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リードに関するあれこれSAASKE REPORT

マーケティングと営業の潤滑油「インサイドセールス」を知るための10のステップ(中編)

高井 伸

株式会社インターパーク 取締役COO
クラウドサービスサスケ事業 プロジェクト統括責任者

過去、起業家として経営失敗を経験。その後はキャッシュフロー重視/損益分岐の短期突破/を基軸に様々な新規事業の事業化に成功。2012年3月より役員として同社に経営参画。2015年6月より現職。
事業への効果と効率の目線からリードナーチャリング、マーケティング、営業についての考察をあれこれと執筆しています。

「B2Bのマーケティングと営業の潤滑油に「インサイドセールス」を知るための10のステップ」の前編では、そもそもインサイドセールスとは何か?マーケティングと営業フローの中での役割とは?など概念的な内容を中心に記述してきました。

中編ではインサイドセールスの目的設定の具体的な方法と、リードデータマネジメント(データ管理)から、リードクオリフィケーション(データ抽出)などインサイドセールスに必要な考え方や実践術を記述していきます。

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目次

1、そもそもインサイドセールスとは?(前編)

2、マーケティングにおけるインサイドセールスのポジションとは?(前編)

3、営業から見たインサイドセールスとは(前編) 

4、インサイドセールスのはじめ方(中編)

5、インサイドセールスで担当するリードデータの種別を決める(中編)

6、リードデータマネジメントとリードクオリフィケーション(中編)

7、リードクオリフィケーションとは(後編)

8、リードスコアリングをインサイドセールスに取り入れる(後編)

9、インサイドセールスアクションの選択肢とは(後編)

10、データドリブン(データ分析)を活かしてPDCAを(後編)

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4、インサイドセールスのはじめ方

インサイドセールスを受け持つのは、マーケティング部でも、営業部でも、営業企画や営業推進でも、部署を新設でも良いのですが、一番重要な事は、役割と目的を明確化にする事です。

データ解析、リードクオリフィケーション(データ抽出)、アクションの具体的な手法、マーケティングや営業との情報共有、リードデータの受け渡しルールの方法を踏まえてシナリオを作成していく必要があります。

インサイドセールスのシナリオ作成している段階で徐々に気づいていくのですが、目的と役割が明確になっていないと、ひとくくりにデータ分析といっても「何を分析するのか?」、リードクオリフィケーション(データ抽出)するといっても「何を抽出すれば良いのか?」がわからないという状況が発生します。


インサイドセールスの目的と役割を明確にする

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マーケティングで獲得したリードデータの中で、「すぐに検討したい/連絡をすぐに欲しい」というタイムリーな情報以外は、一度インサイドセールスを入れて見込み顧客の感触を探った上で、営業にリードデータをパスしてほしい。

無駄な営業をしたくないので「ご挨拶だけでも」といった強引なアポイントはとらないでほしい。

営業が一度訪問をして提案書や見積もりを3ヶ月以内に出さない案件はインサイドセールスに一度情報を戻すので継続的なフォローを任せたい。

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のような感じで定義を重ねていくイメージですね。


具体的に施策をはじめていくときは「効率的な営業活動」「部署間連携を円滑にしたい」など概念的なぼんやりしたものではなく、どのようなケースの場合にインサイドセールスを機能させるか、もしくは機能させたいかという事を明確にしておく必要があります。


5、インサイドセールスで担当するリードデータの種別を決める


インサイドセールスでは、データを放置しない、眠らせずに機会損失を防ぐという大前提の実施目的があります。


インサイドセールスでは担当する全てのデータに対してなんらかの手法でアプローチし続けている状況が構築されていかなければなりません。

デジタル技術の発達で、データドリブン(データ分析)の質とスピードが飛躍的に向上しました。それによりインサイドセールスやマーケティングオートメーションのアプローチ方法が多彩に、かつ効率的に展開できるようになりました。リードナーチャリングが現在注目を集めている要因のひとつでもあります。

リードナーチャリング全体としてはペルソナ設定を基軸に、案件化までの想定期間、オンラインやオフラインの接触履歴や対応履歴、これらをもとに見込み確度を定義して、見込み確度に応じたアプローチ手法を選択していかなければなりません。また営業とも共通認識にして進めていかなければ最大効果は得られません。

その中から、インサイドセールスが担当するリードデータの種別を定義していきます。

こういうリードデータに関しては、営業でフォローしよう。インサイドセールスでフォローしようと決めましょうという内容です。受注確度の高いものは対面営業で。受注確度の低いものはインサイドセールスで。という切り分け方がわかりやすいと思います。


【リードデータの種別に応じた担当の振り分け(例)】

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<営業担当>

フィールドセールス、通常の対面営業
営業進捗によって見込み確度を定義


【見込みランクA】ークロージング段階

【見込みランクB】ー見積もり提出済み

【見込みランクC】ー案件化

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(データ往来)↑

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<インサイドセールス担当>

電話や一括メール送信、FAXDMなどを活用した事務所内で行う施策
ペルソナ設定を基軸に、案件化までの想定期間、オンラインやオフラインの接触履歴や対応履歴、これらをもとに見込み確度を定義


【見込みランクD】ーペルソナ+案件化まで1年未満

【見込みランクE】ーペルソナ+案件化まで1年以上

【見込みランクF】ー一部ペルソナ+案件化まで1年未満

【見込みランクG】ー一部ペルソナ+案件化まで1年以上

【見込みランクH】ーペルソナ外+自社や製品へは好感触

【見込みランクI】ーペルソナ外


※ペルソナ設定に関しては参考資料よりどうぞ

<参考資料:ペルソナを土台にリードナーチャリングのシナリオを>

<参考資料:リードナーチャリングの土台はペルソナ設定>

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例えば、こんな形の種別分けとルールですね。後は、このルールを基盤に接触履歴や対応履歴など日々動くデータを見込みランクとして組み込んでいけるリードデータのマネジメント力が施策の質に直結してきます。

またインサイドセールスでは「人間関係の有り無し」や、その他細かい情報を考慮した上で、手法の意思決定ができる信用のおけるリードデータベースの構築とマネジメントが必須になります。

インサイドセールスのシナリオとは、リードデータ種別の切り分けと、それに応じた施策内容の連続であると言えます。


6、リードデータマネジメントとリードクオリフィケーション


ひとつ逆説的な例でリードデータマネジメントの必要性を考えてみます。


例えば、1000件のリードデータに対してメールマーケティングを実施しようとした場合、この中にアプローチ禁止の見込み顧客が1件含まれている可能性がある場合、この施策は中止となります。

つまりデータベースマネジメントの粗さひとつが1000件へのアプローチチャンスを消してしまった事になります。インサイドセールスを実施するなら、シナリオの作成と同様に、リードデータマネジメントにも目を向ける必要が出てきます。


※ビッグデータとなるリードデータの特長と取り扱いに関しては参考資料よりどうぞ

<参考資料:サスケのリードデータマネジメントとは>


またインサイドセールスでは、リードクオリフィケーション(データ抽出)が戦略の肝になります。このデータ抽出を想定したデータ構造になっていなければなりません。例えば30000件のリードデータベースの中から、製造業のリスト500件だけを抽出するような単純なデータ抽出から、さらに高度な絞り込みを必要とするものもあります。


リードデータの抽出例

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30000件のリードデータベースの中から抽出

・製造業

・製造業×従業員数1000名以下

・製造業×従業員数1000名以下×1年以上アプローチをしていない

・製造業×従業員数1000名以下×1年未満にアプローチしている

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に該当するデータのみをリストとして抽出。

「B2Bのマーケティングと営業の潤滑油に「インサイドセールス」を知るための10のステップ」後編では、リードクオリフィケーション(データ抽出)を起点としたインサイドセールスのアクション、データドリブンやPDCAの実践手法を記述していきます。

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