AI分析で本当に有効なターゲティングができるの？実際の営業データを検証！

まず、これまで一般的に行われてきたターゲティング分析について見てみましょう。

これまでに受注してきた企業を分析するにせよ、今後ターゲットにする企業の特徴を考えるにせよ、ターゲットを絞り込む要素として「規模（従業員・売上・資本金）」「業種」が挙げられる事がほとんどです。そこに、「上場区分」が要素として追加される場合もあるでしょう。この3つの要素での分析を「従来型」とします。

対して「ぱぱっとAIスコア」での分析では、従来型の3要素に、マーケティングタグの要素が加わります。マーケティングタグは「活動タグ」「分野タグ」「BtoB/BtoC」「MAタグ」「SNSタグ」の５つに分類されるため、従来型モデルの３要素＋５要素＝８要素での分析となります。こちらを「マーケティングタグ採用型」とします。

マーケティングタグ採用型では、実際にこれまで受注に至った企業の属性を、8要素で分析します。受注に至った企業にはどんな特徴があるのか、要因を分析した結果、最も受注に至る可能性の高い企業の特徴をまとめた「成約情報をベースにした見込客モデル」を生成します。

ここまでで、「従来型とマーケティングタグ採用型で、本当に結果に差が出るの？」「結局、ほとんど従来型と同じ結果しか出ないのでは？」と感じる方も多いかもしれません。そんな方へ、実際の分析データの一例をご紹介します。

A社の受注企業データを、従来型、マーケティングタグ採用型の両方で分析して、見込み客モデルを作成した際のデータです。分析要素がそれぞれどの程度、見込み客モデルに寄与しているかを表で示しています。

マーケティングタグ採用型の数値から、活動タグ・分野タグの要素が合計64％と、大きく影響していることがわかります。

A社は、規模と業種以上に、より受注に繋がる可能性の高い企業の特徴・条件を見出すことができました。

「ターゲティングの精度が高いのは分かったけど、問題はそこから先の営業成果でしょ」と、実際に最前線で営業活動をしている方は思われるでしょう。その疑念にお応えする、もう1件の事例をご紹介します。

B社では、200社分の受注企業データを元に、4万社分のハウスリストにスコアリングをしました。3か月間、4万社に営業活動を行った結果を、スコア層毎の数値でまとめたものが、下記の表です。

「ぱぱっとAIスコア」の分析について詳しくご紹介しましたが、いかがでしょうか。有用性をご理解いただければ幸いです。

しっかりターゲティングができていると思っていても、実は条件が甘かったり、広かったり、営業の感覚では掴めていない条件があったりという状況は、どこの会社でも多く起きていることと思われます。ターゲティングは営業活動の最も上流にあるともいえる営業戦略。その後の営業活動に大きな影響があることは必至です。

限りのある営業リソースで、効率的に受注を獲得するための一助として、是非一度「ぱぱっとAIスコア」をお試しください。