データ活用・顧客ランク設定で営業成果を最大化

はじめに：営業現場が直面する顧客管理の現実と解決策

営業活動では、限られた時間とリソースの最大活用が永遠の課題です。多くの営業担当者が「どの顧客を優先すべきか分からない」「効率的な営業活動ができていない」という悩みを抱えています。

この課題を解決する鍵となるのが「顧客ランク設定」です。顧客を適切に分類し、それぞれに最適なアプローチを行うことで、営業効率は劇的に向上します。

経済産業省の調査によると、DXに取り組む企業では営業プロセスの効率化により売上向上を実現していることが報告されています。

出典元：経済産業省「中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025」

顧客ランク設定がもたらす効果

顧客ランク付けは単なる分類作業ではありません。営業活動を変革する強力な武器となります。

[画像1(顧客ランク付けの効果図)]

営業リソースの最適配分

顧客ランク付けにより、以下のような効果が期待できます：

• 高収益顧客への集中的なアプローチを行う
• 営業時間を効率的に配分する
• 成約確率の高い商談に注力する
• 営業チーム全体の生産性を向上させる

これらの効果により、営業活動全体の質が向上します。

以下の図は中小企業庁の調査で、DXの取組によって期待する効果・メリットを、取組による売上高への影響別に見たものグラフを引用したものです。これを見ると、DXの取組を通じて売上高にプラスの影響が生じていると回答した企業ほど、「業務効率化による負担軽減」や「業務プロセスの改善」だけでなく、「既存製品・サービスの価値向上」や「新製品・サービスの創出」といった効果まで期待して取り組んでいたことが分かります。

出典元：中小企業庁「第7節 DX（デジタル・トランスフォーメーション）」 https://www.chusho.meti.go.jp/pamflet/hakusyo/2024/chusho/b1_4_7.html

属人化の解消と組織力強化

従来の営業活動では、ベテラン営業担当者の経験と勘に依存する部分が大きく、属人化が課題となっていました。顧客ランク付けを導入することで、営業ノウハウの共有と標準化が可能になります。

顧客ランク設定のための分析手法

顧客ランク付けするためのデータ分析手法にか複数の手法があり、自社の業界特性や営業スタイルに合わせて選択することが重要です。以下は一例です。

RFM分析による顧客評価

RFM分析は以下の3つの指標で顧客を評価する手法です：

• 最新購入日からの経過期間を測定する（Recency）
• 一定期間内の購入回数を計算する（Frequency）
• 累計または平均購入金額を算出する（Monetary）

この手法により、優良顧客から休眠顧客まで明確に分類できます。

ABC分析による重要度評価

ABC分析では、売上貢献度に基づいて顧客を3つのグループに分類します：

• Aランク：売上の80%を占める重要顧客
• Bランク：売上の15%を占める中堅顧客
• Cランク：売上の5%を占める一般顧客

[画像2(ABC分析の顧客分布図)]

総務省統計局の資料によると、多くの企業で**パレートの法則（8020の法則）**が適用され、上位20%の顧客が売上の80%を占めることが確認されています。

出典元：総務省統計局「パレート図」

デシル分析による詳細セグメント

デシル分析では、顧客を購入金額順に10等分し、より詳細な分析を行います。この手法により、各セグメントの特徴を把握し、きめ細かな営業戦略を立案できます。

MAツール活用による（見込）顧客ランク設定

近年、マーケティングオートメーション（MA）ツールを活用した見込み顧客のランク付け（ラベル自動付与）の手法が注目されています。

MAツールとは、見込み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のことです。

MAツールの基本機能

MAツールは以下のような機能を提供します：

• Webサイト閲覧履歴を追跡する
• メール開封・クリック率を測定する
• 資料ダウンロード履歴を記録する
• セミナー参加状況を管理する

これらのデータを基に、見込み顧客の関心度や購買意欲を数値化し、自動的にランク付けを行います。

オンライン活動のみという制約

しかし、MAツールで追跡可能な領域にも限界点が存在します。それは、オンライン上での行動範囲のみしか追跡できないという点です。

営業現場では以下のような重要なオフライン活動が日常的に行われています：

• 電話での商談や相談を行う
• 対面での営業訪問を実施する
• 展示会での接触と名刺交換を行う
• 紹介による新規開拓を進める

これらの貴重な営業活動は、MAツールでは評価対象外となってしまいます。

営業活動の全体像を捉える統合的顧客評価

真の顧客ランク付けを実現するには、オンラインとオフラインの両方の活動を統合的に評価する必要があります。

オフライン営業活動の価値

営業現場で行われるオフライン活動には、以下のような重要な価値があります：

• 顧客の本音や潜在ニーズを把握する
• 信頼関係を構築する
• 競合他社の動向を把握する
• 決裁者との直接的な関係を構築する

これらの情報は、Webサイトの閲覧履歴だけでは得られない貴重なデータです。

統合評価の重要性

経済産業省の「中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025」では、営業活動におけるデータ統合の重要性が強調されています。オンラインとオフラインのデータを統合することで、より正確な顧客理解と効果的な営業戦略の立案が可能になります。

出典元：経済産業省「中堅・中小企業等向けDX推進の手引き2025」

CDPツール活用による顧客ランク管理手法の進化

これらの課題を解決するのが、CDP（カスタマーデータプラットフォーム）です。

CDPは、既存システムの運用を変更することなく、各種ツールに散在する顧客データを収集・統合・一元管理した上でデータを属性、ランク毎にセグメント、アクションに活用するための統合基盤プラットフォームです。

CDPの特徴と優位性

CDPは以下のような特徴を持ちます：

• 複数システムからのデータを統合する
• リアルタイムでデータを更新する
• オンライン・オフライン活動を一元管理する
• 既存システムと連携する

これらの機能により、従来のMAツールだけでは不可能であった統合的な顧客管理が実現します。

MAとCDPの違いを端的に可視化すると以下のようになります。

MAツールとCDPの機能比較

項目	MAツール	CDP
データ収集範囲	オンライン活動のみ	オンライン・オフライン両方
追跡可能な活動	Web閲覧、メール開封、資料DL	営業訪問、電話商談、展示会接触も含む
データ統合	限定的	複数システムから包括的に統合
リアルタイム性	あり	あり
既存システム連携	一部対応	幅広く対応
顧客理解の深さ	表面的な行動のみ	深い関係性まで把握
営業活動への活用	限定的	包括的な営業戦略立案が可能
導入コスト	比較的低い	中程度
運用の複雑さ	シンプル	やや複雑だが高機能

この比較表からも分かるように、CDPはMAツールの限界を補完し、営業現場により適した統合的なソリューションを提供します。

オンライン・オフライン統合ランク付け

CDPを活用することで、以下のような統合的な顧客ランク付けが可能になります：

• Webサイト閲覧と営業訪問履歴を組み合わせる
• メール反応と電話商談内容を統合する
• 資料ダウンロードと展示会での接触を連携する
• セミナー参加と提案書提出状況を一元化する

この統合的なアプローチにより、顧客の真の関心度と購買可能性を正確に評価できます。

営業現場での活用シーン例

反響営業での優先順位付け Webからの問い合わせ顧客に対して、過去の営業接触履歴や商談進捗を加味した総合的なランク付けを行い、最も成約可能性の高い顧客から優先的にアプローチできます。

既存顧客のアップセル・クロスセル 購買履歴とオンライン行動を組み合わせて、追加購入の可能性が高い顧客を特定し、タイミングを逃さずに提案活動を行えます。

休眠顧客の掘り起こし 過去の取引実績とWebサイトでの最近の活動を分析し、再度関心を示している休眠顧客を効率的に発見できます。

これらの活用により、営業活動の精度と効率が大幅に向上します。

効果的な顧客ランク付け実践のポイント

顧客ランク付けを成功させるためには、以下のポイントを押さえることが重要です。

目的の明確化

ランク付けの目的を明確にすることが第一歩です：

• 営業効率を向上させる
• 売上を最大化する
• 顧客満足度を向上させる
• リソース配分を最適化する

目的が明確でないと、適切な評価基準を設定できません。

定期的な見直しと更新

顧客の状況は常時変化するため、定期的な見直しが必要です。少なくとも四半期に一度は、ランク付けの基準と結果を検証し、必要に応じて微調整を行い営業活動に反映させましょう。

営業チーム全体での共有

ランク付けの結果は、営業チーム全体で共有し、統一された戦略で顧客にアプローチすることが重要です。情報の属人化を防ぎ、組織全体の営業力向上につなげます。

CDPツール×AI活用事例

CDPツールには様々な活用方法があります。

更に昨今、AI技術の進化により企業内活動における様々な分野、業界でAi×CDPモデルの活用シーンが拡大しているのです。

これからは各企業が常時事業活動で収集蓄積するデータをどう活かし収益に繋げていくかが重要な局面となっており、それだけにデータ活用に価値を発揮するCDPの活用がポイントとなってくるのです。

ここでは主にAIエージェントとCDPツールを連携させた最新の活用事例をご紹介します。

広告代理店モデル

製造業提供モデル

バックオフィス・ヘルプデスク活用モデル

その他の業界では

不動産業界

反響営業において、サイトからの問い合わせ（MA）から初回面談までの期間短縮（SFA）、CRMのデータを一元管理することで顧客のライフスタイルに合わせた追客体制を自動化し、属人化解消と成約率向上を実現

広告・マーケティング業界

クライアント企業ごとに使用システムが異なる過去キャンペーン効果と担当者の嗜好を統合分析し、提案精度向上と案件管理の効率化を達成

小売・EC業界

店舗とオンラインの購買データを統合し、リピーター獲得戦略の立案と売上予測の精度向上を支援金融・保険業界コンプライアンス要件を満たしながら顧客のライフステージ変化を把握し、最適なタイミングでの商品提案を可能にする

メーカー（消費財）

販売店経由の売上データとエンドユーザーの反応を統合し、効果的な販促施策の立案と市場動向の先読みを実現

など最近ではAIとの連携により各業界の課題に合わせた柔軟なソリューションを提供することが可能となっています。

これらの機能により各部署各組織のデータ活用における各種作業、分析の時間が短縮されます。

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CDP×AIエージェント連携具体例

昨今特に競争が激しくAI活用による業務効率化が必須課題となっている広告代理店業界におけるAIエージェント×CDPの活用事例を紹介します。

事例１：株式会社ピアラ

株式会社ピアラは中堅中小企業を中心に設立以来20年間にわたり、1000社以上のクライアントに対し、YahooやGoogleのWEB広告などの他、認知から理解・共感、購入、そしてファン化に至るまで、ダイレクトマーケティングを中心とした包括的なマーケティング支援を提供してきた中堅の広告代理店となります。

同社では多岐にわたる業種やジャンル、ターゲット、顧客の悩み、媒体、クリエイティブなど、独自のタグ付けを行った多岐にわたるデータを大量に蓄積しており、それに基づいてクライアントのニーズに最適な広告戦略を日々行ってきましたが、これらの大量且つバリエーション豊富なデータは、広告運用の精度を高めるための貴重な資産である一方で同社内だけではうまく活用しきれていないといった課題も同時に抱えていました。

そこで同社は株式会社ジーニーのグループ企業となる株式会社JAPAN AIが提供するAIエージェントサービスとGENIEE CDPを連携し活用することで、広告レポート作成の他クライアント向けに従来大半を手作業行っていたクライアント支援業務を大幅に効率化することを実現しました。

これにより、同社は人的リソースをコンサルティングなどより戦略的な業務に集中できる体制を実現し収益構造の転換を図っています。

さらに、どのクリエイティブが最も費用対効果が高いかをAIが自動で分析し、その要素を言語化して、新しいクリエイティブを生成することで、クリエイティブ制作のスピードと質を飛躍的に向上させる取り組みも同時に進めています。

自動生成したクリエイティブを直接各媒体プラットフォーム（Meta、Google、Yahoo!、LINE等）へ入稿し、運用結果を再び広告レポートとして自動生成することで、PDCAサイクルを効率的かつ効果的に実行できるようになります。

それにより、同社が支援するクライアントはWEB広告の費用対効果を最大化し、新規顧客の獲得を加速させることが可能となるのです。

AIによるリアルタイムな効果測定と分析に基づき、迅速な改善策を講じることで、PDCAサイクルを高速化し、継続的な効果向上と限られた予算で最大の効果を引き出し、CPAの改善、ROASの向上に貢献するといった取り組みを開始し業界内外からも高い注目を集めている事例となります。

　今後は更にCDP×AIエージェントの連携を深化させることより、広告運用の自動化と効率化、ターゲティングとパーソナライズの精緻化、高速PDCAサイクルの実現を通じて、クライアントに対してより高い価値を提供するだけでなく、業務効率の向上により、クライアントはより迅速かつ効果的なマーケティングを展開することが可能となり、ビジネスの成長を加速させることが期待されています。

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CDP×AIエージェント導入後効果検証

※同社公開済決算資料より抜粋

CDP×AIエージェントモデル導入開始は2024年12月。開発期間も考慮した導入後約半年となる2025年2025年5月15日に開示された第1四半期決算（2025年1月~3月）資料内でその効果を確認することができてます。

まず売上高は四半期ベースで過去最高額に到達し業務効率化だけでなくトップラインの向上が可視化されました。

重点戦略においてCDP×AIの活用を掲げ引き続き事業を推進していくと同時に、特に戦略③にある通り「CDP×AI」モデル開発が順調に進み、CDPに集約統合された各種データのAIによる学習が進むことで成果物のアウトプット精度の向上と業務効率化に効果をあげている点が確認できます。

CDP×AI活用による具体的な成果指標として業務時間200時間の削減が想定されています。

結果として業務の効率化のみならず成果向上によるトップラインの増加により同社として過去に例を見ない高い成長率を実現することができました。その背景には昨年末導入を開始したCDPとAI連携によるデータ活用が業務効率化と同時に成果物アウトプットの質向上が寄与している点は言うまでもありません。

参照元：https://www.piala.co.jp/ir/library/presentation

事例２：ブランディングテクノロジー株式会社

ブランディングテクノロジー株式会社は、中堅・中小企業のブランディングおよびデジタルマーケティングの広告代理店として長年事業展開をしてきました。同社の特徴は広告枠を売って終わりではなく、顧客に寄り添い伴走支援を行うことで長年信頼と実績を積み上げてきました。

しかし、同社の事業モデルは伴走型と言われるように大量のデータを収集分析し成果を産み出す労働集約型且つ工数の伴う一方で成果を出し続けるには社員が多くの時間を投下するビジネスモデルでありました。

近年、AIを用いた事業の効率化を経営上の重要施策として展開する中、CDPツールの導入と合わせ以下機能を有したAIエージェントを駆使することでコンサルティング業務の効率化だけでなく成果向上を持続的に図る事業モデルへの転換を図る意思決定を行いました。初期段階において以下の取り組みを開始しています。

導入するAIエージェント例

• 広告バナーエージェント：ペルソナ策定から素案作成まで広告バナー作成の自動化
• 競合/顧客分析エージェント：競合他社のHPやSNSの分析結果、顧客動向をレポートとして生成
• 広告審査エージェント：法規制・ガイドライン遵守確認の自動化（審査時間を約75%削減）
• コンサルナレッジ検索エージェント：類似案件の抽出やベストプラクティスの提案
• ブランディング戦略エージェント：企業理念・価値観、市場トレンドを踏まえた戦略策定
• SEO最適化エージェント：SEO戦略の自動化・最適化支援
• ROI予測エージェント：施策ごとのリスク評価・シナリオ分析による投資効果予測
• 顧客カテゴリ分析エージェント：顧客データの自動分析・最適セグメント化

「GENIEE CDP」では、基幹システムや業務系SaaS、各種広告媒体のデータを一元管理し、さらにWEB検索データや顧客の行動データまでをリアルタイムに統合することで、従来各所に分散していた様々なデータソースを統合し、より深い顧客理解と効果的なマーケティング施策の立案が可能になります。

「GENIEE CDP」で構築したデータ基盤と、JAPAN AIが提供する最先端のAIソリューション群の統合的なアプローチにより、データドリブンな意思決定とAIによる業務効率化を同時に実現し、より戦略的で効果的なコンサルティングサービスを提供することができるようになりました。

事例３：某国内大手レジャー系グループ企業

まとめ

顧客ランク付けは、営業活動の効率化と成果向上を実現する重要な手法です。従来のMAツールではオンライン活動のみの評価に留まりますが、CDPを活用することで、オンラインとオフラインの両方を統合した真の顧客理解が可能になります。

適切な分析手法の選択と継続的な改善により、営業現場の課題解決と競争力強化を実現できるでしょう。

これからは、CDPによるデータ統合で、組織全体の情報活用力を底上げする時代です。ぜひこの機会に、データの力で組織を根本から変えてみませんか。

詳しくはこちらの問い合わせフォームからご相談ください。

※お問い合わせの際に「CDP×AIエージェント関連記事」と添えて頂くと御社の業界の事例提供と合わせスムーズに相談をお受けすることが可能です。

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

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

アップセル・クロスセル
既存顧客に対してより高額な商品への変更提案（アップセル）や、関連商品の追加提案（クロスセル）を行う営業手法

休眠顧客
過去に取引があったが、現在は購入や接触が途絶えている顧客

顧客分析・ランク付け用語

顧客ランク付け
顧客を売上貢献度や購買可能性などの基準で分類し、優先順位を付ける手法

RFM分析
Recency（最新購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の3つの指標で顧客を評価する分析手法

ABC分析
売上貢献度に基づいて顧客をA（重要）、B（中堅）、C（一般）の3グループに分類する手法

デシル分析
顧客を購入金額順に10等分して分析する手法。より詳細な顧客セグメントの把握が可能

パレートの法則（8020の法則）
上位20%の顧客が売上の80%を占めるという経験則。顧客ランク付けの理論的根拠となる

システム・IT用語

MAツール（マーケティングオートメーション）
見込み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。メール配信やWebサイト閲覧履歴の管理などを自動化する

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

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

データ統合
複数のシステムやソースに散在するデータを一つにまとめ、統一的に管理・活用すること

API連携
異なるシステム間でデータを自動的に連携・共有する技術的な仕組み

DX・デジタル化用語

DX（デジタル・トランスフォーメーション）
デジタル技術を活用して業務プロセスや組織文化を変革し、競争力を向上させる取り組み

営業DX
営業活動にデジタル技術を導入し、効率化や成果向上を図る取り組み

分析・統計用語

開封率・クリック率
メールマーケティングにおいて、送信したメールが開封された割合（開封率）と、メール内のリンクがクリックされた割合（クリック率）

購買履歴
顧客の過去の購入記録。商品、金額、時期などの情報を含む

行動データ
顧客のオンライン・オフラインでの行動を記録したデータ。営業戦略立案の基礎となる

注：この用語集は、記事内で実際に使用されている用語を中心に構成しており、どなたでも理解できるよう平易な言葉で説明しています。記載されている情報は執筆時点のものであり、最新情報は各ツールの公式サイトでご確認ください。