更新日:

2018年4月28日

デジタルマーケティングと営業の連携「マーケティングオートメーションによるフォロー率の高いリードリストの作り方」

営業部に渡すホットリードリスト作りの課題とその解決方法
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BtoBのデジタルマーケティングでは、マーケティングオートメーション(MA)を活用したリードナーチャリングのホットリード育成と発掘が活発に行われている。

しかし、ホットリードの育成と発掘をデジタルマーケティング担当者が実施し、そのホットリードリストを営業部に展開しても、受注にならない、フォロー率が悪いなどのような課題も発生している。

そこで、今回のコラムでは、この課題を解決するために、下記の2つのポイントに焦点を当て、解決方法をご紹介する。

  • リスト作りに営業部目線を取りいれる
  • ホットリードを「発言と行動」・「個人と組織」軸で考える

これらのポイントを具体的にどのように実現するのかの具体的なアイディアもご紹介するので、ぜひ最後までご覧いただければと思う。

営業部に渡すホットリードリスト作りの2つの課題

最初に、営業部に渡すホットリードのリストを作る場合の主な課題について整理してみよう。

課題1「受注率が悪い・フォロー率が悪い」

デジタルマーケティングを駆使して、マーケティングオートメーションを活用し、様々な施策を実施した後、ホットリードを抽出したとしても、「受注率が悪い」、「フォローしてくれない」といった課題が発生する。デジタルマーケティング担当者としては非常に悔しい状況といえる。

これは、本質的に言えば、「質と量のバランス」の問題がもろに影響していることになる。ネットショップのようにWEB完結が難しいBtoBでは、この質と量のバランスの調整がマーケティング部門と営業部門の大きな壁となって立ちはだかることになる。

BtoBマーケティング担当者から見れば、「様々な施策を苦労して実施して作ったリストに対して、なぜフォローしないのか?」といった意見となるし、営業部からみれば「WEBやマーケティングオートメーションを使って何かやっているのは理解できるが、リストの質が悪く訪問しても断られる」といった意見になる。これでは受注率・フォロー率は上がることはないだろう。

課題2「ホットリードの定義が難しい」

課題1にも連動するが、マーケティング担当者の悩みが尽きないのは、「ホットリードの定義が難しい」という点がある。

そもそも、リードリストは大量にあり、かつ、そのリードを取得した経緯や経路も異なる。これが商材が増えれば増えるほどややこしくなる。さらに、リアルのパートナー(販路・流通)が加わるとますますややこしい。

仮に、マーケティングオートメーションのスコアリングでスコアの高いリードをホットリードと定義したとしても、それは本当にホットなのか?と懸念が残る。確かに、そのリード個人のWEB閲覧行動を分析しスコア化することで、ホットかどうかの判断材料を作ることが可能だ。

しかしながら、BtoBの場合、そのリードが「意思決定権者」でなければ、スコアが高いからといって「ホットリードである」とは言い切れない。BtoBの場合、必ず社内調整といった工程があるため、その個人がいくらWEBサイトを見回っていたとしても、ホットリードとは言い切れないのである。

ホットリードリスト作りの課題を解決するポイント

ではこのような課題を解決するには、どうすればよいだろうか?そのポイントを2つご紹介する。

ポイント1「ホットリードリスト作りに営業部の目線を取り入れること」

まずは、フォロー率・受注率の問題を解決するポイントをご紹介する。それが、ホットリードリストを作る際に、営業部の目線を取り入れることだ。

受注率を高めるためには、フォロー率やフォローの頻度を高めていくことが重要になる。さらに、営業部がフォローしたいと思うようなリストでなければならない。

そこで重要なのが、営業部が営業部として「行かなければならない会社」と、営業個人が「売れそうと判断した会社」の2つの視点が重要になる。

営業部が営業部として「行かなければならない会社」とは、営業部のターゲティングに合致しているリードのことである。営業部には営業戦略や営業方針があり、そこには必ず、「こういう会社に営業に行こう」というターゲットのイメージがある。そのイメージに近い会社であれば、営業部の方針に近いリードであるため、フォロー率が高くなる。営業部の方針であるので、営業担当者としても「行かなければならない」という心理が働く。

営業個人が「売れそうと判断した会社」とは、その営業担当者が過去の成約経験から、こういう会社なら売れそうと判断した会社のことである。上記の「行かなければならない会社」からは多少ずれていても、売上という数字が必要である以上、売れそうと判断すればフォロー率は高くなる。

最も理想的なのは、「売れそうと判断できた行かなければならない会社のリスト」を作ることができれば最高であるが、上述したように、質と量のバランスの問題がある以上、非常に難しい。

そのため、「行かなければならない会社」と「売れそうと判断した会社」を分けて考えリスト化するとよいだろう。

ポイント2「ホットリードを「発言と行動」・「個人と組織」の2軸で考える」

次のポイントは、ホットリードの定義に関するポイントである。ポイント1でもご紹介したが、「売れそうと判断した会社」というのは、あくまで営業個人の属人的な判断になることが多い。それも1つの判断材料であるし、フォローするのはその担当者である以上、否定はできない。

ただ、売れそうかどうかの判断をするための基準や材料はたくさんある方がよいのも事実である。そこで、ホットリードかどうかの判断を「発言と行動」・「個人と組織」の2軸で考えるのである。

「発言と行動」軸

まず、「発言と行動」からご説明しよう。発言とは、リードの過去の発言内容のこと。行動とは、リードの過去の行動履歴のことだ。

デジタルマーケティングでリードの発言を分析するには、「アンケート」のような施策を実施することが有効である。アンケートでは、今の課題、興味、購入時期、予算どりの状況、検討状況など確認する。アンケートで重要なKPIは回答率と回答の質である。これは「聞き方」と「聞くタイミング」を工夫することである程度は解決できる(そのノウハウについては弊社の独自性の1つであるため公開はできない)。

デジタルマーケティングの行動とは、まさにマーケティングオートメーションのWEB閲覧の行動分析になる。それ以外にも、セミナーに申し込みがあった、この資料をダウンロードしたといったWEB上でのコンバージョンも行動になる。

この「発言と行動」の両方を見ることで、マーケティングオートメーションの行動分析だけでは見えなかった部分が見えてくる。たとえば「料金ページや契約の流れ、導入の流れ」をよく見ているスコアの高いリードがいたとする。この行動の結果だけを見ると「ホットリードかも」と判断できてしまう。しかし、発言(アンケート)で「導入前の事前調査中」という回答があれば、事前に比較検討しているだけではないか?とも判断できるのである。

「個人と組織」軸

次に、「個人と組織」についてである。マーケティングオートメーションでは、登録されている個人(担当者)の行動履歴からスコアをつけてホットリードかどうかの基準を作り出すことができる。しかし、BtoBの場合、登録されている担当者がいくらホットリードであったとしても、組織的・会社的にホットでなければ、受注には繋がらない。なぜなら、その担当者が勝手に購入を決めることができないことが多いからだ。特に大企業になればなるほどその傾向は顕著である。

わかりやすく言えば、マーケティングオートメーションに株式会社ABCの山田さんという担当者が登録されているとしよう。この場合、山田さんは高スコアでホットリードかもしれないが、株式会社ABCは本当にホットなのかどうか?ということだ。

このため、個人と組織の2つの目線でホットリード作りを進めると良い。

「発言と行動」・「個人と組織」のまとめ

以上の発言と行動・個人と組織の軸をまとめると下記のようになる。

営業部に渡すホットリードを作るときの2軸

上記の4つのエリアのそれぞれのデータを組み合わせて、ホットリードかどうかを判断するとよい。ただ、ご推察の通り、組織側(上図の右側)は情報収集が非常に難しい。なぜなら、そもそもMAに登録されていないことが多いからだ。

そのため、右側を実現するには、デジタルマーケティングでも様々な工夫が必要になるし、それだけでは不十分の場合は、リアルとデジタルの連携で情報収集するほうが現実的である。打ち手がないというわけではないが、BtoBのデジタルマーケティングの難しさが出てくる領域であろう。

ホットリードリスト作りの課題を解決するポイントを実現する方法

以上、ホットリードリスト作りの課題を解決するポイントをご紹介した。もう一度復習しておこう。

<課題>
受注率が悪い・フォロー率が悪い
ホットリードの定義が難しい

<解決のポイント>
ホットリードリスト作りに営業部の目線を取り入れること
ホットリードを「発言と行動」・「個人と組織」の2軸で考える

それでは、この課題を解決するためにどのような具体策があるのか、その方法をご紹介する。活用するツールは、マーケティングオートメーション(MA)とGoogleアナリティクス(GA)である。マーケティングオートメーション(MA)は「行動履歴分析とスコアリング」ができるツールであればOKである。

営業部に渡すリストの作り方「3つの手順」!商談化率・フォロー率を高める方法

この具体策については、本コラムではご紹介しきれない(とても長くなるため)ので、下記のPDF資料に詳しい内容をまとめた。

<PDF資料>
マーケティングオートメーションによる営業に渡すリードリストの作り方
〜商談化・フォロー率を高めるリスト作り「3つの手順」〜

本コラムでご紹介した課題やポイントをある程度解決しつつ、マーケティングオートメーション(MA)とGoogleアナリティクス(GA)のみでリスト作りを実現する具体的な方法である。ご興味ある方はぜひダウンロードしていただければと思う。

<次のリスト作りのためにダウンロードしておく>
マーケティングオートメーションによる営業に渡すリードリストの作り方
〜商談化・フォロー率を高めるリスト作り「3つの手順」〜

(平成30年4月28日 デジタルマーケティング「THREE-VIEW」

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