【CDP】活用術！営業が利活用すべき6つのデータ領域

更新日：2025.08.20　/　データ活用/CDP

DXを成功に導く、令和式データ活用術

データ利活用効果に期待もシステムが複雑化

「営業含めた社内外のデータ利活用効果に期待し、SaaSツールを次々と導入した結果、かえって複雑になってしまった…」「顧客情報を確認するのに複数のシステムを行き来する必要があり、時間がかかる」そんな悩みを抱える経営層や営業DX推進者は少なくありません。

デジタル化が加速する環境において、データ利活用は企業成長と利益最大化を目指すためには必要不可欠です。

しかし、業界を問わず多くの企業の営業現場が抱える課題は共通しています。

ビジネス現場の6つの課題

属人化：ベテラン営業のノウハウが共有されず、退職と共に顧客情報も消失

システムへの入力負荷：商談や営業活動後の登録作業が負担に

反響営業の非効率性：Web問い合わせへの対応が場当たり的で統一性がない

部署間連携不足：コールセンターと営業の情報共有が不十分

ハードワークと不規則な業務時間：顧客都合優先で働き方改革が進まない

システムのサイロ化：個社開発のオンプレミス基幹システムをメインに、各部署が異なるベンダーのSFA、MA、CRM、SaaSツールを導入し、各種データ・情報が分散

特に深刻なのがシステムの分断とデータのサイロ化です。

営業部門はA社のSFA、マーケティング部門はB社のMA、カスタマーサポートはC社のCRM、人事はD社の人事管理システムといった具合に各部で情報が分断されている事象のことをさします。

結果、顧客について確認するために複数のシステムにログインし、情報を照合し突合する必要があります。

企業のDX推進部門がツールの統合を検討しても「個社開発システムの変更は会社方針的に困難」「既存システムの運用変更は現実的ではない」「部署の反発が予想される」といった壁に直面します。

しかし、ツールの進化により、新システム導入や既存システム刷新ではなく、既存のシステムは運用を続けたまま、あるシステムを介在させ、既存データの活用方法を変えるだけでこれらの課題解決が図れる時代となっています。

本記事では、企業におけるデータ利活用における基礎から、システム刷新に頼らない具体的な活用方法、注意点までを解説します。

サイロ化した情報を統合するには？

既存システムのデータを統合する段階的アプローチ

サイロ化した情報を突合・整理するために、既存リソースを活用した軽量なアプローチから始めることも可能です。

第1段階：手動統合による効果検証

既存システムからのデータエクスポート/インポート
ExcelやGoogleスプレッドシートを活用した簡易統合
月次・週次での定期的なデータ統合作業

第2段階：部分的な自動化

既存システム間のAPI連携による部分統合
軽量なBIツールによるデータ可視化
特定部門での限定的なデータ連携

しかし、これらの方法には限界があります。データ量の増加とともに手動作業の負荷が増大し、リアルタイム性の確保や時系列でのデータを蓄積していくことも困難となります。更に複数部門で別々の運用となると、データの整合性管理やセキュリティ確保も複雑化していきます。

課題解決の1つとしてCDPという選択肢も

こういった段階的なアプローチで得られた知見と課題を踏まえ、本格的且つリアルタイムでのデータ統合を実現するといわれているのがCDP（カスタマーデータプラットフォーム）ツールです。

CDPは、既存システムの運用を変更することなく、各種システムとシームレスに連携しながらデータ統合と活用基盤を構築します。

現場は今まで通りの運用を継続し、分析・活用のタイミングでCDPにアクセスすれば良いという形にすることで、システム刷新や大規模な運用変更を行うことなく、散在するデータの一元化と業務効率化を実現できるのです。

データ活用とは？

データ活用の中でも営業データ活用とは、営業現場において日々収集蓄積される膨大な情報を「宝の山」として捉え、そこから新規顧客獲得につながる知見を抽出し、実際の活動に反映させる一連の取り組みです。

具体的には、SFA・CRMに眠る商談履歴から受注確率を高める要因を特定したり、MAツールの行動ログから最適なアプローチタイミングを見極めたりすることで、これまで「勘と経験」に頼っていた営業活動を科学的にアップデートしていきます。散在するデータを統合することで、一人ひとりの顧客に対する360度の視点を獲得し、より精度の高い営業戦略を構築できるようになります。

データ活用で実現したいゴール

データ活用によって達成したい目標は、組織変革から具体的な成果向上まで幅広く存在します。

業務プロセスの標準化と再現性の確立
営業・マーケティングコストの最適化と投資効果の最大化
組織のデジタル変革（DX）の実現
データに基づく営業戦略設計・マーケティング施策の強化と深化
次世代の営業モデルや顧客接点の創出

などが該当します。

データを戦略的に活用できる組織とそうでない組織の間には、決定的な競争力の差が生まれています。だからこそ、明確なゴール設定のもと、適切なデータを選別・分析し、営業現場での実践に落とし込むことが不可欠となっています。

データ分析とデータ活用の違い

データ分析は、営業データやマーケティングデータから有意義なパターンや傾向を読み取る「発見」の作業です。

これに対し、データ活用は、分析結果を営業やマーケティングの具体的な行動変容につなげる「実践」のプロセスが核心となります。

つまり、データ分析が「何が起きているかを知る」探求活動であるのに対し、データ活用は「どう行動すべきかを決める」実行活動と位置づけられます。

成功の鍵は、分析から得られた示唆を日常業務に組み込み、継続的な改善サイクルを回すことです。

たとえば、顧客の行動パターンや商談の勝ちパターンを解明する（＝データ分析）ことで、営業戦略の見直しや新しいアプローチ手法を実装する（＝データ活用）という流れを確立していきます。

なぜ今、データ活用が不可欠なのか？

データ利活用が注目される背景には、仕事環境の劇的な変化があります。その理由を詳しく見ていきましょう。

事業戦略の基盤を構築

データに裏打ちされた事業戦略は、企業の成長軌道を描く上で最も信頼性の高いコンパスとなります。市場データと自社の実績を掛け合わせることで、競合他社との差別化ポイントを明確にし、未来の成長領域を的確に見定めることができます。

データは事業戦略を支える揺るぎない土台として機能し、客観的事実に基づく説得力のある方針決定を可能にします。

データで裏付けされる市場の変化や顧客の真のニーズを数値で捉えることで、より実効性の高い事業戦略を構築できるようになります。

スピードと精度を兼ね備えた意思決定の実現

例えば営業現場の情報や顧客データを可視化することで、従来の「会議で議論」から「データで判断」に転換します。

データドリブンな事業判断がもたらす価値は以下の通りです。

①スピード感

市場や顧客の変化を即座に察知し、迅速な対応を実現

②確実性

感覚ではなく数値に基づく客観的な判断

③一体感

共通のデータ基盤による営業・マーケティング・カスタマーサクセスの連携強化

事実（ファクト）に基づく判断や意思決定には説得力があり、より確実な成果を生み出します。事業判断の精度向上により、リスクを最小化しながら機会を最大化することができます。

隠れた機会と成長領域の発掘

データ活用は、従来の営業手法では見落としがちな機会や新たな市場可能性を浮き彫りにします。顧客の行動履歴や購買サイクル、商談の成功要因を詳細に分析することで、これまで気づかなかった顧客ニーズや有望な市場セグメントを発見できます。

さらに、データ活用により見込み客の優先順位付けが精緻化され、効率的な営業活動が可能になります。結果として、顧客との関係性が深まり、長期的なパートナーシップの構築につながります。

生産性の飛躍的向上とコスト最適化

データを駆使することで、事業活動における無駄を排除し、効果的な改善施策を実行できるメリットがあります。

①自動化の加速

データ分析に基づくAI・RPAの導入により、レポートや顧客フォローなどの定型業務を自動化します。

②リソース配分の最適化

データで事業活動の成果要因を特定し、高い成果を生む活動にリソースを集中させることができます。

③投資効果の可視化

施策のROIを定量的に測定し、最も効果的な手法に予算を集中させることができます。

データ活用による生産性向上は、単なるコスト削減を超え、業務品質の向上や働き方の改革まで波及する戦略的な取り組みとなり得るのです。

データ活用実践におけるロードマップ

データ活用の失敗要因を分析すると、技術的な問題よりも「適切なデータの選択」と「段階的な実践プロセス」の欠如が根本原因となっているケースが大半です。

営業現場では日々膨大なデータが蓄積されているにも関わらず、それらが有機的に連携せず、個別のツールに分散したまま眠っているのが実情です。

成功する企業とそうでない企業の違いは、データの量や質ではありません。むしろ「どのデータを」「どの順番で」「どう組み合わせて」活用するかという戦略的なアプローチにあります。

本章では、営業におけるデータ活用の具体的なロードマップを例にして解説します。

営業で活用すべき6つのデータ領域

営業が日常的に接するデータを整理すると、以下の6つの領域に分類できます。

1. 反響・問い合わせデータ

Web問い合わせ、電話問い合わせの履歴
問い合わせ経路（Webサイト、広告、紹介など）
初回反響から成約までの期間

2. 顧客行動データ

サービス閲覧履歴、資料請求履歴
商談予約・実施状況
メール開封率、メッセージ既読率

3. 営業活動データ

商談履歴、提案内容
追客回数・タイミング
成約・失注理由

4. 商品・市場データ

商品情報（価格、特徴、仕様など）
競合商品の動向
市場相場の変動

5. 顧客属性データ

年齢、職業、年収
希望条件（予算、要望など）
購入・契約の動機

6. 外部環境データ

業界動向、経済指標
地域情報
季節要因（決算時期など）

これら6つのデータ領域を理解することで、営業現場で収集すべきデータの全体像が明確になります。重要なのは、すべてのデータを一度に活用しようとするのではなく、自社の営業課題に応じて優先順位をつけて取り組むことです。

営業現場でのデータ活用例

「データ活用の理論は理解できても、実際の営業現場でどう活かすかが見えない」という課題を抱える企業は少なくありません。多くの企業では、せっかく蓄積したデータが分析レポートの段階で止まってしまい、営業活動の改善に直結していないのが現状です。

重要なのは、データから得られた洞察を営業現場の具体的な行動変容につなげることです。

以下では、実際の営業現場で効果を上げている3つの活用パターンを紹介します。

反響営業の効率化

問い合わせデータと成約データを組み合わせ、成約確率の高い反響パターンを特定。

時間帯別・曜日別の分析により、人員配置を最適化し、属人化していた対応から脱却できます。

追客の自動化・標準化

顧客行動データに基づく追客タイミングの最適化させることができます。

メール開封率やメッセージ既読率から顧客の関心度を数値化し、SFAやCRMへの情報登録作業を自動化することで営業時間を確保します。

業務負荷の軽減

成約確率の低い案件を事前に特定し、リソース配分を最適化。不規則な業務時間の原因となる非効率な営業活動を排除できます。

これらの活用シーンは一例ですが、データ分析の結果を営業現場の具体的な改善につなげるデータ活用場面は多数存在します。

自社の営業プロセスに合わせてカスタマイズすることで、データ活用の効果を最大化できます。

データ活用の4つの実践ステップ

データ活用プロジェクトの多くが途中で頓挫する理由は、明確なプロセスの欠如にあります。

「とりあえずデータを集めて分析してみよう」という場当たり的なアプローチでは、現場の混乱を招くだけで終わってしまいます。

成功する企業は例外なく、体系的なステップを踏んでデータ活用を進めています。

ここでは、営業現場で実証済みの4つのステップを順を追って解説します

ステップ1：明確な目標設定

「売上向上」という漠然とした目標ではなく、「Web反響からの成約率を3ヶ月で15%向上」「追客メールの返信率を8%から12%に改善」といった具体的で測定可能な定量目標を設定することが重要です。

ステップ2：データ収集と一元化、品質管理

各部門が連携し、分断し散在するデータを収集・統合します。Webサイトからの反響データ、アクセス解析、電話問い合わせ記録、既存のSFA・CRMデータなどありとあらゆるデータを一元化します。

データの正確性確保のため、入力ルールの標準化と定期的な品質チェック体制を構築します。

これによりコールセンターなど別の部門との連携不足なども解消されます。

ステップ3：分析手法の選択と洞察の抽出

営業・マーケティングに特化した分析を実施

反響分析：問い合わせ経路別の成約率を比較

顧客セグメント分析：属性別の購買行動パターンを特定

営業プロセス分析：商談ステージ別の滞留時間と改善点発見分析結果を「なぜそうなったのか」「今後どうすべきか」という実践的な示唆として抽出することが重要です。ステップ4：実践と効果検証分析結果を営業活動に反映し、効果を測定：

反響対応の標準化マニュアル作成
追客メールのテンプレート最適化
営業スキル向上プログラム実施

設定したKPIに基づいて定期的に効果測定を行い、必要に応じて施策を修正していきます。

この4つのステップを順序立てて実行することで、データ活用プロジェクトの成功確率を大幅に向上させることができます。各ステップでの成果を確実に積み重ねることが、持続的な営業改善の基盤となります。

データ活用における3つの注意点

データ活用の技術的な側面に注目が集まりがちですが、実際のプロジェクト失敗の多くは技術以外の要因によるものです。

個人情報の取り扱い、組織の体制づくり、投資対効果の管理など、見落としがちな重要ポイントが存在します。

これらの注意点を事前に把握し、適切な対策を講じることで、データ活用プロジェクトの成功確率を大幅に向上させることができます。

個人情報保護とセキュリティ対策顧客データを扱う際は、個人情報保護法の遵守が最優先事項です。

データの収集から廃棄まで、全プロセスでコンプライアンスを徹底する必要があります。

特に顧客の年収や家族構成などの機密性の高い情報を扱うため、適切なアクセス権限設定とデータ暗号化が不可欠です。

組織体制とスキル向上データ活用の成功には、専門人材の確保と既存社員のスキル向上が重要です。

外部の専門家に依存するのではなく、社内でデータを読み解ける人材を育成することで、継続的な改善が可能になります。

定期的な研修プログラムや部門間の情報共有により、組織全体のデータ活用能力を底上げしていきましょう。

段階的導入による投資効果の最大化すべてを一度に実現しようとせず、小規模なプロジェクトから始めることが賢明です。

まずは反響対応の改善など、効果が見えやすい領域から着手し、成功体験を積み重ねていくアプローチが推奨されます。投資対効果を常に測定し、計画を柔軟に修正することで、持続可能なデータ活用を実現できうるのです。

このような一連のサイクルを確立することで、属人化や非効率な営業プロセスを解消し、持続的な業績改善を実現できます。

技術的な側面だけでなく、これらの注意点を事前に検討することで、データ活用プロジェクトのリスクを最小化できます。適切な準備と体制構築が、データ活用の成功を左右する重要な要素となります。

まとめ

企業が抱える複雑なシステム環境は、適切なアプローチによって競争力の源泉に変えることができます。本記事が提示する解決策は、既存システムを活かしながら段階的に価値を創出する実践的な手法です。

手動統合による効果検証から始まり、部分的な自動化を経て、CDPによる本格的なデータ統合へと進化する道筋は、多くの企業が直面する現実的な制約の中で成果を生み出すロードマップとなります。無理のない投資で確実な改善を積み重ねることで、営業力の底上げを実現できます。

データ領域を体系的に整理し、現場で即座に活用できるシーンに落とし込み、4つのステップで着実に実行する。この一連の流れが、属人化・非効率性・システムのサイロ化という営業現場の三大課題を根本から解決します。

成功の分かれ目は、データ活用を単発の改善施策ではなく、組織の成長エンジンとして育て続けることです。目標設定・データ収集・分析・実践検証のサイクルを回し続けることで、市場変化に対応できる強靭な営業組織を構築できます。

データ活用がもたらす変革は、日々の業務改善にとどまりません。

経営判断の質を高め、新たな市場機会を発見し、組織全体の意思決定スピードを加速させる経営基盤として機能します。この基盤の上に立つ企業は、変化の激しい市場環境を成長の機会として捉え、持続的な発展を遂げることができます。

今や営業データ活用は選択肢ではなく必須の経営課題です。

本記事の知見を活用し、自社の営業現場に最適化されたデータ活用戦略を構築することで、新たな成長ステージへの扉を開いてください。

尚、自社内でデータ活用について課題を感じている、社内各部署に散在しているデータ資産を連携・統合し利活用するためにはどういった方法が適切かなどデータ活用に関してお困りの方はこちらまでお問い合わせください。

お問い合わせ内容には「データ連携・活用・統合について相談したい」と記載いただけますとスムーズです。

本記事で使用した専門用語集

本記事で使用している主な専門用語を、どなたにも分かりやすく整理しました。ITやシステムに詳しくない方でも理解できるよう説明しています。

営業・ビジネス基本用語

営業現場: 実際に営業活動が行われる現場。顧客との商談、提案、契約締結などの業務が行われる場
属人化: 特定の営業担当者だけが顧客情報や営業手法を持っている状態。ベテラン営業が退職すると、貴重な顧客情報や営業ノウハウが失われてしまうリスクがある
反響営業: Webサイトや広告を見て問い合わせてきた顧客への対応業務。受動的な営業スタイル
追客: 一度問い合わせのあった顧客に継続的に連絡を取り、購入・契約意欲を高めていく営業活動
見込み客: 商品・サービス購入の可能性がある顧客。問い合わせや展示会で名刺交換した方など
成約確率: 商談の成約可能性を数値化したもの。営業活動の優先順位付けの判断材料となる
営業DX推進者: 企業内でデジタル技術を活用した営業プロセス改革を主導する責任者
経営層: 企業の経営方針や投資判断を行う役員・管理職層
営業管理ツール決済者: 営業システムの導入・変更を決定する権限を持つ管理者
商談ステージ: 営業プロセスを段階別に分けた管理単位（初回接触、提案、クロージングなど）
勝ちパターン: 成約に至った商談の共通する成功要因やプロセス
購買サイクル: 顧客が商品・サービスの検討から購入に至るまでの一連の流れ
市場セグメント: 市場を特定の条件で分類したグループ
パートナーシップ: 顧客との長期的な協力関係
営業戦略: 企業の営業目標達成のための包括的な計画と方針

組織・部門用語

コールセンター: 顧客からの電話問い合わせに対応する部門
マーケティング部門: 営業部門と連携してリード獲得や顧客育成を行う部門
カスタマーサクセス: 既存顧客の成功を支援し、長期的な関係を維持する部門・活動
リモートワーク: 自宅や外出先での勤務形態。営業活動でも一般的になった働き方
部門間の情報共有: 異なる部署間でのデータや知見の共有

システム・IT用語

SFA（営業支援システム）: Sales Force Automationの略。営業プロセスの管理・分析により営業効率を向上させるシステム
CRM（顧客関係管理システム）: Customer Relationship Managementの略。顧客情報を一元管理し、長期的な関係構築を支援するシステム
MAツール: マーケティングオートメーションツール。顧客の行動を自動追跡し、最適なタイミングでアプローチするシステム
SaaSツール: Software as a Serviceの略。インターネット経由で利用するクラウド型のソフトウェアサービス
オンプレミス基幹システム: 企業が自社内に設置・運用する基幹業務システム。社内からのみアクセス可能な場合が多い
システムのサイロ化: 各部署が異なるシステムを個別に導入し、データが分散・孤立している状態
ベンダー: システムやソフトウェアを提供する企業・業者
ソリューション: 企業の課題を解決するためのシステムやサービス
API連携: 異なるシステム間でデータを自動的に連携・共有する仕組み
データエクスポート/インポート: システムからデータを取り出す（エクスポート）、または取り込む（インポート）作業
BIツール: Business Intelligenceツール。データを分析・可視化してビジネス判断を支援するシステム
CDP（カスタマーデータプラットフォーム）: 既存システムの運用を変更することなく、散在する顧客データを統合し、リアルタイムで一元管理・活用するためのプラットフォーム