データ×AIでウェビナー成果を最大化する方法
ウェビナー成果は「数」だけでは伸びません。インテントデータ、アンケート、行動・視聴データを掛け合わせ、ターゲット最適化から相談化までを高める実践ポイントを登壇内容から整理します。
登壇者紹介
本ウェビナーでは、株式会社インティメート・マージャー 代表取締役社長の簗島亮次氏と、株式会社AdAI 代表取締役CEOの江藤 久昌氏が登壇しました。簗島氏は、DMP（データマネジメントプラットフォーム）を基盤に広告領域だけでなく多様な領域へデータ活用を広げてきた立場から、特にインテントデータを軸に「ウェビナーで獲得したリードをどうホットリードへ近づけるか」を語りました。江藤氏は、ウェビナーの企画から集客、開催、データ活用までを支援するウェビナーマーケティング会社の経営者として、実務の現場で成果に直結する運用ノウハウや、アンケート・行動データを起点にした改善の仕組み化を提示しました。
セミナーの背景と問題意識
ウェビナーは、コロナ禍を経て企業の主要なマーケティング施策として定着しました。一方で、開催数が増えるほど「とりあえず集める」「とりあえず配信する」といった運営になりやすく、成果の質が揺らぎやすい施策でもあります。特にB2B領域では、ウェビナーでリードは獲得できても、その後の商談につながらないという悩みが繰り返し語られていました。
背景にあるのは、ウェビナーのテーマ設定と集客のトレードオフです。テーマを抽象的にすると参加者は集まりやすい反面、情報収集段階の層が増え、営業がアプローチしても「まだ検討初期です」と返される場面が増えます。逆にテーマを具体的にしすぎると、ターゲットは合うものの母数が小さくなり、集客に不安が残ります。このジレンマを「データで解く」ことが、本セミナーの大きな問題意識でした。
ただ集めればいいって話じゃないと思っていました。狙った人がちゃんと来てくれているかが重要です（江藤氏）
キーメッセージと発言ハイライト
本ウェビナーの中心メッセージは、ウェビナー成果を最大化するには「誰に、何を、どのタイミングで届けるか」をデータで設計し直す必要があるという点です。ターゲット設計の起点として重要視されたのが、部署・職種などのセグメントと、過去の参加履歴や興味関心を示すデータです。たとえばマーケティングやセールス向けのウェビナー情報を、人事やバックオフィスへ一斉配信してしまうと、エンゲージメントが下がり、最悪の場合はオプトアウトにつながります。まずは「誰に届けるべきか」を丁寧に絞ることが、参加率だけでなく次のアクションにも影響するという議論がありました。
さらに議論が進んだのが、インテントデータの活用です。インテントデータとは、企業や個人がWeb上で示す「関心の兆し」を捉えるデータであり、いま何に興味が向いているかを推定するために使われています。簗島氏は、ウェビナー参加者の情報にインテントデータを紐づけることで、今すぐ営業すべき相手と、まだ温度感が低い相手を見分けやすくなると説明しました。これにより、闇雲な架電や一斉アプローチを減らし、「興味が高まったタイミング」を狙って連絡できるようになります。
ウェビナーの情報だけでは分からない“いま興味が湧いているタイミング”を、データで見計らえるようになります（簗島氏）
KPI設計についても重要な示唆がありました。オンラインでは「40人来たら成功か、10人なら失敗か」といった数の議論に引きずられがちですが、本質は濃度と合致度にあります。江藤氏は、全参加者のうち「ペルソナに合致する参加者が何％いるか」を重視していると述べました。ペルソナとは、理想的な顧客像を具体化したものです。参加者数の大小ではなく、狙うべき顧客像にどれだけ届いているかが、商談化や継続施策の土台になるという考え方です。
重要なのは、前提の数に対してペルソナの方が何パーセント参加しているかです（江藤氏）
実践的な取り組みと事例
実務面では、データ活用の入口として「アンケート設計」の重要性が繰り返し語られました。アンケートは満足度を測るだけでなく、次回企画の種を得る装置として設計できます。たとえば「次に聞きたいテーマ」を選択式で入れておくことで、参加者の関心を可視化し、次回の企画に落とし込みやすくなります。これはナーチャリングにもつながります。ナーチャリングとは、今すぐ商談にならない見込み顧客を継続的な情報提供で育成することです。アンケートを通じて興味領域を掴み、その興味に沿ったコンテンツを届けることで、相談や商談につながる確率が上がります。
また、江藤氏はウェビナー運用を「継続ループ」として捉える重要性を示しました。企画し、実施し、分析し、活用し、次回へ反映する流れを高速で回すことで、ウェビナーは単発イベントからマーケティング資産へ変わります。ここで言う分析には、参加率だけでなく、視聴データや行動データが含まれます。行動データとは、資料ダウンロードやクリックなどのオンライン上の行動履歴を指します。視聴データとは、どこまで視聴したか、どの箇所をよく見たかといった動画視聴のログです。オンラインだからこそ取れるデータを活かすことで、オフラインでは難しかった精密な改善が可能になります。
アンケート、行動、視聴の3つのデータを見て、アプローチ優先度を決めています（江藤氏）
成果最大化の実務では、アウトバウンドコールの精度も論点になりました。ウェビナー参加後にすぐ電話が来ることを嫌がる参加者が増えているという現場感が共有され、無差別な架電はエンゲージメントを落とすリスクがあると語られました。そこで、アンケート回答と行動スコアを掛け合わせ、一定の基準を超えた人にだけアプローチするというスコアリングの考え方が提示されました。これはMA（マーケティングオートメーション）でよく使われる方法で、見込み度合いを点数化し、優先順位をつける運用です。
さらに、ハウスリストが少ない企業に向けた具体策として、共催ウェビナーやカンファレンスへの参加が挙げられました。ハウスリストとは、自社で保有する見込み顧客のリストです。最初から豊富にある企業は多くありませんが、共催でリストを交換しながら増やし、眠っているリードを掘り起こすことで、ウェビナー実行のハードルが下がります。メール配信だけでは反応が下がりやすい局面でも、共催という「変化」を入れることで開封率やクリック率が持ち直しやすいという示唆もありました。
ハウスリストがないからできないではなく、共催でリストをシャッフルして増やしていく発想が大切です（江藤氏）
今後の展望とまとめ
終盤では、生成AI時代におけるウェビナーの価値も論点になりました。情報はAIで要約され、検索もキーワードから対話型へ移行しつつあります。その中でウェビナーは、単に情報を届ける場ではなく、視聴ログや行動ログを含む「データの塊」としての価値が高まります。簗島氏は、アーカイブを出すだけでなく、文字起こしや構造化されたテキストとして残し、機械が読みやすい形で資産化する発想を示しました。これは、AIが情報を取り込みやすい形式を用意することで、検索・レコメンドの文脈でも再活用されやすくなるためです。
要約は誰かの視点が入りますので、できれば全量に近い形で機械が読めるデータを置いてもいいと思います（簗島氏）
一方で、ウェビナー運営で最も重要な原則は変わりません。それは「狙うべき相手に、狙うべき内容を、適切なタイミングで届ける」という設計です。参加者数の大小に一喜一憂するのではなく、ペルソナ合致度、温度感、行動・視聴データを見ながら改善ループを回すことが、継続的な成果につながります。ウェビナーは単発のイベントではなく、データとコンテンツが循環するマーケティング資産として育てていくべき施策です。
本セミナーを通じて見えたのは、データとAIは「分析のため」だけではなく、「参加者体験を守るため」にも必要だという点です。適切なセグメントに届け、不要な接触を減らし、興味が高まった瞬間にだけ寄り添うことができれば、ウェビナーはリード獲得施策から信頼形成の施策へ進化します。まずはアンケート設計と参加データの可視化から始め、企画・実施・分析・活用のループを小さく回すことが、最短で成果へ近づく一歩になります。
