ターゲティング戦略とPDCA仕組み化で商談数が対前年比158.8%に。宇部情報システムの営業生産性向上プロセス

営業の属人的判断からの転換

──まず、マーケティング活動について感じていた課題について教えてください。

松島様 私が2022年に入社した際、マーケティング活動の成果を高めるためのデータ活用や習慣化が不十分だと感じました。初回商談の日付や内容、失注理由など分析に必要な情報が不足し、KPI設定も不十分でした。そのため、施策評価が「Webサイトのリニューアル」などプロセス中心になりがちで、精緻な目標設計や振返り含む進捗管理の習慣化が課題でした。

黒田様  営業からの定性的な情報に頼ることが多く、ターゲティング精度が低い状態でした。コールをしても商談につながらないことがあり、受注実績から業界動向を深く分析できていませんでした。さらに、マーケティンググループでの年間目標数値もなく、数値管理が不十分でした。

金様 以前は製造業向けイベントなど、幅広い層に施策を打っていました。その結果、ターゲット外のお客様にもアプローチしてしまい、ターゲティングに課題を感じていました。

──こうした状況を改善するために、何から着手されたのでしょうか。

松島様 まず、マーケティンググループでKPIを設定し、月次・四半期・半期・通期で進捗を確認できる仕組みを整えました。定例会でKPI達成率や未達理由、リカバリープランを共有し、組織全体で数字への意識を高めました。さらに、CRM（顧客管理システム）とデータを連携し、データに基づくマーケティング活動を行うための基盤整備に着手しました。その一環として「スピーダ 顧客企業分析」を導入しました。

6プロダクト×複数Tierの施策管理を緻密なPDCAで実現

──複数プロダクトのターゲットをどのように整理し、Tier（顧客層）を決めていきましたか。

松島様 当初は、各プロダクト毎にフレームワーク（3C、4P、STPなど）を定義していたものの、業界や企業の絞り込みが不十分な状態でした。そこでスピーダ 顧客企業分析の導入時にカスタマーサクセスの方と初期ターゲットを作成し、受注実績のある顧客の属性を分析したうえで、ターゲットを修正・拡張しました。データに基づいたターゲティング戦略の作り方をカスタマーサクセスの方に教えていただきました。 

スピーダ 顧客企業分析のデータをどう解釈し、アクションにつなげるかについても、カスタマーサクセスの方に手厚くサポートしていただきました。おかげで具体的なターゲットリストの作成から分析まで自分たちで実践できるようになり、データドリブンなアプローチの第一歩を踏み出せたと思います。

Tier策定後は、月次会議で施策の振り返りとネクストアクションを決め、PDCAサイクルを確立しました。プロダクト毎に多様な施策を行っているため、「このTierにBDRコールを実施したらうまくいった」「展示会で目標を達成できた」など、施策毎の振り返りを行うようにしています。今では、自分たちでターゲット業種や企業の増減を行うなど、毎月細かにTier調整ができるようになりました。

黒田様 マーケティンググループは複数のプロダクトを担当しているため、全プロダクトを一斉にTier設定するのではなく、優先順位をつけて段階的に進めました。まず1つのプロダクトでTierを設定し、効果を検証し、良い結果が出れば、同様の傾向を持つ他のプロダクトへ展開するアプローチを取りました。

──日頃の業務で、スピーダ 顧客企業分析をどのように活用されていらっしゃいますか。

黒田様 コンバージョン発生時に、CRMに連携した「スピーダ 顧客企業分析」のデータで顧客属性やTierを確認します。さらに、ターゲットに合わせたメルマガを制作し、開封率やクリック率をモニタリングし、その結果をカスタマーサクセスと共有し、次のアクションを検討しています。

金様 「シナリオ機能」を使って訴求内容の仮説を立てています。例えば、製造業向け品質管理システム「QC-One」の顧客分析で、製造業でも「ディスクリート系」(組立・機械加工など)と「プロセス系」(石油精製、化学製品、医薬品、食品など)でシナリオが異なることを確認し、この仮説を、メルマガの開封率やクリック率、顧客インタビューで検証しています。

データドリブンな営業組織へとカルチャー変革の挑戦

──データドリブンな考え方を社内に浸透させるために、どのような工夫をされましたか。

松島様 まず意識改革から始めました。営業・開発・マーケティング担当が集まる定例会で、データ入力の重要性とその理由を繰り返し伝えました。営業報告が「好感触」「商談が増えている」といった定性的な内容に偏りがちだったため、「具体的な数字で教えてください。目標に対して商談何件必要ですか？」と問いかけ、データに基づく会話を促しました。

黒田様 商談共有会で進捗を確認し、会議後すぐにデータ入力を依頼しています。入力が進んだことで失注分析が可能になり、昨年度と今年度の傾向を把握できるようになりました。営業には「データ入力が進めば精度の高い分析や資料作成ができ、営業にもメリットがある」と伝えています。

金様 データがない場合は「入力されていないので状況がわかりません」と率直に伝えています。入力が習慣化されたことで、営業とデータを持ち寄ってディスカッションし、データで得られない部分はヒアリングを通じて仮説を立てるようにしています。

商談数は対前年比158.8%に、企業リストの作成コストは約9分の1に

──3年間の取り組みで、どのような成果が生まれましたか。

松島様 BDRによる商談獲得数は、23年度から2年連続で大幅増加しました。特に製造業向け品質管理システム「QC-One」は24年度に前年比158.8％の伸長を達成。企業リスト作成コストも従来比で約9分の1に削減しました。さらに、データ分析によりボトルネックが明確になり、次の打ち手を検討しやすくなったほか、ABMやターゲット、Tierといった概念が社内に浸透し、定例会での議論も活発化しています。データに基づく会話が増え、マーケティングチームのプレゼンスが向上しました。全社方針としてデータドリブン経営を掲げているなかで、Speeda導入後の成果も含めデータに基づく営業報告が示せるようになりました。時間はかかりましたが、地道な取り組みが成果につながっています。

黒田様 2025年度は商談傾向と業界動向を踏まえ、画像処理検査ソリューションのTierを我々の保有技術が活かせる業界を再設定しターゲットを変更し、BDRによるプッシュ型施策を実施しました。失注分析で「技術分野不一致」が原因と判明し改善した結果、失注理由は「機能不足」から「タイミング不一致」へ変化。正しい顧客に早期接触でき、商談の質が向上しました。PDCAを回していく過程でデータ蓄積の価値を実感し、分析を楽しめるようになった点も大きな成長です。

金様 CRM入力の定着により、定例会での数値共有や関係者への報告が効率化。商談履歴や顧客ニーズ、今後のスケジュールを一元管理できるようになり、分析の質も向上しました。

──今後の取り組みについてお聞かせください。

松島様 今後は、顧客理解を深めることで潜在的な課題を発見し、お客様に対して価値ある提案ができるよう、営業組織全体でファクトデータを基に戦略を立て、顧客深耕スキルの向上にも取り組みます。また、生成AIの活用を積極的に進め、顧客データ分析による精度の高いターゲティング、業界・役職別に最適化されたコンテンツ提供、ABMの高度化を実現します。さらに、市場インテリジェンスや競合分析をAIで効率化し、ROI測定や施策の最適化を継続的に行うことで、BtoBマーケティングの成果最大化を目指します。

── Speaker