新ブランドや新事業の立ち上げにおいて、問い合わせの獲得は避けて通れない経営課題である。しかし、認知も実績も十分でない段階で、広告やWebサイト、展示会といった施策を個別に重ねても、思うような成果にはつながりにくい。BtoBの購買は顧客が組織として段階的に関心を高め、社内での比較・選定を経てようやく問い合わせに至る。この過程全体をどう設計するかが、リードジェネレーションの成果を左右する。
本インサイトでは、「誰に何を届けるか」という情報設計を前提に、「どのようにアプローチし、いかに関心を高め、どう問い合わせにつなげるか」を、顧客理解、導線設計、施策実装という一連の流れに沿って論じていく。
清水 慶尚
渡邊 丈祐
前提として、BtoBの購買は個人の判断では完結しない。現場の担当者が課題を認識して情報収集を始め、比較担当者が候補をリストアップし、決裁者が最終的な承認を行う。それぞれの立場で求める情報は異なる。現場は「自社の課題を解決できるか」を、比較担当者は「他社と何が違うのか」を、決裁者は「投資対効果は見込めるか」を問う。このように関与者ごとに判断基準が異なることが、BtoBの購買を複雑にしている要因の一つである。こうした組織としての意思決定プロセスを前提にすると、問い合わせに至るまでに越えるべき壁は一つではないことがわかる。
さらに、新ブランドや新事業では認知不足に加え、実績が乏しいために比較検討の土台に乗りにくい。競合と並べて評価する基準を顧客側がまだ持っていないことも多く、検討対象として認識してもらう段階自体がハードルになる。
にもかかわらず、現場では施策が先行しがちである。「まず認知を広げなければ」という発想から広告出稿やWebサイトの整備が優先されるが、顧客がどのように検討を進め、誰がどんな情報を必要としているかを把握しないまま施策を並べても、関心を段階的に高めることは難しい。問題は施策の不足ではなく、購買行動に即した設計の欠如にある。
BtoBの問い合わせ獲得には、「課題認識」「比較可能性」「社内合意」という三つの壁がある。まず顧客に課題を認識してもらうこと、次に自社を比較対象として検討のテーブルに載せてもらうこと、そして社内の複数の関係者から合意を得てもらうこと——この三段階はそれぞれ別の障壁であり、認知施策の量だけでは越えられない。新ブランドや新事業が特に苦戦するのは、二つ目の「比較対象として扱われにくい」壁にある。顧客が比較検討を行うとき、すでに取引実績のある企業や業界での評価が定まった企業が優先されやすく、新規参入者はこの段階で候補から外れてしまうことが多い。
つまり、問い合わせ獲得とは、認知の量を積み上げる活動ではなく、顧客の検討を前に進めるための導線設計の問題である。
設計の起点は施策の選定ではなく、顧客の購買行動を調査によって把握することにある。ここで言う調査とは、業種や規模といったターゲット属性の整理だけではない。顧客が「どのように購入するのか」という行動構造を理解することが目的である。
BtoB向けのサービス商材であっても、例えば「計画的に予算化し複数社を比較検討する顧客や案件」と「緊急の課題に対して即座に業者を探す顧客や案件」とでは、購買の流れはまったく異なる。前者はWeb検索や業界誌を通じて十分に情報を集め、相見積もりを経て社内決裁に至る。後者は検討プロセスの大半を省略し、対応速度と技術適合性で判断する。重視する情報も、使う接点も、問い合わせまでの距離感も違う。
こうした違いを把握するために、調査では四つの観点を押さえたい。
第一に購買プロセスの全体像——誰が起案し、誰が候補を比較し、誰が最終決裁を行うか。この流れが見えることで、どのタイミングで誰に向けた情報を届けるべきかが定まる。
第二に各段階における情報ニーズ——初期段階で「そもそもどんな選択肢があるか」を、比較段階では「実績や導入後の効果」を具体的に求めるケースが多い。
第三に情報接点の把握——Web検索、業界メディア、展示会、知人への相談、あるいは生成AIを介した情報探索も含め、顧客がどこで情報を集めているかを明らかにする。
第四に意思決定の構造——技術適合性を見る現場と投資対効果を問う経営層では、必要な情報の内容も粒度も異なる。
これら四つの観点は、それぞれが施策設計の具体的な起点になる。購買プロセスが見えれば施策を当てるタイミングが定まり、情報ニーズがわかればコンテンツの方向性が決まる。情報接点が明らかになれば媒体選定の根拠が得られ、意思決定構造がわかれば起案者向けと決裁者向けで情報を出し分ける設計が可能になる。調査の目的は「顧客を知ること」であるが、より具体的に言えば「施策設計の起点を得ること」が真のねらいである。
さらに、調査結果は、コンテンツ設計や媒体選定に直結する。例えば、Web検索と業界メディアを併用して情報を集める顧客と、まず知人や取引先に相談してから動く顧客とでは、情報を届ける接点もコンテンツの粒度も変わってくる。加えて、起案者が求める「課題解決の具体像」と決裁者が求める「投資判断の根拠」は性質が異なるため、同じ導線上であっても届ける情報の内容を出し分ける必要がある。こうした設計は営業部門との連携の前提にもなる。調査によって得られた購買行動の解像度が高いほど、マーケティングから営業への引き渡しの精度も上がり、「どの段階まで育成してから営業に渡すか」という判断の質も変わってくる。
調査は、顧客を「理解する」ことで終わるのではなく、コンテンツ設計や媒体選定、営業接続の基準といった具体的な設計要件に変換されてはじめて意味を持つ。リードジェネレーション手法やリードジェネレーションモデルは、この変換を経て組み立てていくものであり、一般的な手法論をそのまま当てはめて成果が出る領域ではない。
例えば、工場の自動化に用いるロボット・産業機械のBtoBマーケティング設計においては、顧客の購買行動は、自動化を検討する専門部署の有無によって、購買行動が大きく分かれることがわかった（図1）。専門知識を持つ企業はWebで自ら候補を絞り込んでから問い合わせてくるが、専門部署を持たない企業はそもそも何を基準に選べば良いかがわからず、相談から始まる。前者にはWeb上の情報整備——製品仕様の詳細、技術比較コンテンツ、導入事例など——が鍵になり、後者にはセミナーや個別相談のような対話型アプローチが有効だった。同じ商材であっても、組織体制や知識水準によって有効なリードジェネレーション手法は根本から変わる。こうした違いは、調査なしには見えてこない。
調査で購買行動が見えてきたら、次に取り組むのがTo-Beカスタマージャーニーの設計である。ここが本インサイトの核心にあたる。
As-Isのカスタマージャーニーは、顧客が現在どのような順序と接点で購買行動を進めているかの記述であり、調査による現状理解そのものだ。一方のTo-Beは、「ある段階にいる顧客が次の段階に進むためには、どのような情報を、どの接点を通じて届ける必要があるか」を設計するものである。As-Isが顧客の行動実態の把握であるのに対し、To-Beは自社が能動的に働きかけるための施策要件を定義する作業にあたる。
重要なのは、To-Beは理想像を空想するものではなく、As-Isで把握した顧客の実際の行動と心理を土台にして、「どこに、何の刺激を加えれば、次の段階に移行するか」を具体的に設計する点にある。
あるSaaSソリューションのマーケティング設計では、既存サービスの終了が購買ニーズ発生の重要な契機となることが予想された。そのためTo-Beカスタマージャーニーの設計では、「既存サービスに変更があるらしい」と気づいた段階の顧客には、課題認識を喚起する目的でWeb広告を配置。「代替サービスを探してみよう」と動き始めた段階には、選定基準や比較情報をLP上に用意した。「この会社のサービスが良さそうだ」と関心が高まった段階では、導入実績を提示し問い合わせへの後押しとした。ポイントは、各段階で顧客が感じている不安や関心を具体的に想定し、「この段階の顧客が、次に何を知れば一歩進むか」を定義したうえで、情報と接点の設計に落とし込んだ点にある。
ここで強調したいのが、接点創出としてのリードジェネレーションと関心育成としてのナーチャリングを、一連の導線として設計することの重要性だ。展示会で名刺を多く集めても、後続のフォローが定型的なメール配信にとどまれば関心は育たない。逆にナーチャリングの仕組みが整っていても、リード獲得が不十分であれば施策は空回りする。両者は別々の取り組みではなく、同じ導線上の前半と後半として設計する必要がある。To-Beカスタマージャーニーのもとで導線を一本に通すことで、最初の接触からナーチャリング、MQL（有望な見込み顧客）創出までが連続した設計になる。課題認識前の層には関心を喚起する情報を、比較検討段階には選定に資する情報を、問い合わせ直前には不安を解消し信頼を補強する情報を届ける。この段階設計が、導線の質を決定づける（図2）。
なお、ナーチャリングとは接触回数を増やすことではない。顧客が次の判断に進むために必要な情報を、適切な順番で届けることである。例えば、比較検討段階にある顧客に対して、いきなり導入実績だけを訴求しても響かないことがある。そもそもの選定基準や比較の観点が整理されていなければ、実績情報を受け取る土台がないからだ。こうした場合にはまず「何をどう比較すればよいか」という判断の枠組みを提示したうえで、そのあとに自社の強みや実績を伝える方が効果的な場合がある。ナーチャリングは「温度感を上げる施策」ではなく「判断を前進させる情報設計」として捉えることが、導線の実効性を高めるうえで重要になる。
To-Beカスタマージャーニーが描けたら、具体的な施策を選定し配置していく段階に入る。ここで意識しておきたいのは、インバウンド施策かアウトバウンド施策かを二項対立で捉えないことである（図3）。顧客の思考や探索行動に沿って自社へと導くインバウンド施策と、すでに課題や目的が顕在化している顧客にこちらから働きかけるアウトバウンド施策は、顧客の状態によって有効性が異なるためである。そのため、顧客の状態・ステータスを踏まえつつ、自社の伝えたい情報を購買特性・購買プロセスに合わせて組み合わせることが重要となる。また、予算の制約によりデジタル広告（アウトバウンド）を活用しない場合、接点や配信母数を確保できず、施策効果の検証が難しくなるという課題も生じる。
なお、こうした状況を回避し、顧客データを最大限活用するために、アビームコンサルティングではAIペルソナによるマーケティング高度化を支援している。それはまた別の機会に紹介したい。
顧客が能動的に情報を探している段階では、インバウンド型のアプローチ——SEO、コンテンツマーケティング、ホワイトペーパー、PRなど——が有効になりやすい。一方、ターゲットが明確で顧客側にまだ課題認識が薄い場合には、DM、セミナー、展示会などアウトバウンド型で接点をつくる方が適しているケースもある。どの段階にどの施策を配置するかは、調査で把握した顧客の情報接点をもとに検討していくことになる。
顧客の関心段階に沿って施策の役割を整理すると、全体像が見えやすくなる。初期の認知形成段階ではPRや広告による関心喚起が中心になり、情報探索段階ではSEOやコンテンツマーケティングによって自社の情報に触れてもらう役割が大きくなる。比較検討段階に入るとホワイトペーパーや導入事例が判断材料として機能し、問い合わせ直前ではセミナーでの直接対話や個別の提案が最後の後押しになりうる。このように段階ごとにインバウンドとアウトバウンドの役割配分は変わっていく。どの段階に注力すべきかは商材や市場環境によっても異なるため、一律の正解はない。自社の顧客がどの段階で停滞しやすいかを見極め、そこに重点的に施策を配置する発想が求められる。
また、施策の流れは必ずしも一方向で進むわけではない。アウトバウンドで最初の接点を持ち、関心が芽生えた段階でインバウンドのコンテンツに誘導するケースもあれば、Webでの情報収集から入った顧客がセミナーに参加し、再びWebに戻って詳細を調べるといった往復も起こりうる。顧客の行動は直線的ではなく、関心の高まりや社内事情の変化によって前後することもある。こうした動きに対応できる柔軟な導線設計が求められる。
併せて整理しておきたいのが、顧客が使う情報接点ごとに適切な情報を配置するという考え方だ。検索で探す顧客にはSEOとコンテンツで応え、業界メディアを読む層にはPRや記事広告で届け、対面での情報収集を重視する層にはセミナーや展示会で接触する。施策は「何をやるか」ではなく「どこに何の情報を置くか」を設計することが重要だ。
施策を設計したら、それぞれの効果を見るための指標も整理しておきたい。Web施策であれば流入数やコンテンツごとの閲覧数、ホワイトペーパーであればダウンロード数と後続のサイト再訪率、セミナーであれば参加後の問い合わせ率などが考えられる。ただし個別施策のKPIだけを追っていても導線全体の改善にはつながりにくい。段階間の遷移率——つまり「この段階から次の段階に進んだ割合」——を把握し、どこにボトルネックがあるかを特定することが、導線改善の起点になる。例えば、コンテンツの閲覧数は十分なのに資料請求に至らないのであれば、情報の深さや提示の仕方に課題がある可能性がある。こうした分析は、導線設計の精度を高めるためのフィードバックとして機能する。
MQLの定義も欠かせない。MQLとは単に連絡先を取得したリードではなく、営業が接続すべき見込み度に達した状態を指す。コンテンツの複数回閲覧やセミナー参加といった行動の重なりをもとに引き渡し基準を設けることで、ナーチャリングのゴールが明確になり、導線全体に方向性が生まれる。
MQLの基準はマーケティング部門だけで決めるものではない。営業部門との間で「どの状態のリードを引き渡すか」を擦り合わせておくことが重要になる。資料請求、セミナー参加、比較ページへの再訪、特定コンテンツの閲覧など、どの行動を見込み度の上昇とみなすかを部門横断で整理する。この擦り合わせがなければ、マーケティング側は「渡したリードが放置される」と感じ、営業側は「商談にならないリードが来る」と感じる——この認識の齟齬が、導線全体の効果を損なう原因になりやすい。MQLの定義は固定的なものではなく、運用を通じて営業側のフィードバックを受けながら調整していくことで、引き渡しの精度は徐々に高まっていく。
最終的には、自社の商材特性と顧客の行動パターンに応じたリードジェネレーションモデルを構築することが目標になる。検索起点型、イベント起点型、指名接触型、コンテンツ育成型といった類型は考え方の参考にはなるが、どれが最適かは顧客ごとに異なる。例えば、同じ業界であっても、商材の新しさや競合環境、顧客の情報リテラシーによって有効なモデルは変わりうる。調査に裏づけられた設計を経てこそ、実効性のあるモデルが見えてくる。
なお、リードジェネレーションモデルは一度描けば終わりではない。例えば、検索起点型を想定していても、実際にはイベント経由の方が質の高いMQLにつながることがある。どの接点で離脱が起き、どの情報が次の段階への後押しになったのかを検証し、実行結果をもとにモデルを見直していく姿勢が欠かせない。「設計→実行→検証→改善」というサイクルを回し続けることでモデルの精度は高まっていく。初期の仮説が外れること自体は問題ではない。むしろ、実行データをもとに仮説を修正できる体制を持っているかどうかが、中長期的な成果を分ける。運用開始後のデータを設計にフィードバックする仕組みを初期段階から組み込んでおくことが重要である。
近年、検索行動の一部が生成AIに置き換わるなど顧客接点のあり方が変化しており、検索起点のリード獲得においても、従来のSEO中心の設計に加え、AIO（AI検索最適化）やLLMO（大規模言語モデル最適化）への対応が求められつつある。
現時点では、SEO経由の流入は一定の比率を維持しつつ、Google AI Overview（AIによる概要）経由が拡大しており、生成AI経由の流入はまだ限定的である。しかし今後は、生成AIを起点とした情報探索の拡大により、流入構造そのものが変化していくと見込まれる。
そのため、顧客の情報探索行動の変化を踏まえて、SEO・AIO・LLMOといった導線を個別に捉えるのではなく、組み合わせて設計していくことが重要となる（図4）。すなわち、「どのチャネルで接点を創出するか」ではなく、「どのような探索行動の中で自社が認知・選択されるか」という視点への転換が求められている。
アビームコンサルティングでは、こうした生成AIの影響も踏まえたマーケティングの高度化について、一貫して支援している。具体的な対応策については、別途解説したい。
新ブランド・新事業の問い合わせ獲得において最も重要なのは、「設計」という視座を持つことである。
個別施策の工夫に意味がないわけではない。しかし、それらが顧客の購買行動への理解に基づいていなければ、打ち手はどうしても断片にとどまる。本インサイトで示してきたように、まず調査で購買行動と情報接点を把握し、To-Beカスタマージャーニーとして導線を描く。リードジェネレーションからナーチャリング、MQL創出までを一つの流れとして設計し、そこに施策を配置する。さらに実行後のデータを検証し、導線全体を改善していく。この順序と循環を踏むことで、はじめて導線は機能する。
「施策は動いている。しかし問い合わせにはつながらない」——そう感じているならば、足りないのは新たな施策ではなく、それらをつなぐ設計なのかもしれない。こうした設計は顧客調査、戦略策定、施策設計、実行と改善という複数のフェーズを横断する取り組みである。調査の知見が施策に反映され、施策の結果が設計にフィードバックされるという循環を、一貫した視点で組み立てられるかどうかが、問い合わせ獲得の成果を左右する。
顧客調査から戦略設計、施策設計、実行後の改善までを横断的に捉え、設計と実行を一体で進めていく視点こそが、問い合わせ獲得の成果を高めるための鍵になる。部分最適に陥ることなく、導線全体を一貫して見渡せるかどうかが問われている。
MAやSFAツールを導入しても成果につながらない要因の多くは、マーケティングとセールスの分断、すなわち部門間の導線設計が不十分な点にある。ツール導入が目的化し、顧客の購買プロセスを横断した設計がなされていないケースも少なくない。
アビームコンサルティングでは、Salesforceをはじめツールの導入・定着支援に加え、組織・業務・プロセスを横断した最適化により、全体のパフォーマンス向上を支援してきた多くの実績を有する。さらに、AIエージェントによる業務効率化や、AIペルソナによる戦略・シナリオの高度化を通じて、セールスとマーケティングを一体化し、パイプラインの強化を支援している。
個々の施策を実行しているにもかかわらず成果に結びついていない場合は、その背景にある設計を見直すことが重要である。ぜひ一度ご相談いただきたい。
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