外部から購入した企業データとAIを活用し、これまで部門ごと、チームごとに管理されていたターゲット企業リストを共通化し、「勘に頼ったターゲットリスト」から「データから導き出した確度の高いターゲット企業リスト」をマーケティング・営業に活用できるようになりました。

チームによってターゲット企業リストの基準がバラバラ

営業部門が作成するターゲット企業リストが具体的な企業名なのに対し、マーケティング部門のターゲットはセグメントレベルになっていました（売上高いくら以上で業種がどこ、など）。これでは、マーケティング部門から引き渡すリードが「営業にとって重要なのかどうか」「新規なのか既存なのか」不明なまま連携を取らざるを得ませんでした。また、チームによってターゲットとしている企業リストの精度や重複なども基準がバラバラとなっていました。

1Forcas導入

既存顧客や営業方針から高確度ターゲットをリスト化

企業データサービスFORCASを利用し、全社共通のターゲットリストを作成。既存顧客リストを活用し、プロファイルの似た企業をFORCASに計算させ、確度の高い企業を自動解析・抽出。業種や売上高など（ファーモグラフィック）をベースにリストを作成し、マーケティングと営業の壁をターゲットリストでシームレスにしました。

トレンドデータを活用した顧客への商談仮説を導き出す

FORCASには、売上高や住所などのスタティックデータだけでなく、直近の経営課題や重点戦略などより動きのあるデータ（トレンドデータ）が蓄積されています。このデータを活用し、ターゲット企業に対して、どのようなシナリオで営業を行うかの仮説を簡単に導き出すことができました。それをCRMに連携させ営業マンのレベルで戦略を構想から実行に移すことを可能にしました。

既存顧客の傾向から新たな販売機会の発掘へ

ざっくりセグメントで捉えてきたマーケティング部門のターゲットが実名化したことで、ホットリードへの対応が大きく変化。これまでは、Eメールをよく開封したり、資料ダウンロードをしたリードの多くをホットリードとして営業に引き継いできたが、引き継ぎ前にターゲット企業なのか、というチェックが入るように。これにより、リードに対する責任分界も明確になり、マーケティング部門と営業部門の連携が大きく前進しました。また、既存顧客の傾向から新たなターゲットをデータを活用して抽出したことから、これまでは想定していなかった企業が、実はニーズのある企業であることが判明。あらたな販売機会を発見することができました。