顧客の購買行動の多様化と意思決定プロセスの複雑化が進む中、従来の営業手法やインバウンドによる問い合わせに依存したアプローチでは、安定的な成果を上げることが難しくなっています。実際、質の高いホットリードを逃し、営業活動の効率化に悩んでいるBtoB企業は少なくありません。この現状を打破し、効果的に新規顧客開拓を実現する手段として注目されているのが、「データ駆動型のアウトバウンドセールス」です。
なぜデータ駆動型のアウトバウンドセールスが必要なのか？
営業の勘と経験からの脱却：データ活用で実現する効率的なアプローチ戦略
「どの企業に、いつ、どのようなアプローチをすれば最も効果的なのか」──この問いは、多くの営業部門が直面する根本的な課題です。従来の営業活動では、担当者の経験や勘に頼る場面が多く、アプローチのタイミングや手法にばらつきが生じていました。しかし、データという客観的な指標を活用することで、このような属人的なばらつきを抑え、より再現性の高い効果的な営業活動が実現できるようになります。
たとえば、顧客のWeb上での行動履歴や企業動向といったインテントデータを活用することで、購買意欲の高い見込み客を特定し、最適なタイミングでアプローチすることができます。
実際、営業担当者は業務時間の72%を営業以外の業務に費やしているという調査結果もSalesforceの実施した調査で明らかになっています。データに基づきアプローチ対象を絞り込むことは、営業以外の業務に費やす時間を削減し、生産性を向上させる重要な第一歩となります。
顧客行動の変化とデジタル化への対応
近年、BtoBの購買担当者は、商品やサービスに関する情報収集を主体的に行い、購買プロセスの大半をオンライン上で完結させる傾向にあります。Gartnerが実施した調査によると、BtoBバイヤーの83%が、営業担当者と一切会わずに購買判断を完結できるデジタル完結型の購買を好んでいることがわかっています。これは、企業側がデジタル上で顧客のニーズや興味関心を正確に捉え、適切な情報を提供する必要があることを示唆しています。
データ駆動型のアウトバウンドセールスは、まさにこの変化に対応するためのマーケティング戦略です。顧客が発するデジタル上のシグナルを捉え、それを基にパーソナライズされたアプローチを行うことで、顧客の関心を引きつけ、スムーズな商談獲得へつなげることが可能になります。営業DXの本質は、テクノロジーを導入すること自体ではなく、データを活用して顧客中心のアプローチを実現する点にあります。
インサイドセールスを中核としたABM戦略の5ステップ
データ駆動型のセールスを実践するためには、体系化されたプロセスが必要になります。ここでは、インサイドセールスを中核とした、具体的な5つのステップから成るロードマップをご紹介します。これは、特にABM戦略において成果を上げるための有効なプロセスとして注目されています。
ターゲット顧客（ICP）の再定義とリスト作成
最初のステップは、自社にとって最も価値のあるターゲット顧客像（ICP）をデータに基づいて再定義することです。SFAやCRMに蓄積された過去の成功事例を分析し、自社プロダクトと親和性が高く、受注につながりやすい企業の業種、規模、地域などを明確にします。このICPに基づいて、アプローチすべき企業のリストを高い精度で作成することが、その後の営業活動全体の成果を左右します。
インテントデータの収集と分析
次に、定義したICPに合致する企業群の中から、自社プロダクトの導入を検討している「買い手」を見つけ出します。ここで重要になるのが、顧客の購買意欲を示すインテントデータや、行動に基づいたスコアリングです。これらを活用することで、購買意欲が高まっているホットリードを特定し、アプローチの優先順位を判断します。ABMツールや営業支援ツールの中には、こうしたデータを収集・分析する機能を持つものもあり、営業効率化に大きく貢献します。
ABM戦略に基づいたアプローチのシナリオ設計
データとスコアリングに基づきターゲット企業とそのインテントを把握したら、BDRやインサイドセールスチームが実行するアプローチのシナリオを設計します。企業が抱える課題や関心に応じて、メールの文面、電話でのトークスクリプトなどをパーソナライズし、一社一社に最適化されたコミュニケーションを設計することが、効率的なリード獲得を後押しします。
インサイドセールスによる実行と効果測定
設計したシナリオに基づき、インサイドセールスチームがターゲット企業へアプローチを実行します。近年では、定型的な初期アプローチや情報提供をAI SDRが担い、人は創造的で複雑な対話に集中するといった役割分担も進んでいます。営業活動のプロセスは、SFAに詳細に記録するようにしましょう。いつ、誰が、どのようなアプローチを行い、どのような反応が得られたのかをデータとして蓄積することで、施策の効果を客観的に測定し、改善点を見つけ出すことができます。
フィードバックと改善のサイクル
最後に、実行結果のデータを分析し、ICPの定義やアプローチのシナリオが適切であったかを評価します。成果が出た要因、あるいは出なかった原因を特定し、次の営業戦略に活かしていきましょう。このPDCAサイクルを継続的に回すことで、データ駆動型の営業活動はより精度が高まり、BtoBマーケティング全体の成果にもつながっていきます。
営業成果を最大化するテクノロジーの活用
営業効率化を最大化するツールの選び方
データ駆動型セールスを組織的に実践し、営業活動を成功に導くには、テクノロジーの活用が欠かせません。SFAやCRMは営業活動の基盤となるデータを蓄積する上で必要なツールであり、市場も拡大を続けています。
SFAやCRMに加え、インテントデータを収集するツールやABMツール、さらには営業プロセスの一部を自動化するAI SDRのような先進技術を連携させて利用することで、営業DXはさらに加速します。ツールを導入する際には、自社の営業戦略や課題を明確にし、どのプロセスを強化したいのかを定義することが重要です。自社のビジネスモデルに合った営業支援ツールを選定することで、営業活動の再現性と成果の最大化が期待できます。
まとめ
データ駆動型のアウトバウンドセールスは、競争が激化するBtoB市場において、持続的な新規顧客獲得を実現するための重要な戦略です。
属人的な営業手法に依存するのではなく、客観的なデータを活用することで、営業プロセスの再現性とスピードを高め、商談の質そのものを底上げすることが可能になります。
まずは、自社に眠るデータを営業活動に活かせる形に整備したうえで活用し、組織として次の一手を打てる基盤を築くことが、変革の第一歩となるでしょう。