• データ活用

データを活用した施策実施の価値と実践例を紹介!

データを活用した施策の価値は、組織によって異なります。営業組織では販売効率の向上、マーケティング組織では戦略立案の最適化、顧客対応組織ではカスタマーエクスペリエンスの向上、製品開発組織では競争力の向上が可能です。データの加わりにより、高度なターゲティングやパーソナライズ、効果的なリードジェネレーション、マーケットインテリジェンスの獲得、効果的な予測と意思決定が可能となります。

この記事を、データドリブンな施策で効率性の向上や競争力の強化につなげる第一歩としましょう。

目次

データを活用した施策を実施することの価値

B2Bの施策は、その実行主体となる組織によって内容が異なります。 以下は一例ですが、組織によって施策の目的も、データを活用する意味も変わってきます。

営業組織|販売効率の向上

顧客データや購買履歴を活用し、LTVの予測を行うことでクロスセルやアップセルの機会を見つけます。これにより販売プロセスやアプローチの効率化と改善を図り、売上を最大化します。業種によっては、予測分析をニーズの可視化や在庫状況の把握にも用いることで、生産性と収益性を向上させることができます。

マーケティング組織|戦略立案の最適化

ターゲット市場のセグメンテーションや顧客のカスタマージャーニーを把握し、リード創出の対象となる顧客を定義することができます。これにより、顧客のニーズに応じてパーソナライズされたマーケティング戦略を立てることができます。既存顧客のデータや購買履歴なども合わせて活用することで、特定の対象に対して効果的なメッセージやオファーを作成し、販管費の費用対効果を改善することも可能です。

顧客対応組織|カスタマーエクスペリエンスの向上

顧客の行動パターンや傾向を予測し、体験価値を向上させる施策を展開することで、顧客の要求やペインポイントに合わせて製品やサービスを個別最適化させることが可能です。パーソナライズされたコミュニケーションをもとに迅速な問題解決を実現することで、CSAT(顧客満足度)とNPS(自社に対する信頼度合い)を高めることができます。

製品開発組織|競争力の向上

市場における自社の製品やサービスの競争状況やトレンドを分析し、競合他社との差別化ポイントを見つけることができます。顧客の声やフィードバックをデータとして収集し、製品やサービスの改善に反映することで、自社とのより良い関係を築くことができる顧客に絞り込んだ製品やサービスの提供を行うことが可能となり、市場での競争力を強化します。

データに基づいた意思決定を社内で共有した上で施策を展開することで、よりスピーディーに高いビジネス成果を得ることが可能となります。

データが加わることで何が変わったか

前述したような施策はデータ活用が比較的重要視されていない時代にも行われてきましたが、データが加わることで効率化され、企業成長が促進されたと言われています。 以下に効率化が進んだと言われているポイントを解説します。

高度なターゲティングとパーソナライズ

潜在顧客が多く存在する業界に関するニュース情報や市場調査レポートを利用することで、ターゲットセグメントを特定することができます。 例えば、特定の業界や地域に焦点を当てたキャンペーンを展開し、ニーズに合わせたソリューションを提案することがあります。
既存顧客についても、自社単独では収集しきれないような情報(企業ごとの異動情報や直近の動向)を取得し顧客のニーズや行動パターンを把握することで、パーソナライズされたメッセージやオファーを提供し、顧客エンゲージメントや応答率を向上させることができます。

効果的なリードジェネレーション

リードジェネレーションのプロセスはデータを活用することで最適化が最も進んだと言われる領域のひとつです。既存顧客の属性情報や興味関心、購買履歴といったデータを分析することで、潜在顧客が持ちうるニーズや関心を理解し、興味をひくようなメッセージ文を広告やアウトバウンド営業に取り入れることができます。
特にマーケティング部門においては業界別に顧客化しやすい条件を特定し、該当する企業をリスト化した上で施策を実施することで、より自社との親和性が高い高品質なリードを営業部門に提供し、効率的な営業活動を支援することができるようになったと言われています。

マーケットインテリジェンスの獲得

特にオンライン上で取得できるデータを活用することで、市場全体の動向や競合状況を洞察することができます。ターゲットとなりうる業界の動向や競合製品の特徴、価格設定、マーケティング戦略などの情報を収集し分析することで、自社が取るべきポジショニングや差別化ポイントを明確化することができます。これにより、自社のメッセージを顧客や競合の状況に応じて最適化し、市場における競争力を高めることが可能です。

効果的な予測と意思決定

データはただ収集するだけでなく、分析による将来的なトレンドと需要の予測を行うことができます。特に機械学習を活用することで、顧客行動の予測や需要の予測モデルを構築することにより、製品の管理や改善を最適化することを可能とし、需要に合わせた販売戦略やマーケティング施策の展開が可能となります。

データドリブンな施策は、効率性の向上、収益性の向上、競争力の強化など多くのメリットをもたらします。これらのメリットを活かすためには、適切なデータを収集し、さまざまな分析手法やツールを用いてデータを解釈し、意思決定に活かすことが重要です。

具体的な実践内容

データの価値を踏まえた上で、データを活用することでより効果を最大化させることができる具体的な施策例をいくつかご紹介します。

ウェブサイトの最適化

どのような事業にも共通しているのは、まずは自社のウェブサイトの最適化に注力することが重要であるということです。
ウェブサイトは企業のオンラインプレゼンスの中心であり、販売やマーケティング関連の組織と関わることになる多くの見込み顧客が確認するチャネルとなります。
ウェブサイトの効果的な活用とデータ分析による最適化は、ビジネスの成功に欠かせない要素になっていると言っても過言ではありません。
具体的には、SEO戦略の構築、ユーザビリティの改善、ページ表示速度の最適化やA/Bテストなどが含まれます。

ソーシャルメディアの活用

ソーシャルメディアは、顧客との直接的なコミュニケーションに最適なツールであり、多くのB2B企業においても効果的な施策の展開方法として活用されています。企業アカウントを用いてソーシャルメディア上で情報を発信し、必要に応じて広告を出稿することで、より多くのVoC (Voice of Customer・顧客の声)を集積し、顧客の洞察を行うことができます。

オムニチャネル戦略の構築

オムニチャネル戦略は、顧客が複数のチャネルを使って企業と接触することを前提に、チャネル間のシームレスな連携を実現することです。オムニチャネル戦略を実現するためには、APIの活用やマイクロサービスの導入が重要です。これらのテクノロジーを使って、データの共有やプロセスの自動化を行うことができます。

サイト訪問者やセミナー参加者といった各種顧客に対する理解を深めることで、現状の問題点や課題を洗い出し、自社が発信すべき内容を見定め、改善する方法を立案することができます。 そのためにはデータを収集し分析することで、顧客の特性や行動傾向を把握し、対応優先度を設計することが重要だと言われていますが、ビジネスの戦略を柔軟に変更することができるような企業文化と業務プロセスを形成することこそが、データを活用する上で最も重要だと言われています。

弊社ではB2Bビジネスの成功体験を持つ多くのお客様のデータ活用を支援させて頂いており、様々な業種/業界におけるビジネスの成功要因をまとめたホワイトペーパーをご提供しております。 ご興味をお持ち頂けましたら、ぜひこちらのページから貴社の業界やご状況に近しいと思われる事例をご紹介させて頂きますので、お気軽にお問い合わせください。

この記事を書いた人

uSonar

ユーソナー編集部

MXグループ・編集長

ユーソナー編集部です。
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