レベニューオペレーション（Revops）で実現する営業・マーケティング組織の壁を超えたデータ統合

この記事で分かること

• マーケティング・営業・カスタマーサクセス間のデータ分断がもたらす課題
• レベニューオペレーション（RevOps）による組織横断的なデータ統合の重要性
• AIエージェント活用による業務効率化とデータ精度向上の実践事例
• セミナー施策のROI可視化とリード管理の最適化手法
• データドリブンな意思決定を支えるフィードバックループの構築方法

マーケティング・営業間に存在する「深い溝」とは

多くの成長企業において、マーケティング部門と営業部門の連携は事業成長の鍵を握っていることは言うまでもありません。

しかし、実際の現場では両部門の間に「深い溝」が存在し、組織全体の成果を阻害しているケースが少なくありません。

ある企業では、マーケティング部門が獲得したリードをインサイドセールスに引き渡しても、「リードの質が悪い」という理由で商談化率が低迷していました。

一方、マーケティング側からは「提供したリードが本当に受注につながったのか分からない」という声が上がり、相互の不信感が組織の壁を高くしていました。

この問題の根本原因は、データの分断にあります。

マーケティング部門はMQL（マーケティングクオリファイドリード）の獲得数を重視し、営業部門は商談化率や受注率を追いかける。

それぞれが異なるKPIで動いているため、全体最適の視点が欠如し、部門間の対立が生まれやすい構造になっているのです。

データ分断がもたらす3つの課題

ある製造業の企業では、データ分断による課題が大きく3つ確認されました。

第一に、SFAのデータベースは存在するものの、データが最新の状態に更新されていないという問題です。

「最新の販売数字はどこにあるのか」という質問に対して、担当者によって回答が異なり、古いデータが残ったまま放置されているケースが頻発していました。

第二に、マーケティング、営業、インサイドセールス、フィールドセールスといった各部門が異なる視点でKPIを設定しているため、全体を俯瞰した議論ができないという課題です。マーケティング部門が「質の高いリードを提供している」と主張しても、営業側からは「直近の受注の見込みが立たない」という反論が出るなど、視点の違いが議論を停滞させていました。

第三に、属人化の問題です。小規模な組織では、営業担当者の記憶や個人のスキルに依存した情報共有が行われがちです。「あの顧客とどんな話をしたか」という情報が簡単に共有できず、担当者の異動や退職によって貴重な顧客情報が失われるリスクが常に存在していました。

レベニューオペレーションという新たな解決策

こうした課題を解決するために注目されているのが、レベニューオペレーション（RevOps）という考え方です。

レベニューオペレーションとは、マーケティング、営業、カスタマーサクセスといった収益に関わる全部門を横断的に統合し、データとプロセスを一元管理する組織体制を指します。

ある企業では、CRO（チーフレベニューオフィサー）というポジションを新設し、レベニューオペレーションチームを立ち上げました。

このチームは、従来の営業部門やマーケティング部門とは独立した組織として位置づけられ、データの一元管理と各部門間の調整役を担っています。

組織構造の再設計

レベニューオペレーションチームの主な役割は、データの整備と分析です。

各部門が保有するデータを統合し、ビューを付与することで、誰もが同じデータを見られる環境を構築します。

これにより、マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールス、カスタマーサクセスの全メンバーが共通の認識と客観的データを持って会話をし、同じGAOLを見て業務を進められるようになりました。

さらに重要なのは、ボトルネックの可視化です。

リードから受注に至るまでのプロセスを分析し、どこに課題があるのかを明確にすることで、改善施策の優先順位を決定できます。

「思っていた通りの場所に課題があった」という検証だけでなく、「予想外の場所に新たな課題が見つかった」という発見も、データ分析によって得られる重要な成果です。

データ統合がもたらす効果

データを統合することで、組織全体の意思決定の質が向上します。

ある小売業の企業では、レベニューオペレーションの導入により、マーケティング施策のROI（投資対効果）を正確に測定できるようになりました。

従来は、セミナーやウェビナーといった施策を実施しても、「本当に顧客の受注につながったのか」が不明確でした。

しかし、データ統合により、セミナー参加者がどれだけ商談化し、最終的に受注に至ったのかを追跡できるようになったのです。

これにより、効果の高い施策に予算を集中させ、ROIを最大化する戦略的な判断が可能になりました。

データ統合を実現する仕組みは様々ですが、一般的にはCDP（カスタマーデータプラットフォーム）が適しています。CDPの活用は、データ統合の重要な役割を果たしています。詳細はこちらのCDP製品資料もご覧ください。

AIエージェントによる業務効率化の実践

データ統合の次のステップとして、データを集約、統合したあとは、AIエージェントの活用が注目されています。AIエージェントとは、人間の業務を支援し、データ分析や意思決定をサポートする人工知能システムです。

データ精度の向上

AIエージェントに期待される第一の効果は、データ精度の向上です。人間が手作業で入力や更新を行うと、どうしても表記ゆれや削除漏れといったミスが発生します。

AIエージェントを活用することで、こうしたエラーを自動的に検出・修正し、データの品質を維持することが可能になります。

さらに、小さな改善の積み重ねが大きな成果につながります。AIエージェントは、人間では気づきにくい細かな改善点を発見し、適切なフィードバックを提供することができます。これにより、継続的な業務改善のサイクルが回り始めるのです。

タスク管理の自動化

ある企業では、過去のタスク管理データをAIアシスタントに学習させ、「誰がどのようなタスクを抱えているか」「誰が時間的余裕があるか」をバックログデータから分析する取り組みを行いました。

マネージャーが「誰に何を依頼すべきか」と尋ねると、AIエージェントが各メンバーの稼働状況を分析し、最適な担当者を提案します。さらに、過去のバックログデータから類似タスクを検索し、「このタスクは過去にどのように処理されたか」というサジェスチョンも提供されます。

このような仕組みにより、タスク管理にかかる時間が大幅に削減されました。ある試算では、営業・マーケティング・カスタマーサクセス全体で、担当者一人あたり年間で相当な時間削減効果が見込まれています。

ブラックボックスの透明化

AIエージェントの活用において重要なのは、「ブラックボックス化を避ける」という視点です。AIが何を根拠に判断しているのかが不明確では、組織全体の信頼を得ることができません。

そのため、AIエージェントが提示する情報には、必ず根拠となるデータや分析プロセスを明示することが求められます。フラットで透明性の高いフィードバックを提供することで、人間とAIが協働する環境が整い、組織全体の生産性向上につながるのです。

AIエージェントをより活用するためのデータ基盤に関しての比較検討については、こちらの最新のAI×CDPツール比較資料が参考になります。

セミナー施策のROI可視化による成果最大化

マーケティング施策の中でも、セミナーやウェビナーは重要なリード獲得手段です。

しかし、多くの企業では「セミナーを実施したものの、本当に受注につながったのか分からない」という課題を抱えています。

データ統合によるセミナー効果測定

ある企業では、AIエージェントを活用したマーケティング施策の効果測定に取り組みました。

具体的には、セミナー参加者のリストをデータベースに統合し、その後の商談化率や受注状況をリアルタイムで追跡できる仕組みを構築したのです。

従来は、セミナー参加者データをスプレッドシートで管理し、手作業で更新していました。

しかし、AIエージェントの支援により、データが自動的に統合され、わずか数秒で最新の状況を確認できるようになりました。

これにより、「セミナーに参加した顧客のうち、どれだけが商談化したか」「どのような属性の顧客が受注に至りやすいか」といった詳細な分析が可能になり、次回以降のセミナー企画に活かせる貴重なインサイトが得られるようになりました。

リードスコアリングの高度化

セミナー参加者のデータを統合することで、リードスコアリングの精度も向上します。

リードスコアリングとは、見込み顧客の購買意欲や受注可能性を数値化する手法です。

ある企業では、セミナー参加者に対して、商談化の可能性を示すスコアを自動的に付与する仕組みを導入しました。このスコアは、過去の受注データやセミナー後の行動履歴（資料ダウンロード、ウェブサイト訪問など）を分析して算出されます。

営業担当者は、このスコアを参考にして優先的にアプローチすべき顧客を判断できるため、限られたリソースを効率的に配分することが可能になりました。

また、マーケティング部門も、どのようなコンテンツやセミナーテーマが高スコアのリードを生み出すのかを把握できるため、施策の改善サイクルが加速しています。

全ては全社、全部署を横断したデータの統合と利活用、AIBIを活用したデータ分析と可視化がポイントとなります。

それらの仕組みを実現する次世代型CDP活用の詳細については、こちらのガイド（https://geniee.co.jp/media/ebook/gl-cdp-ebook001/）をご参照ください。

フィードバックループによる継続的改善

レベニューオペレーションの真価は、継続的な改善サイクルを回すことにあります。そのために不可欠なのが、フィードバックループの構築です。

部門間の壁を超えたデータ共有

ある企業では、マーケティング、インサイドセールス、フィールドセールス、カスタマーサクセスの各部門が共通のダッシュボードを参照できる環境を整備しました。このダッシュボードには、リアルタイムでデータが更新され、マーケティングチームのメンバーも営業の進捗状況を確認できるようになっています。

重要なのは、単にデータを共有するだけでなく、各部門が「自分たちの施策が最終的な受注にどう貢献したか」を可視化できることです。マーケティング部門が企画したコンテンツやセミナーが、実際に顧客の受注につながったことが明確になれば、チーム全体のモチベーション向上にもつながります。

商談内容の可視化と活用

さらに進んだ取り組みとして、商談内容の可視化があります。ある企業では、営業担当者が顧客と商談した際の会話内容や課題のヒアリング結果をシステムに記録し、マーケティング部門と共有する仕組みを導入しました。

これにより、マーケティング部門は「顧客がどのような課題を抱えているのか」「どのような話題に関心を持っているのか」をリアルタイムで把握できるようになりました。その結果、顧客のニーズに即したコンテンツ制作やセミナー企画が可能になり、リードの質が向上するという好循環が生まれています。

行動容易性の向上

データを統合し、AIエージェントを活用することで、組織全体の「行動容易性」が向上します。行動容易性とは、意思決定や業務遂行に必要な情報へのアクセスが容易であることを指します。

ある企業の担当者は、「以前は商談の準備に相当な時間がかかっていたが、AIエージェントのサポートにより大幅に短縮された」と語っています。必要な情報がフラットにサマライズされて提示されるため、担当者は本質的な商談準備に集中できるようになったのです。

また、やるべきことが一覧化され、優先順位が明確になることで、各担当者が自律的に業務を進められる環境が整います。これは、組織全体の生産性向上だけでなく、従業員の満足度向上にも寄与する重要な要素です。

まとめ：データ統合で実現する組織変革

レベニューオペレーションの導入は、単なるシステム導入やデータ統合にとどまりません。それは、組織全体の働き方を変革し、部門間の壁を取り払い、全員が共通の目標に向かって協働する文化を醸成する取り組みです。

マーケティング、営業、カスタマーサクセスの各部門が、同じデータを見て、同じ目標を追いかけることで、組織全体の生産性は飛躍的に向上します。AIエージェントの活用により、データの精度が高まり、業務効率が改善され、担当者一人ひとりが本質的な業務に集中できる環境が整います。

さらに、セミナー施策のROI可視化やリードスコアリングの高度化により、マーケティング投資の効果を正確に測定し、戦略的な意思決定が可能になります。フィードバックループの構築により、継続的な改善サイクルが回り始め、組織全体が学習し成長する仕組みが確立されるのです。

データ分断（データサイロ）課題は、多くの企業が直面している共通の問題です。しかし、レベニューオペレーションという新たなアプローチにより、この課題を克服し、組織全体の成果を最大化することが可能になります。

それらの課題は日本の基幹産業である製造業においても特に頻繁に見られる課題です。それだけにAI×CDPの活用には注目を集めているのです。

製造業におけるAI基盤活用の詳細については、こちらの資料もご参照ください。