BLOG BLOG マーケティング・オートメーション。企業データを活用したスコアリングで案件化率をアップする!

2016年09月09日

本記事は、2016年8月8日に開催したセミナー「長期的な関係を構築するエンゲージメントマーケティングとマーケティングオートメーションの実践知」の講演内容を元に構成しています。マーケティングオートメーションを導入する企業はどんなことに困っているのか?また、マーケティングオートメーションを使って案件化率を上昇させるには何が必要なのか?について?明します。


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第1部 株式会社マルケト
「顧客と長期的な関係を構築するエンゲージメントマーケティング」

1.マーケティング・オートメーションを導入する企業。 直面していた課題とは?

マルケトのマーケティング・オートメーションを導入する企業は、国内で300社を数えました。マーケティング・オートメーションを導入したこれらの企業が直面していた課題とはどのようなものがあるのでしょうか?代表的な2つの課題について?明します。

1)新規のリード/名刺情報が増加しづらくなっていること。
2)案件化率ならびに受注率の改善に限界が見えはじめていること。


1)新規のリード/名刺情報が増加しづらくなっていること。
創業当時であれば、新規のリード/名刺情報は集めやすいです。なぜならば、データベースの保有件数が圧倒的に少ないため、重複するという状況が発生しづらいからです。しかしながら、事業活動を一定期間営んでいるほとんどの事業会社では、データベースの保有件数の増加につれて、新しいリードが必然的に増えづらくなってきているのです。

2)案件化率ならびに受注率の改善に限界が見えはじめていること。
また、営業プロセスや営業資料の見直しを継続的に行っても案件化率ならびに受注率の上昇には限界があります。相手先があることですから、100%に近づけることはほとんど不可能であることはご理解のとおりです。マーケティング・オートメーションを導入する企業が直面していた課題は、1)2)であることが比較的多いです。

2.マーケティング・オートメーションで案件化率をあげる。「3つ」のポイントとは?

マーケティング・オートメーションを導入して案件借地を上昇させている企業の共通の取り組みについて紹介します。3つポイントがあります。
1)すぐにフォローする。
2)案件化率が高いイベントの参加者を集中的にフォローする。
3)案件化につながる行動(トリガー)履歴があった企業をフォローする。


1)については、問い合わせ発生から時間を経過させることなくフォローをするのが有効であるということです。なぜならば、時間軸の経過とともに、問い合わせを行った企業側でも問い合わせ内容自体を記憶しなくなるからです。
2)については、営業活動を行った結果、案件化率が高かったイベントを特定することが有効です。なぜならば、見込客は御社のセミナーなどのイベントに対して評価を行っていて、評価が良いイベントは必然的に営業活動も円滑に進むからです。
3)については、問い合わせ直前の行動履歴を把握することが有効です。なぜならば、問い合わせ直前に見た御社のコンテンツが「引き金」となっている可能性が高いからです。このコンテンツを閲覧したという行動(トリガー)を活用することは案件化率の上昇につながります。

3.マーケティング・オートメーション「スコアリング」。設計のポイントとは?


マーケティング・オートメーションの特徴の一つがスコアリングです。スコアリングとは、マーケティング・プロセスが適切に完了し、営業プロセスに入っても問題がないという判断指標となります。一般的に3つの要素によってスコアリングを設定します。
1)属性スコア
2)行動スコア
3)鮮度
しかしながら、この3つの要素以上に大切な要素があります。それは「営業部の納得感」です。これは、マーケティング部門が営業部門に渡したリードに対する営業部門の評価を受領するということです。もし、営業部の評価が低かった、すなわち納得度合いが低い場合は、マーケティング部門においてスコアリング設計に対する修正が必要です。

本記事で説明していない情報は2016年5月27日開催セミナーの実施レポートをご覧ください。


第2部 株式会社ランドスケイプ
「マーケティングオートメーション。知っておくと便利なデータベース構築術とは?」

ランドスケイプからはマーケティングオートメーション(以下MA)を有効活用するためのデータについて紹介しました。見込顧客の収集や、適切なアプローチを検討されてMAの導入に動く会社は多いですが、実際の導入にあたり特に障壁となりやすいのは下記三つの事象です。

【MA導入時のよくある課題】
1)スコアリングの妥当性
2)リード単位での管理
3)未接触企業の扱い

では上記はどのようなことなのか。1)から具体的に紹介していきます。

1)スコアリングの妥当性

MAの特徴的な機能として、顧客の取った行動から点数付けをして興味度合いを計る「スコアリング」があります。しかし、スコアが高い企業=興味度の高い企業はそれだけで自社の営業対象の会社として十分でしょうか。例えば、「メールを開く」、「Webページを見る」といった行動をとり続け、非常にスコアの高い企業であったとしても、初めから営業対象外の規模・業種の企業であれば初めからスコアリングに意味はありません。同様にスコアの低い企業にこそ魅力のある企業がいるかもしれません。


2)顧客情報の単位

MAにおける顧客情報の管理は主に個人を対象に行われます。しかし、企業単位でまとめて見る必要はないでしょうか。たとえば複数部門が合同で動いていた場合、顧客のアクションがバラバラに管理されていては正確な行動が把握できないため、過去案内した内容と矛盾がある紹介をしてしまったり、検討のレベルを見誤ったりしてしまう危険性があります。


3)未接触企業の扱い

MAで管理される見込の顧客情報は過去に何らかのやり取りがあって、 自社保有データの中に入っている方です。新しい顧客は入ってくる問合せや営業の動きに依存する形となります。 新たに顧客を創出するためには「1.自社のターゲット市場のデータ」、「2.自社の保有データ」、 「3.自社の取引先データ」を正確に把握した上で未接触企業を判別し、 "ホワイトスペース"へアプローチする必要があります。


課題への対策

上記の課題を改善するのがランドスケイプの展開する顧客データ統合ツール「uSonar」です。uSonarは"LBC"という日本国内の事業所を網羅した企業情報データベースを搭載しており、各社で保有の顧客データベースとLBCとを紐づけた管理を可能としています。

1)に対して

LBCは売上高や従業員数、業種といった属性情報を持ち、各社保有の顧客データベースを紐付けたところでこの属性情報が付与されます。このことによりデータは、スコアリングによる行動属性と企業の属性情報両方を保有することができるようになります。1)で課題としていたスコアリング情報を企業情報でサポートし、優先順位付けにご活用いただけます。また、LBCは事業所に情報を紐付ける仕組みであるため、2)で取り上げたような会社単位での情報の集約を可能にします。支店・事業所単位での進捗状況が分からなくなる、といった事態も回避します。最後に、国内の市場を網羅したデータベースであるため、国内のターゲット市場の全容を把握できます。ここに各社保有の顧客データベースを取り込むことで、ターゲット市場の企業数に対してどれだけの割合取引ができ入りこめているか、また未接触の企業はどこか?という点を判別し、今後の営業用の情報として取得することが可能です。


A:「既存顧客」
  アップセル、クロスセル対象。
B:「接点有りターゲット企業群」
  重点アプローチ対象の為、注力してマーケティング、営業施策が必要。
C:「代理店経由で販売のある顧客」
D:「接触無しターゲット企業群」
  DM、TEL等で担当者情報の取得が必要。


詳しくは下記のページをご覧ください。

顧客データ統合ツール「uSonar」のサービスページ


本記事で説明していない情報は 2016年5月27日開催セミナーの実施レポートをご覧ください。

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