インテントデータでマーケ×営業を繋ぐ！展示会後のアクションを変える共通言語とは

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イントロダクション：展示会後の「あの名刺の山」、宝の山に変えませんか？

展示会の高揚感と、その後に訪れる現実

マーケティング担当者の皆様なら、きっと経験があるはずです。多大なコストと時間を投じて準備した展示会。当日はブースに活気が溢れ、多くの来場者と有意義な会話を交わし、手元にはずっしりと重い名刺の束が残る。この瞬間は、まさに努力が報われたと感じる高揚感に包まれます。

しかし、その熱気も束の間。オフィスに戻ると、現実に引き戻されます。山積みになった名刺をデータ化し、お礼メールを一斉送信。その後、営業チームにリストを渡すものの、「どのリードからアプローチすればいいのかわからない」「電話をかけても温度感が低い」といった声が聞こえてきます。あれほど手応えを感じたはずのリードは、時間とともに急速に冷めていき、展示会の初期衝動はいつの間にか消え去ってしまうのです。この一連の流れは、多くのBtoB企業が抱える共通の課題ではないでしょうか。

主観的な「感覚」から、客観的な「事実」へ

この問題の根源は、リードの「本当の熱意」を測るための客観的な指標がないことにあります。マーケティングは「ブースで熱心に話を聞いていたから有望だ」という主観的な感覚で判断し、営業は「電話口の反応が鈍いから見込みが薄い」という異なる感覚で判断する。両部門が別々の言葉を話し、異なる物差しでリードを評価しているため、貴重な商談機会が失われていくのです。

展示会で得た名刺の山は、連絡先のリストであると同時に、その時点での「初期興味」を示す静的なデータセットです。しかし、このデータの価値は時間とともに急速に劣化します。これを「インテント（興味・関心）の減衰」と呼びます。多くの企業がフォローアップを急ぐのはこのためですが、問題は速さだけではありません。重要なのは、静的な名刺情報に、顧客が展示会後に見せる「今、何をしているか」という動的なインテントデータを重ね合わせることです。これにより、単に早いだけのフォローアップから、リアルタイムの関心に基づいた的確なフォローアップへと進化させ、インテントの減衰を食い止め、商談化率を飛躍的に向上させることが可能になるのです。

なぜ溝は生まれるのか？マーケティングと営業、永遠の課題

異なる言語、異なる目標を持つ「二つの部族」

BtoB企業において、マーケティング部門と営業部門の間の摩擦は、古くから存在する根深い課題です。両者は売上向上という共通のゴールを目指しているはずなのに、なぜかすれ違いが生じてしまいます。それぞれの視点を見てみましょう。

• 🗣️マーケティングの主張：「多額の予算を投じた展示会で、数百件もの質の高いリードを獲得した。それなのに、営業が効果的にフォローしてくれない。機会を無駄にしている！」
• 📞営業の主張：「マーケティングから送られてくるのは、まだ検討段階にも入っていない『情報収集客』ばかり。そんな質の低いリードに時間を割くのは非効率だ。もっと確度の高いリードが欲しい」

このように、両者の対立は、KPIや「リードの質」に対する定義の根本的な不一致から生じています。

「有望リード」の定義をめぐるジレンマ：MQLとSQLの壁

この対立を象徴するのが、「MQL（Marketing Qualified Lead）」と「SQL（Sales Qualified Lead）」という二つの言葉です。両部門は、この「有望リード」の定義が大きく異なっていることがほとんどです。

この定義のギャップこそが、部門間の連携を阻害する最大の要因です。マーケティングが「有望だ」と判断して渡したMQLが、営業にとっては「まだ早い」と判断され、放置されてしまう。このハンドオフの失敗が、多くの機会損失と部門間の不信感を生み出しているのです。

このMQLとSQLの断絶は、単なる定義の違いだけでなく、「データの非対称性」という、より深刻な問題に起因します。マーケティングはMA（マーケティングオートメーション）ツールを通じてファネル上部の行動データ（Web閲覧履歴など）を保有し、営業はSFA/CRMを通じてファネル下部の対話データ（商談メモなど）を保有しています。しかし、どちらの部門も顧客の全体像を把握できていません。特に、顧客が自社に名乗り出る前に行う匿名の情報収集活動、いわゆる「ダークファネル」での動きは、両者にとってブラックボックスです。ここに、第三者インテントデータが光を当てます。競合サイトの閲覧履歴や関連キーワードの検索といった外部での行動データを可視化することで、両部門は初めて同じ情報レベルに立つことができます。これにより、「電話では素っ気なかったが、裏では競合比較を活発に行っている」という共通認識が生まれ、議論は主観のぶつけ合いから、データに基づいた戦略的な対話へと昇華されるのです。

解決の鍵「インテントデータ」とは？顧客の”心の声”を聴く技術

「インテント」の定義：属性から「行動」へ

では、この状況を打開する「インテントデータ」とは、具体的に何なのでしょうか。一言で言えば、それは顧客の「意図（intent）」を示す行動データです。従来のデモグラフィックデータ（業種や企業規模など）が「顧客が何者であるか」を示すのに対し、インテントデータは「顧客が今、何をしようとしているか」を明らかにします。

例えば、以下のような行動がインテントデータとして捉えられます。

• 特定の課題解決策に関するキーワードでの検索
• 自社や競合他社の製品価格ページの閲覧
• レビューサイトでの製品比較
• 業界特化型メディアでの関連記事の熟読
• SNSでの関連トピックに関する投稿や「いいね」

これらのデジタル上の足跡を分析することで、顧客が購買プロセスのどの段階にいるのか、どのような課題を抱えているのかを、手に取るように理解することができるのです。

インテントデータの3つの種類：詳細解説

インテントデータは、その収集元によって大きく3種類に分類されます。それぞれの特徴を理解し、戦略的に組み合わせることが成功の鍵となります。

🥇 1. ファーストパーティ・インテントデータ

自社が直接収集・管理するデータです。自社のWebサイトやアプリでの行動履歴、メールの開封・クリック、CRMに記録された過去のやり取りなどがこれにあたります。顧客が自社に対して直接示した行動であるため、信頼性が最も高く、正確なニーズ把握に直結します。しかし、その範囲は自社と既に接点のある顧客に限られるため、潜在顧客の発見には限界があります。

🥈 2. セカンドパーティ・インテントデータ

パートナー企業など、他社が収集したファーストパーティデータを共有してもらうものです。例えば、共催したウェビナーの参加者データや、提携メディアからの紹介データなどが該当します。自社だけではリーチできない層の情報を補完できる点がメリットです。

🥉 3. サードパーティ・インテントデータ

専門のデータベンダーが、数多くの外部Webサイト（BtoB向けメディア、レビューサイト、ブログなど）を横断的に分析して収集・提供するデータです。自社とまだ何の接点もない企業が、どのようなトピックに関心を持っているかを広範囲に把握できます。市場全体のトレンドを掴んだり、これまで気づかなかった潜在顧客を発見したりするのに非常に強力です。一般的にマーケティング用語で「インテントデータ」という場合、このサードパーティデータを指すことが多くなっています。

「共通言語」の誕生：データがマーケと営業の”翻訳機”になる

「温度感の高いリード」から「インテントスコア：85点」へ

インテントデータがもたらす最大の変革は、リードの「意図」を定量化できる点にあります。「熱い」「温かい」「冷たい」といった主観的で曖昧な表現はもう必要ありません。代わりに、「価格ページ閲覧：+20点」「競合製品との比較記事閲覧：+15点」といった具体的な行動に基づいて算出された、客観的な数値「インテントスコア」を用いるのです。

データ駆動型のSLA（サービスレベル合意）で強固な橋を架ける

この「共通言語」を組織に定着させるための仕組みが、SLA（Service Level Agreement）です。もともとはITサービスなどで使われる言葉ですが、マーケティングと営業の文脈では、「両部門が互いの役割と目標に対して結ぶ公式な約束事」を意味します。

インテントデータは、このSLAを真に意味のあるものにします。従来のSLAが「月に100件のリードを渡す」といった量の約束に終始しがちだったのに対し、データ駆動型のSLAでは「質」が定義されます。

• 🎯マーケティングの約束：「私たちは、インテントスコアが70点以上のMQLを、月に50件創出します」
• 🤝営業の約束：「私たちは、スコア70点以上のリードに対して、24時間以内に必ず電話でアプローチし、最低5回のフォローアップを行います」

このように、インテントスコアという客観的な基準を盛り込むことで、両部門の責任範囲が明確になり、お互いの活動への信頼が生まれます。これが、部門間の溝に架かる強固な橋となるのです。

実践編：展示会後のアクションを激変させるインテントデータ活用術

理論を理解したところで、いよいよ実践です。ここでは、展示会後のフォローアップにインテントデータを活用するための具体的な4つのステップを解説します。

Step 1: 【展示会前】データ取得を前提とした準備

効果的なフォローアップは、展示会当日に始まるのではありません。会期前から、データ取得を意識した設計が重要です。

Step 2: 【展示会中】リアルタイムでの一次トリアージ

ブース対応スタッフには、ヒアリングシートを元に、その場でリードの温度感を簡易的に分類するようトレーニングします。これにより、フォローアップの優先順位付けが迅速に行えます。

• 🔥 ホット： 具体的な課題があり、導入時期も近い。すぐに見積もりやデモを希望。
• ☀️ ウォーム： 課題はあるが、導入時期は未定。他社とも比較検討中。
• ❄️ コールド： 挨拶や情報収集が目的。具体的な検討段階ではない。

Step 3: 【展示会後】勝負の72時間

ここがインテントデータ活用のクライマックスです。展示会終了後、以下のプロセスを迅速に実行します。

1. 即時データ化（〜24時間）： 交換した名刺とヒアリングシートの情報を、すべてMA/CRMに登録します。スピードが命です。
2. インテントデータによるエンリッチ（〜48時間）： MA/CRMに登録した企業リストを、契約しているインテントデータプラットフォームに連携します。すると、展示会で名刺交換した企業のうち、「どの企業が、直近で自社や競合のサイトを訪問したり、関連キーワードで検索したりしているか」という「オンラインのインテント」が明らかになります。
3. 動的プライオリティ付け（〜72時間）： 展示会中の「オフラインの温度感」と、展示会後の「オンラインのインテント」を掛け合わせ、最終的なアプローチ優先順位を決定します。例えば、ブースでは「ウォーム」だった企業が、展示会後に価格ページを熱心に閲覧していれば、最優先の「ホット」リードに昇格します。

Step 4: 【フォローアップ】パーソナライズされた多角的アプローチ

動的に決定された優先順位に基づき、各リードに最適化されたアプローチを実行します。

このアプローチを支えるのが、客観的なリードスコアリングの仕組みです。以下に、そのモデル例を示します。

仕組みを支える技術：MA, SFA/CRM, インテントデータプラットフォーム

成長を支える三位一体のテクノロジースタック

これまで述べてきた戦略を実現するためには、それを支えるテクノロジーの存在が不可欠です。主に3つのツールが連携することで、この仕組みは機能します。

連携の重要性：サイロ化されたデータを繋ぐ

これらのツールは、それぞれが独立していても一定の効果はありますが、真価を発揮するのはシームレスに連携されたときです。インテントデータプラットフォームで検知した「特定のキーワードで検索している企業」の情報が、自動でMAに流れ込み、その企業のスコアを更新。スコアが一定の閾値を超えたら、自動でSFA/CRMに通知が飛び、営業担当者のタスクリストに「〇〇社へ電話」と表示される。このような自動連携が、迅速で的確なアクションを可能にします。

導入へのロードマップ：明日から始めるインテントデータ戦略

壮大な仕組みに聞こえるかもしれませんが、一足飛びにすべてを導入する必要はありません。ここでは、どんな組織でも始められる、現実的な5段階の導入ロードマップを提案します。

Step 1: ゴールとKPIの明確化

何よりも先に、ビジネス上のゴールを定めます。「展示会からの商談化率を20%向上させる」「平均セールスサイクルを1ヶ月短縮する」など、具体的で測定可能な目標（KPI）を設定することから始めましょう。成功の定義がなければ、施策の評価はできません。

Step 2: ファーストパーティデータの徹底活用

高価なサードパーティツールに投資する前に、まずは自社が保有するデータの価値を最大化します。Google Analyticsなどを活用してWebサイトのトラッキングを整備し、MAツールで既存顧客の行動を分析しましょう。自社の「宝の山」を掘り起こすことで、顧客理解の基礎を築きます。

Step 3: マーケティングと営業の合意形成（SLAの構築）

Step 2で得られたファーストパーティデータの分析結果を材料に、営業部門とのSLA交渉に臨みます。データという客観的な根拠を示すことで、リードスコアリングのモデルやフォローアップの約束事について、納得感のある合意形成を目指します。

Step 4: サードパーティデータのパイロット導入

いよいよ外部データの活用です。インテントデータベンダーを数社選定し、まずは次の展示会で獲得したリードリストのみを対象とするなど、範囲を限定したパイロットプロジェクトを実施します。インテントデータを活用しなかった過去の展示会と比較するなど、効果測定を厳密に行い、投資対効果を検証します。

Step 5: 測定・改善・拡大（PDCAサイクル）

パイロットプロジェクトの結果を分析します。設定したインテントスコアは、実際の商談化率と相関しているか？スコアリングのロジックは適切か？継続的にPDCAサイクルを回し、モデルを改善していきます。そして、展示会で実証された成功モデルを、Webセミナーやホワイトペーパーダウンロードなど、他のすべてのマーケティング施策へと横展開していくのです。

未来展望：AIが加速させるインテントドリブンな成長

増幅器として機能するAI

インテントデータの活用は、まだ始まったばかりです。今後はAI（人工知能）との融合により、その力は飛躍的に増大していくでしょう。

• 予測分析 (Predictive Analytics): 現在のAIは「今、興味がある」リードを特定しますが、未来のAIは、過去の膨大なデータを学習することで、「3ヶ月後に興味を持つであろう」リードを予測できるようになります。これにより、顧客が自身のニーズに気づくよりも前に、先回りしたアプローチが可能になります。
• 高度なパーソナライゼーション: AIは、個々のリードが示す複雑なインテントシグナルを瞬時に解析し、その顧客のためだけに最適化されたメール文面や広告コピーを自動で生成します。これにより、真に「1 to 1」のコミュニケーションが大規模に実現可能となるでしょう。

それでも残る「人間らしさ」の価値

しかし、テクノロジーがどれだけ進化しても、忘れてはならないことがあります。それは、テクノロジーはあくまで「ツール」であり、人間の代替物ではないということです。

この考え方をさらに推し進めると、インテントデータとAIがもたらす最終的な未来像が見えてきます。それは、単なる「マーケティング支援ツール」から、組織全体の「共感エンジン（Corporate Empathy Engine）」への進化です。市場全体の人々が何を検索し、どんな課題に悩み、どの機能を比較しているかというデータは、もはや営業やマーケティングだけのものではありません。

先進的な企業は、これらのインサイトを組織全体で共有するでしょう。例えば、「市場で我々が持たない機能Xの検索数が急増している」というインサイトは製品開発チームへ、「主要顧客が競合他社のサイトを頻繁に訪れている」というアラートはカスタマーサクセスチームへ、「市場の関心事が『コスト削減』から『連携の容易さ』へシフトしている」というトレンド分析は経営陣へとフィードバックされます。このように、インテントデータはリード獲得マシンから、市場の声をリアルタイムで聞き取り、組織全体の戦略的な意思決定を支援する、自己進化のための神経系へと変貌を遂げていくのです。

まとめ：分断された活動から、統一されたグロースエンジンへ

本記事では、展示会後のフォローアップという多くの企業が抱える課題を起点に、マーケティングと営業の連携を強化するための処方箋として「インテントデータ」の活用法を詳述しました。

インテントデータを活用したマーケティングと営業の連携は、もはや単なる戦術ではありません。それは、顧客の「意図」を起点に、組織全体が連動して動く「グロースエンジン」を構築する、新しい時代の経営戦略そのものなのです。この記事が、皆様のビジネスを次のステージへと導く一助となれば幸いです。