
4. マーケティング戦略を描く
5. 顧客ヒアリングを実施して戦略の精度を上げる

ターゲットが決まったら、マーケティングチーム・営業チーム一丸となって施策を進めていきますが、PDCAを回すことを忘れないでください。

施策実行後も改めて顧客データ分析を行い、その改善策が正しかったのか、成果がでたのかの検証を繰り返していくことがマーケティング成功のカギになります。

しかし「実際にここまでの分析をやりきるのは難しい」「分析はできたけど、次に何をすればいいのかわからない」と悩んでしまう方も多いかもしれません。

そのようなお悩みがある際は、ぜひ私たち「ferret」にご相談ください。

貴社の目的や状況にあった戦略を提案し、施策の実行・改善まで、マーケティングを伴走サポートします。「ちょっと壁打ちだけ」でも大歓迎です。まずは資料をご覧いただき、気になることがあればいつでもお気軽にご相談ください。
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