DtoCマーケティングの新常識 — インフルエンサー時代の顧客獲得を勝ち切る営業DXとCDP活用

はじめに：DtoC時代の現場が直面する現実

BtoCビジネスの拡大とDtoC（Direct to Consumer）とは？

BtoCビジネスの急速な成長

BtoC市場の拡大とDtoCの台頭 インターネットの普及とECの成長により、企業が消費者へ直接販売するDtoC（Direct to Consumer）が急速に広がっています。

経済産業省の調査によれば、国内のBtoC-EC市場は2023年に24.8兆円に達し、EC化率も上昇中です（出典：経済産業省「令和5年度電子商取引に関する市場調査」）。

（出典：経済産業省「令和5年度電子商取引に関する市場調査の結果を取りまとめました」）

BtoCとDtoCの違い

項目	従来のBtoC	DtoC
販売チャネル	小売店・代理店経由	自社直販（EC・直営店）
顧客データ	小売店が保有	メーカーが直接収集・蓄積
価格決定権	小売店が設定	メーカーが直接設定
顧客との関係	間接的	直接的・継続的
マーケティング	小売店依存	自社で完全コントロール
利益率	中間マージン発生	中間マージンなし

DtoCの最大のメリットは、中間業者を介さないことで、顧客情報を直接収集・蓄積できる点にあります。これにより、顧客の購買履歴や嗜好を詳細に把握し、よりパーソナライズされたマーケティングが可能になります。

具体的な事例としては、化粧品メーカーの自社ECサイト、アパレルブランドの直営オンラインストア、健康食品の定期購入サービスなどが挙げられます。

しかし、DtoCの利点を活かすためには、従来のマーケティング手法では限界があります。特に、インフルエンサーマーケティングが主流となった現代では、オフラインで接点の取れたデータ以外にも動画やSNSチャネルで得られたデータなどをうまく統合し活用することが重要です。

DtoC・BtoC営業の「3つの壁」と解決方向

壁その①　属人化による成果のばらつき

解決策：プロセスの標準化

複数チャネルからの問い合わせやSNS反響が担当者任せだと、対応品質や成約率にばらつきが生じます。対応を仕組み化し、誰でも高品質に対応できるプロセスの整備が必要です。

壁その②　追客タイミングの機会損失

解決策：自動化

カート放棄や一度購入後のリピート促進など、タイミングが命の施策は人的対応だけでは追い切れません。

自動化で“最適な瞬間”にアプローチできる仕組みが不可欠です。

壁その③　データ分散による顧客像不透明

解決策：データ統合管理・データ活用

SNS、Web広告、メール、店舗などに散らばる顧客データを統合できないと、顧客行動の全体像が見えません。

統合プラットフォーム化で360度の顧客ビューを構築することが重要です。

これらを解消するため、営業DXの推進とCDPの導入が有効です。次章で具体的なツール活用法を示します。

【課題解決型】営業DXツールの実践活用

属人化の解決：SNS連携による反響営業の型化

SNS経由の見込み客を自動管理する仕組み

前章で述べた「属人化による成果のバラつき」を解決するため、SNS連携による営業プロセスの型化（標準化）が重要となります。

しかし、これらの反響を営業担当者が個別に管理していると、対応品質のバラつきや機会損失が発生してしまいます。

SNS連携型CRMシステムを導入することで、各プラットフォームからの問い合わせを一元管理し、顧客対応プロセスを標準化できます。これにより、経験の浅い対応者でも、ベテランと同等の対応品質を維持できるようになります。

具体的な活用シーン

シーン①：問い合わせの自動振り分け

• SNSからの問い合わせを商品カテゴリや地域別に自動分類
• 適切な営業担当者への自動アサイン機能
• 対応履歴の自動記録による引き継ぎの円滑化

シーン②：優先度の自動判定

• 過去の購買履歴や閲覧行動に基づく見込み度スコアリング
• 高額商品への関心度による優先順位付け
• フォロワー数や影響力を考慮したインフルエンサー対応の自動識別

シーン③：対応品質の標準化

• よくある質問への自動回答テンプレート
• 営業トークスクリプトの自動提案
• 対応時間の自動測定と改善提案

機会損失解決：メルマガ・LINE配信による追客自動化

購買段階に応じた自動配信システム

担当者の追客漏れやタイミング逃しを防ぐため、顧客の行動情報に基づいた自動配信システムが効果的です。メルマガとLINE配信を組み合わせることで、顧客の好みに応じた最適なチャネルでアプローチできます。

具体的な活用シーン

シーン①：カート放棄対策

• ECサイトでカートに商品を入れたまま離脱した顧客への自動フォロー
• 24時間後、3日後、1週間後の段階的なリマインド配信
• 限定クーポンや送料無料特典の自動提案

シーン②：リピート購入促進

• 前回購入から一定期間経過した顧客への自動アプローチ
• 消耗品の使用期限に合わせた再購入提案
• 関連商品やアップグレード商品の自動レコメンド

シーン③：休眠顧客の掘り起こし

• 一定期間アクセスのない顧客への段階的なアプローチ
• 特別オファーや新商品情報による関心の再喚起
• アンケート配信による離脱理由の把握と改善

データ分散解決：Web広告データとの統合管理

複数チャネルの顧客情報を一元化

多くの企業では、Web広告、SNS、メール、電話など複数のチャネルから得られる顧客情報が各システムに分散しています。これらのデータを統合管理することで、360度の顧客視点での営業戦略が可能になります。

具体的な活用シーン

シーン①：広告効果の可視化

• Google広告、Facebook広告、LINE広告からの流入を統合追跡
• 広告経由の見込み客の成約率や単価を自動分析
• ROI（Return on Investment：投資対効果）の高い広告媒体の自動識別

シーン②：顧客行動の全体把握

• Webサイト閲覧→SNSフォロー→問い合わせの一連の行動を可視化
• 複数タッチポイントでの接触履歴を時系列で管理
• 最適なアプローチタイミングの自動提案

シーン③：地域・属性別の戦略立案

• 年代別、地域別、職業別の購買傾向を自動分析
• エリア特性に応じた商品提案の自動化
• 季節性やトレンドを考慮した営業計画の立案支援

これらの営業DXツールの活用により、営業担当者のスキルに依存しない安定した成果と、機会損失の最小化、そしてデータに基づいた戦略的な営業活動が実現できます。次章では、これらを実現する具体的なツールの選定方法と導入ガイドラインをご紹介します。

営業DXツール選定と導入ガイド

これらを実現する営業DXツールの全体像

前述の課題解決を実現するためには、SFA（営業支援システム）、CRM（顧客関係管理）、MA（マーケティングオートメーション）の3つのツールが中核となり機能します。

SFA（営業支援システム）：営業プロセスの標準化

SFA（Sales Force Automation）は、営業活動を効率化し、営業プロセスを自動化するためのツールです。

主な機能

• 案件管理：商談の進捗状況や確度を一元管理
• 行動管理：営業担当者の活動履歴を自動記録
• 予実管理：売上予測と実績の比較分析
• レポーティング：営業成果の可視化と分析

営業DXでの役割：営業プロセスの属人化を解消し、標準化された営業活動を実現します。

CRM（顧客関係管理）：顧客情報の一元管理

CRM（Customer Relationship Management）は、顧客情報を一元管理し、顧客との関係性を深めるためのツールです。

主な機能

• 顧客情報管理：基本情報から購買履歴まで一元管理
• コミュニケーション履歴：すべての接触履歴を記録
• セグメント管理：顧客属性による分類と管理
• 分析・レポート：顧客行動の分析と可視化

営業DXでの役割：SNS、Web広告、電話など複数チャネルの顧客情報を統合し、360度の顧客視点を実現します。

MA（マーケティングオートメーション）：追客の自動化

MA（Marketing Automation）は、見込み顧客の獲得から育成までのマーケティング活動を自動化するツールです。

主な機能

• リードジェネレーション：見込み顧客の自動獲得
• リードナーチャリング：段階的な顧客育成の自動化
• スコアリング：見込み度の自動判定
• シナリオ配信：顧客行動に応じた自動メール配信

営業DXでの役割：メルマガやLINE配信による追客自動化を実現し、営業担当者の追客忘れや機会損失を防ぎます。

データ分散課題とCDP導入による解決

しかし、これらのツールをそれぞれ個別に導入すると、各ツールにデータが分断され情報の整理・統合が困難となります。SFA・CRM・MAをAPI連携し情報を統合することも可能ですが、システム間の複雑な連携開発工数やコスト、データの整合性確保に多大な労力を要するとも少なくありません。

そこで、よりスムーズに各ツールで収集されたデータを集約・統合・管理する方法として、CDP（カスタマーデータプラットフォーム）に注目が集まっています。

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）：データ統合の要

CDP（Customer Data Platform）は、SFA・CRM・MAなど各システムに散在する顧客データを統合し、リアルタイムで一元管理し、自動で分析可視化することが可能なプラットフォームです。

CDPの主な役割（基本機能）

• データ統合：複数システムの顧客データを自動連携
• リアルタイムデータ連携：最新の顧客情報を各システムに自動反映
• 360度顧客ビュー：統合された顧客情報により顧客解像度を最大化
• ビジュアル分析：直感的なダッシュボードによるデータ可視化

営業DXにおけるCDPの介在価値

CDPの介在により、SFA・CRM・MAの各ツールが持つデータが統合され、顧客を中心とした営業活動が実現します。

また、リアルタイムで顧客行動を把握できることで、最適なタイミングでのアプローチが可能となります。

例えばWeb広告で興味を示した顧客がSNSでその企業のXをフォローし、その後メールで問い合わせをした際のコンタクトセンターでの対応内容に至る一連の行動を、すべて1顧客の対応履歴として把握できた状態で次のアクション、アプローチを行うことができるようになります。

これらのツールを組み合わせることで、前述の「3つの壁」を効果的に解決し、データドリブンな営業組織への転換が実現できます。

次章では、これらのツールを段階的に導入するための具体的なガイドラインをご紹介します。

CDPなどDXツール導入の3ステップ

DXツールの導入には、段階的なアプローチが成功の鍵となります。特に、顧客との接点が多様化している現代では、無理のない導入計画を策定することが大切です。

ステップ1：現状可視化（目安：1ヶ月目）

営業・マーケティングプロセスの棚卸し

• 現在の顧客獲得から成約までの流れを詳細に把握
• 各段階での担当者の作業時間と成果を数値化
• 顧客からの問い合わせチャネル（SNS、Web、電話等）の整理

課題の優先度付け

• 最も機会損失が大きい課題を特定
• 改善による効果が見込める領域の洗い出し
• 現場の営業チームからのヒアリング実施

現在の営業・マーケティングデータの整理

• 散在している顧客情報の所在確認
• 既存システムの連携可能性調査
• データ品質の現状把握と改善必要箇所の特定

ステップ2：優先ツール導入（目安：2-3ヶ月目）

最も効果の高い課題から着手

• ROI（Return on Investment：投資対効果）が最も見込める領域を優先
• 現場の負担を最小限に抑えた導入範囲の設定
• 成功事例を作るための重点的な取り組み

小規模テスト運用

• 一部の営業チームやマーケチーム、商材カテゴリでの限定運用
• 実際の業務フローでの検証と課題抽出
• 現場からのフィードバック収集と改善点の整理

効果測定と改善

• 導入前後の数値比較による効果検証
• 想定外の課題への対応策検討
• 次段階への展開準備と計画調整

ステップ3：改善サイクル構築（目安：4-6ヶ月目）

全社展開

• テスト運用で得られた知見を活かした本格導入
• 全営・マーケ業チームへの教育・研修プログラム実施
• 運用ルールの標準化と定着化

継続的な効果測定

• 定期的なKPI（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）モニタリング
• 市場変化や顧客ニーズに応じた運用調整
• 成果の可視化と社内共有による意識向上

追加ツール導入検討

• 更なる効率化や効果向上のための機能拡張
• 他部署との連携強化に向けたシステム統合
• 将来的な事業拡大を見据えた基盤整備

段階的導入により、現場の混乱を最小限に抑えながら確実な成果を積み上げることができます。

DXツールの投資対効果の試算方法

営業DXツール導入の判断には、具体的な数値による効果予測が不可欠です。

以下の3つの観点から総合的に評価しましょう。

人件費削減効果：営業・マーケ工数削減による人的コスト削減

自動化による工数削減

• 問い合わせ対応の自動振り分けによる時間短縮
• 追客メール・LINE配信の自動化による作業削減
• 顧客情報の手動入力作業の効率化

試算の考え方 営業担当者1人あたりの月間作業時間削減効果に、時給換算した人件費と営業チーム人数を掛け合わせることで、具体的なコスト削減効果を算出できます。

売上向上効果：機会損失防止による売上増加

追客自動化による成約率向上

• カート放棄顧客への自動フォローによる購入促進
• 適切なタイミングでのリピート促進施策
• 休眠顧客の掘り起こしによる売上回復

顧客単価向上

• パーソナライズされた商品提案による単価アップ
• 関連商品の自動レコメンドによるクロスセル促進
• 顧客の購買履歴を活用したアップセル戦略

離職率改善効果：働き方改善による採用・教育コスト削減

業務負荷軽減による働きやすさ向上

• 単純作業の自動化による創造的業務への集中
• 残業時間削減による働き方改善
• 成果の可視化による達成感とモチベーション向上

採用・教育コストの削減

• 離職率低下による採用頻度の減少
• 標準化されたプロセスによる新人教育期間の短縮
• ベテラン社員のノウハウ継承の効率化

投資対効果の試算では、単なるコスト削減だけでなく、売上機会の拡大も重要な要素です。適切なツールを導入することで、顧客を購買段階や関心度に応じて自動セグメント化し、数万人に対して一括配信しながらも個別最適化されたアプローチが可能になります。さらに、メール開封率やクリック率などのオンラインデータと店舗での購買行動を統合分析することで、これまで人間では処理しきれなかった膨大な顧客情報から確実な利益創出が実現できます。

DXツール導入時の失敗を避ける3つのポイント

多くの企業が営業DX導入で躓く原因を事前に把握し、以下のポイントを抑えた導入計画を目指しましょう。

営業・マーケなど現場を巻き込んだ導入計画

現場の声を反映した設計

• 実際の業務フローを熟知した営業・マーケ担当者の意見収集
• 導入による業務変更への不安や懸念の事前解消
• 現場が使いやすいシステム設計への反映

段階的な教育・サポート体制

• 新しいツールに対する丁寧な操作研修
• 導入初期の手厚いサポートとフォローアップ
• 成功事例の共有による全体のモチベーション向上

段階的導入による負荷分散

無理のないスケジュール設定

• 一度にすべてを変更せず、段階的な機能追加
• 現場の習熟度に応じたペース調整
• 繁忙期を避けた導入タイミングの選択

リスク管理の徹底

• 従来の方法との並行運用期間の設定
• 問題発生時の迅速な対応体制構築
• バックアップ手段の確保と緊急時対応計画

効果測定指標の事前設定

明確なKPI（重要業績評価指標）の設定

• 導入目的に応じた具体的な数値目標
• 短期・中期・長期での段階的な成果指標
• 定量的・定性的両面からの効果測定

継続的な改善サイクル

• 定期的な効果検証と課題抽出
• データに基づいた運用方法の最適化
• 市場変化に応じた戦略調整と機能拡張

失敗を避ける最大のポイントは、現場の理解と協力を得ながら計画的且つ段階的に進めることです。

現代のBtoC・DtoCビジネスでは、限られた人員で膨大な顧客候補にリーチする必要があり、従来の手作業による個別対応では物理的に不可能です。適切な営業DXツールの導入により、人間が行うべき戦略的判断と、システムが担う大量処理を明確に分離することで、持続可能で収益性の高い営業組織が構築できます。

これらのガイドラインに従って導入を進めることで、DX・AXの確実な成功と持続的な成果向上が実現できるのです。

本記事で使用した専門用語集

本記事で使用している専門用語を、ITやシステムに詳しくない方でも理解できるよう整理しました。

ビジネスモデル・マーケティング用語

BtoC（Business to Consumer）
企業が一般消費者に対して商品やサービスを販売するビジネスモデル

DtoC（Direct to Consumer）
メーカーが小売店や代理店を介さず、消費者に直接商品を販売するビジネスモデル。中間マージンを省き、顧客データを直接収集できる

EC化率
全商取引に占める電子商取引（インターネット販売）の割合

インフルエンサーマーケティング
SNSで影響力を持つ人物を通じて商品やサービスを宣伝するマーケティング手法

パーソナライズされたマーケティング
顧客一人ひとりの嗜好や行動履歴に基づいて、個別最適化された商品提案を行うマーケティング手法

カート放棄
ECサイトで商品をカートに入れたまま、購入手続きを完了せずにサイトを離脱すること

クロスセル
既存顧客に関連商品や追加商品を提案して購入してもらう営業手法

アップセル
既存顧客により高額な商品やサービスにアップグレードしてもらう営業手法

休眠顧客
一定期間購入や接触のない既存顧客

営業・組織運営用語

営業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営業プロセスを変革し、効率化と成果向上を実現する取り組み

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。担当者の退職時に情報やノウハウが失われるリスクがある

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

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

成約率
問い合わせや商談から実際の契約に至る割合

機会損失
適切なタイミングでアプローチできなかったために失った売上機会

営業プロセスの標準化
営業活動の手順や方法を統一し、誰でも同じ品質で実行できるようにすること

スコアリング
顧客の購買可能性を数値化して優先順位を付ける仕組み

セグメント管理
顧客を属性や行動パターンで分類し、グループごとに最適なアプローチを行う管理手法

システム・IT用語

SFA（Sales Force Automation：営業支援システム）
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。案件管理、行動管理、予実管理などの機能を持つ

CRM（Customer Relationship Management：顧客関係管理システム）
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（Marketing Automation：マーケティングオートメーション）
見込み顧客の獲得から育成までのマーケティング活動を自動化するツール

CDP（Customer Data Platform：カスタマーデータプラットフォーム）
複数のシステムに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

SNS連携CRMシステム
Instagram、X、TikTokなどのSNSからの問い合わせを自動的に管理・分析できるCRMシステム

リードジェネレーション
見込み顧客を獲得するマーケティング活動

リードナーチャリング
獲得した見込み顧客を段階的に育成し、購買意欲を高めていく活動

シナリオ配信
顧客の行動や属性に応じて、事前に設定したシナリオに基づいて自動的にメールやメッセージを配信する仕組み

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

データ分析・活用用語

360度の顧客視点
営業・マーケティング・サポートなど全部門の顧客接点データを統合した包括的な顧客理解

データドリブン
データに基づいて意思決定や行動を行うアプローチ

データ可視化
数値データをグラフや図表で見やすく表示すること

リアルタイム更新
データの変更や追加が即座にシステムに反映される機能

タッチポイント
企業と顧客が接触する全ての接点。Webサイト、SNS、電話、店舗など

顧客行動の可視化
顧客がどのような経路で商品に興味を持ち、購入に至ったかを図表で分かりやすく表示すること

効果測定・分析指標用語

ROI（Return on Investment：投資対効果）
投資にかけた費用に対する効果・利益の指標

KPI（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）
目標達成度を測る重要な指標。成約率、問い合わせ数、顧客単価など

メール開封率
送信したメールが実際に開封された割合

クリック率
メール内のリンクがクリックされた割合

コンバージョン率
Webサイト訪問者が実際に購入や問い合わせなどの目標行動を取った割合

顧客単価
一人の顧客が一回の取引で支払う平均金額

業務効率化・自動化用語

自動振り分け
問い合わせを内容や地域などの条件に基づいて、適切な担当者に自動的に割り当てる機能

自動アサイン
システムが自動的に担当者を決定・割り当てる機能

段階的なリマインド配信
顧客の行動に応じて、決められたタイミングで自動的にフォローメールを送信する仕組み

自動レコメンド
顧客の購買履歴や閲覧履歴に基づいて、関連商品を自動的に提案する機能

工数削減
作業にかかる時間や手間を減らすこと

導入・運用プロセス用語

段階的導入
リスクを最小化するために、段階を分けて徐々にシステムを導入する手法

テスト運用
本格導入前に限定的な範囲でシステムを試験的に運用すること

効果検証
実施した施策の成果を数値で測定・評価すること

並行運用
新旧システムを同時に運用し、移行リスクを軽減する手法

組織・人材用語

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

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

デジタル人材
ITやデジタル技術に精通した人材。システムが担う役割の比喩としても使用

競争優位・戦略用語

競争優位性
競合他社に対して持つ優位な立場や強み

差別化要因
競合他社との違いを明確にする要素

持続可能な営業組織
市場変化に対応できる柔軟で強い営業体制

データドリブンな営業組織
データに基づいて意思決定と行動を行う営業組織

その他の重要用語

ゴールデンタイム
顧客の購買意欲が最も高い限定的な時間帯

一気通貫
最初から最後まで一貫して同じシステムやサービスで対応すること

定着率
導入したシステムが継続的に利用される割合

注：この用語集は、記事内で実際に使用されている専門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。