津崎様：　弊社は大きく3つ事業を展開していますが、その中で私たちはデジタルマーケティング部に所属しており、B2Bのマーケティングコンサルタントとしてクライアントにご提案から施策実行まで伴走型のご支援をしています。部内にコンテンツチームやデザインチームといった各分野のプロが揃っており、一気通貫でマーケティング戦略から施策実行まで担えるところが強みです。

大南様：　当時はクライアントがデジタルマーケティング強化のため、MAツールを導入したタイミング。顧客リストは多量にあったのですが、古くなった企業情報や重複を除外できていませんでした。また、業界や企業規模などの属性情報も不足していました。

津崎様：　扱っている商材が非常に多いため、営業に連携するためには、顧客がどの商材に興味があるのか判別する必要がありました。そのためMAツールで行動をスコアリングし、一定以上になると「リード化」してインサイドセールスに渡すフローをつくりました。どのWebページやウェビナーを見れば、どの商材に興味ありとするかを細かくマッピングして、スコアリングを設計をしています。

大南様：　そのスコアを高めたいのですが、メールを一方的に送るばかりではいけません。特に商材紹介に近いメールを全通配信すると、反応率も下がりますし、配信停止が増えてしまいます。商材毎に企業をターゲティングをし、顧客起点のマーケティング施策を提案するには？と悩んでいました。

津崎様：　企業ターゲティングは仮説検証が重要なので、スピーダ 顧客企業分析のようなターゲティング専門ツールが必要だと考えました。スピーダ 顧客企業分析はまず、シナリオデータ（※顧客の課題を表す独自のデータ）がユニークで、そのままマーケティング施策に活用できるイメージが湧きました。さらに、スピーダ 顧客企業分析には分析機能が備わっているので、これで高速PDCAが実現できると感じたことが決め手です。

津崎様：　まず50万件のリード情報を名寄せし、企業属性データを付与するところからスタートしました。MAツールにもデータを連携し、施策の基盤を整えるところからでしたね。

大南様：　その後、メール施策を行う際に重宝しているのは、企業の「いま」の関心を見つけられる「求人情報サイトでリモートワーク、フルフレックスをアピールしている企業」といったスピーダ 顧客企業分析ならではのシナリオデータです。従業員数や業界区分などとも掛け合わせられるので、手軽に色々な切り口のメールを試せますね。最近ではウェビナーにも注力しており、メールで集客する際にもスピーダ 顧客企業分析の企業属性データを用いて配信しています。

大南様：　分析を活用して、多数の顧客リストの中から「いま」関心がある企業の仮説をつくっています。たとえば「対象商材のページを直近30日間に訪問した人」をリスト化し、分析機能で類似企業を特定します。スピーダ 顧客企業分析の類似スコアが高い企業は、「いま」同じような課題を抱えている可能性が高い。この仮説で対象商材の案内をメール配信したところ、非常によい反応率となりました。

津崎様：　ここまでお話しした通り、メールやウェビナーの反応率や「リード化」率が高まり、インサイドセールスに渡せる顧客リストの数が増えています。何よりも仮説検証が高速に回せるようになったことが大きいと感じています。

スピーダ 顧客企業分析はどんなリストでもすぐに分析し、共通する特徴や類似する企業が分かるので、スピーディーに仮説と実行をまわすことができます。先ほど出た「対象商材のページを見た企業と似た企業を狙うとよいのでは？」という仮説も、スピーダ 顧客企業分析でリストを分析して類似度スコアが69点以上の企業にメールを配信する、といったアクションがすぐに打てました。もしスピーダ 顧客企業分析がなければ、仮説は立っても、アクションできません。答えが存在しないデジタルマーケティングの世界で、施策のトライアンドエラーが加速する価値は大きいと感じています。

大南様：　また、クライアントとの毎月の会議でも、企業ターゲティングの議論が盛んになりました。スピーダ 顧客企業分析の業界区分や類似度スコアが共通言語となったことで、今度の商材はこうターゲティングして欲しい、このページを見ている企業の類似企業は相性が良さそう、といった依頼が当たり前に来るようになりました。新しい施策の議論が非常にやりやすいです。