%20(%E8%83%8C%E6%99%AF%E3%81%82%E3%82%8A).png?width=130&height=39&name=%E6%9C%80%E7%B5%82Start%20Link%20(500%20x%20150%20px)%20(%E8%83%8C%E6%99%AF%E3%81%82%E3%82%8A).png "StartLink"){kind=logo}
この記事の結論
インテントデータは、見込み客の行動から「今、検討を進めている企業」を見つけるためのデータです。シグナルをCRMに集約し、スコアと通知の仕組みに組み込むと、マーケティングと営業が同じ根拠で動けます。
インテントデータは、見込み客の行動から「今、検討を進めている企業」を見つけるためのデータです。シグナルをCRMに集約し、スコアと通知の仕組みに組み込むと、マーケティングと営業が同じ根拠で動けます。
「自社の製品カテゴリに興味を持っている企業が、今まさにどこにいるか分かったら——」「架電リストは作っているが、どの会社から当たればよいか決め手がない——」「失注した会社が再検討を始めたことに、気づいたときには他社に決まっていた——」。BtoBマーケティングと営業の現場で、こうした悩みに応える手段のひとつがインテントデータです。
インテントデータとは、見込み客のオンライン上の行動から「購買意図（インテント）」の兆候を読み取るデータです。自社サイト外の情報収集行動まで含めて捉えることで、問い合わせが来る前の段階で検討中の企業に気づけるようになります。
本記事は「BtoB広告運用の完全ガイド｜8つの手法と費用対効果を最大化する戦略」シリーズの一部です。
この記事でわかること
マーケティング・営業・CRMの取り組みを検討されている方に向けて、インテントデータの基本から、HubSpotでの運用の組み立て方までを整理します。
- インテントデータの定義とシグナルの読み方 — 購買意図の兆候にあたる行動と、その強度の読み分け方を解説します。
- ファーストパーティとサードパーティの違い — 自社で集めるデータと外部から取得するデータの守備範囲、組み合わせ方がわかります。
- マーケティング・営業での活用シーン各5つ — ABM、広告、スコアリング、アウトバウンド、休眠顧客の掘り起こしまで、場面ごとの判断の仕方を紹介します。
- HubSpot Breezeとの連携と全体フロー — コンタクトから取引、顧客、請求までの流れのどこでインテントデータを使うかを示します。
- 注意点と段階的な始め方 — 精度・プライバシーの扱いと、ファーストパーティから始める進め方を説明します。
インテントデータとは
インテントデータ（Intent Data）とは、企業や個人がオンライン上で特定のトピックやソリューションに対して示す「購買意図の兆候」を表すデータです。フォーム送信のような明確な接点より手前にある行動を拾える点が特徴です。この節では、定義と代表的なシグナル、そしてシグナルの読み分け方を整理します。
問い合わせの手前にある行動をデータで捉える
従来のBtoBマーケティングでは、自社サイトへの訪問やフォーム送信がなければ、見込み客の興味関心を知ることはできませんでした。インテントデータを活用すると、自社サイト外での情報収集行動——競合比較記事の閲覧、製品カテゴリの検索、業界レポートのダウンロードなど——を捕捉し、「今、購買を検討している企業」を絞り込めます。
私たちは、データの量よりも「どのシグナルを見たら、誰が、何をするか」を先に決めておくことが成果の分かれ目になると考えています。
この領域に関心がある方にはインテントセールスとは？データドリブンな営業手法でアポ率を上げる方法もおすすめです。
具体的なインテントシグナルの例
代表的なシグナルと、その意味・強度は次のとおりです。
| シグナル | 意味 | 強度 |
|---|---|---|
| 特定キーワードの検索回数増加 | そのテーマへの関心が高まっている | 中 |
| 競合製品のレビュー記事の閲覧 | 製品比較・検討段階にある | 高 |
| 業界レポートのダウンロード | 課題認識が生まれている | 中 |
| 価格比較ページの閲覧 | 導入予算の検討段階 | 高 |
| 自社サイトの複数ページ閲覧 | 具体的な興味がある | 高 |
| 展示会・ウェビナーへの登録 | 情報収集を積極的に行っている | 中〜高 |
この表は、強度「中」が「課題に気づき、情報を集め始めた段階」、強度「高」が「比較や予算の検討に入った段階」と読むと整理しやすくなります。
シグナルの強度をどう読み分けるか
シグナルは単独で見るより、「同じ企業で重なっているか」「直近で増えているか」の2点で判断すると扱いやすくなります。本記事では、次のように対応を分けることをおすすめします。
| シグナルの状況 | 判断 | 次の行動 |
|---|---|---|
| 強度「高」が同じ企業で複数重なっている | 比較・予算の検討段階にある可能性が高い | 営業の個別アプローチ候補に入れ、担当者にタスクを割り当てる |
| 強度「高」が1つだけ見つかった | 偶発的な閲覧の可能性も残る | 広告・メールで接点を作り、自社サイトでの行動を追う |
| 強度「中」が継続して増えている | 課題認識が深まっている | 課題解決型のコンテンツやウェビナーに誘導する |
| 強度「中」が一時的に出ただけ | 関心はあるが検討前 | ナーチャリング対象として残し、追加のシグナルを待つ |
どの段階で営業に渡すかは、自社の商材の検討期間や営業体制によって変わります。最初は上の分け方で運用し、営業に渡した企業が商談に進んだかどうかを見て、境目を調整していく進め方が現実的です。
インテントデータの2つの種類
インテントデータは、誰が収集したデータかによって大きく2種類に分かれます。自社で集める「ファーストパーティ」と、外部の事業者が提供する「サードパーティ」です。それぞれ見える範囲と精度が異なるため、役割を分けて組み合わせるのが基本です。
ファーストパーティ・インテントデータ
自社が直接収集するデータです。自社のWebサイト、メール、MAツール、CRMから取得できます。
| データソース | 取得できる情報 | 特徴 |
|---|---|---|
| 自社Webサイト | ページ閲覧、滞在時間、訪問頻度 | 精度が高いが、自社サイト訪問者に限定 |
| メールマーケティング | 開封率、クリック率、閲覧コンテンツ | 既存リードの行動のみ |
| CRM/MAツール | フォーム送信、ダウンロード、イベント参加 | 構造化されたデータ |
| チャット・問い合わせ | 質問内容、関心領域 | 高い意図を示すが量は少ない |
メリット: データの正確性が高く、既存ツールで取得できるため追加コストがかかりません。
デメリット: 自社と接点のある見込み客に限定されます。
サードパーティ・インテントデータ
外部のデータプロバイダーが収集・提供するデータです。自社サイト外での見込み客の行動を把握できます。
| データソース | 取得できる情報 | 特徴 |
|---|---|---|
| パブリッシャーネットワーク | 業界メディアでの閲覧行動 | カバレッジが広い |
| 検索データ | 特定キーワードの検索トレンド | 購買意図の初期段階を捕捉 |
| レビューサイト | 製品比較・レビュー閲覧 | 検討段階のシグナル |
| ソーシャルメディア | 業界トピックへのエンゲージメント | 関心領域の特定 |
| テクノロジーインストールデータ | 利用中のツール・技術スタック | 競合ユーザーの特定 |
メリット: 自社と接点がない「潜在顧客」を発見できます。
デメリット: データの精度はファーストパーティに劣り、外部サービスの契約費用がかかります。
組み合わせて使う：「発見」と「追跡」の役割分担
サードパーティデータで「今、関心を持ち始めた企業」を発見し、ファーストパーティデータで「自社サイトでの行動」を追跡する——この組み合わせで、インテントデータの効果を引き出しやすくなります。
どちらに重心を置くかは、自社の接点の量で判断できます。自社サイトへの訪問や既存リードの蓄積が十分にあり、そこから商談を拾いきれていない場合は、まずファーストパーティデータの活用を固めるほうが先です。反対に、既存リードが少なく新規の接点づくりが課題であれば、サードパーティデータで発見を補う意味が大きくなります。どちらの場合も、最終的には両方のシグナルを同じ会社レコードの上で見られる状態をめざします。
インテントデータの収集方法とCRMへの集約
インテントデータは、Webサイト解析やMAツール、外部プロバイダーなど複数の経路から集まります。経路が増えるほど、データをどこに集めて誰が見るかを決めておかないと、活用の前に管理の手間が膨らみます。この節では収集方法を整理したうえで、CRMに集約する考え方を説明します。
主な収集方法とツール例
| 方法 | 対象データ | ツール例 |
|---|---|---|
| Webサイト解析 | ファーストパーティ | HubSpot、GA4、Hotjar |
| MAツール | ファーストパーティ | HubSpot、Marketo、SATORI |
| IPアドレス解析 | ファーストパーティ | どこどこJP、LBC |
| インテントデータプロバイダー | サードパーティ | Sales Marker、Bombora、G2 |
| ABMツール | サードパーティ | FORCAS、Demandbase、6sense |
| リバースIP+行動分析 | 両方 | HubSpot Breeze、Leadfeeder |
この点についてはインテントデータツール比較が参考になります。
表を読むときは「対象データ」の列から見ると選びやすくなります。ファーストパーティの手段は既存のサイト解析・MAで始められるものが中心で、サードパーティの手段は外部サービスの契約を前提にします。ツールの機能比較に入る前に、「自社に足りないのは発見か、追跡か」を決めておくと、比較の軸がぶれません。
スプレッドシートでシグナルを管理すると起きること
インテントデータを使い始めたとき、プロバイダーの管理画面からCSVを書き出し、スプレッドシートで社名を照合して営業に共有する、という運用から入るケースがあります。少量のうちは回りますが、続けるうちに次のような問題が起きやすくなります。
- 社名の表記ゆれで、同じ会社が別の行として扱われる
- 書き出しの間隔が空き、シグナルを見た時点で検討が先に進んでいる
- 誰がどの会社に連絡したのかが、別のシートやチャットに分散する
- シグナルと商談の結果が紐づかないため、どのシグナルが受注につながったかを検証できない
特に最後の点は、インテントデータへの投資を続けるかどうかの判断に直結します。シグナルを見た企業がその後どうなったかを追えなければ、効果を説明する材料が残りません。
会社・コンタクト・取引に紐づけて一元管理する
HubSpotのようなCRMでは、会社・コンタクト・取引が互いに関連付けられた形で管理されます。インテントデータもこの構造に乗せると、シグナルから商談、受注・失注までを一続きで追えるようになります。
受け皿の決め方は次のとおりです。サードパーティデータの多くは企業単位のシグナルなので、会社レコードに記録します。自社サイトでフォーム送信などにより個人が特定できた行動は、コンタクトに記録します。営業が動いて商談が生まれたら取引を作成し、会社・コンタクトと関連付けます。こうしておくと、後から「どのシグナルがあった会社が受注したか」をレポートで集計できます。
記録する項目は最小限に絞ることをおすすめします。例えば「検知したトピック」「検知日」「シグナルの出どころ（ファースト／サード）」の3つがあれば、優先順位付けにも効果検証にも使えます。使われない項目を増やすと入力も確認も負担になるため、まずはこの程度から始め、レポートで使う場面が出てきたら追加する進め方が扱いやすいと考えています。
マーケティングでの活用シーン5つ
マーケティングでは、インテントデータを「誰に、何を、いつ届けるか」の判断材料として使います。ここでは5つの活用シーンを、性質の近いものごとに3つにまとめて紹介します。いずれも、シグナルをCRM上の会社・コンタクトに記録してあることが前提になります。
ABMターゲットリストの精緻化と広告ターゲティング（シーン1・2）
1. ABMターゲットリストの精緻化
インテントデータを使うと、ICP（理想顧客像）に合致するだけでなく「今、購買意図がある」企業をターゲットリストに優先的に含められます。
活用例: 次の流れで進めます。
- ICPに合致する企業を抽出 ── FORCASを使う
- 購買意図のある企業を優先 ── Sales Markerのインテントデータで「CRM」関連キーワードを検索している企業を選ぶ
- ターゲットアカウントに設定 ── HubSpotに登録する
2. 広告ターゲティングの最適化
インテントシグナルが高い企業に対してLinkedIn広告やDSP広告を集中配信し、広告予算を検討段階にある企業へ寄せられます。
ICPとインテントシグナルの2軸で企業を分けると、施策の配分を決めやすくなります。本記事では次のように整理します。
| ICPとの合致 | インテントシグナル | 施策の方向 |
|---|---|---|
| 合致 | あり | ターゲットアカウントに設定し、広告と営業の個別アプローチを組み合わせる |
| 合致 | なし | 広告・コンテンツで認知を維持し、シグナルの発生を待つ |
| 合致しない | あり | 優先度は下げ、ICPの定義を見直す材料として記録する |
| 合致しない | なし | 施策の対象外 |
ABMの考え方そのものはABM（アカウントベースドマーケティング）とは？基礎から実践まで徹底解説で詳しく解説しています。
コンテンツパーソナライゼーションとイベント集客（シーン3・5）
3. コンテンツパーソナライゼーション
企業が関心を持っているトピックに基づいて、メール配信やWebサイトのコンテンツを調整します。例えば、次のような出し分けです。
- 競合比較のシグナルが出ている企業 ── 比較の観点を整理した資料を案内する
- 業界レポートの閲覧が中心の企業 ── 課題整理型の記事を案内する
5. イベント・ウェビナーの集客最適化
関連トピックのインテントスコアが高い企業を優先的にイベントに招待し、参加率と商談化率を高めます。招待後は、参加・欠席の結果をコンタクトに残しておくと、次の施策の対象を絞り込む材料になります。
どちらのシーンでも、出し分けのパターンを増やしすぎないことが運用を続けるポイントになってきます。最初は「比較検討段階」と「情報収集段階」の2パターン程度から始め、反応に差が出た時点でパターンを分けていくと、コンテンツ制作の負担を抑えられます。
リードスコアリングの精度向上（シーン4）
4. リードスコアリングの精度向上
従来の属性スコア（企業規模、役職）に加えて、インテントスコアを組み合わせることで、「今アプローチすべきリード」を見極めやすくなります。
| スコアリング要素 | 従来型 | インテント強化型 |
|---|---|---|
| 企業規模 | ◎ | ◎ |
| 役職・部署 | ◎ | ◎ |
| メール開封 | ○ | ○ |
| サイト訪問 | ○ | ○ |
| インテントシグナル | × | ◎（追加） |
| 競合比較行動 | × | ◎（追加） |
この表のとおり、インテント強化型は従来の要素を置き換えるのではなく、上乗せする形です。属性が合っていても検討時期でない企業と、属性もタイミングも合う企業を区別できる点が違いになります。
運用では、インテントシグナルの配点を「検知から時間が経つほど重みを下げる」設計にしておくと、過去の関心だけでスコアが高止まりするのを防げます。スコアのしきい値を決めたら、MQLに上がったリードがその後商談になったかを取引データと突き合わせ、商談化しないリードが多い場合はインテント側の配点を、取りこぼしが多い場合は属性側の条件を見直します。
営業での活用シーン5つ
営業では、インテントデータを「どこから当たるか」「何を話すか」「いつ再訪するか」の判断に使います。5つのシーンを、新規アプローチ・競合対応・既存の関係の掘り起こしの3つに分けて紹介します。シグナルを見た営業が次に何をするかを、ワークフローやタスクとして決めておくと、担当者が替わっても同じ動きを再現できます。
アウトバウンドの優先順位付けと商談準備（シーン1・2）
1. アウトバウンド営業の優先順位付け
インテントスコアの高い企業から順にアプローチすることで、反応が見込める相手から時間を使えるようになります。リスト全体を上から順に当たるやり方と比べ、限られた架電・メールの時間をどこに使うかの根拠を持てる点が利点です。
2. 商談時のインサイト提供
「御社では最近〇〇領域の情報収集をされていると思いますが」というアプローチで、的確な課題ヒアリングにつなげられます。
商談前の情報収集には、HubSpotのAI機能Breezeも使えます。以下の画面は、取引レコード上でBreezeが企業情報や最新ニュースを自動で収集した例です。
レコードを開くだけで商談準備に必要な最新情報を把握できるため、インテントシグナルで「なぜ今この会社か」を、企業情報で「この会社の状況はどうか」を押さえる、という分担で準備を進められます。
競合検討の早期検知（シーン3）
3. 競合検討の早期検知
競合製品のレビューや比較記事の閲覧が検出された場合、営業担当にアラートを飛ばし、早期のフォローアップを促します。
アラートを受けた後の動きは、その会社との関係で分けておくと迷いません。進行中の取引がある会社なら、取引の担当者にタスクを作成し、比較の観点を整理した資料を添えてフォローします。取引がない会社なら、インサイドセールスのアプローチ対象に加えます。この振り分けをワークフローで自動化しておけば、通知を見た人の判断に頼らず、誰が担当でも同じ対応が取れます。
通知の条件は、受け取った担当者が当日中に行動を決められる範囲に絞ってください。運用を始めて開かれないまま残る通知が増えてきたら、その条件から外していくと、通知が埋もれるのを防げます。
休眠・失注企業の再活性化とアップセル（シーン4・5）
4. 休眠顧客の再活性化
過去に商談が停滞した企業が再び関連トピックを検索し始めた場合、適したタイミングで再アプローチできます。
ここで効いてくるのが、ライフサイクルステージの設計です。本記事では、リード→MQL→SQL→商談→顧客という流れに加えて、失注した企業を「掘り起こし対象」としてナーチャリングに戻すループを持たせることをおすすめします。失注時に失注理由（価格、競合他社、製品機能、時期、社内決裁など）を記録しておけば、再びシグナルが出たとき「前回は時期の問題で見送った会社が、また動き始めた」と判断でき、前回の論点を踏まえた提案ができます。
5. アップセル・クロスセルの機会発見
既存顧客が新たな製品カテゴリを検索していれば、追加提案を検討するきっかけになります。既存顧客は、取引から受注、請求まで進んだ会社です。追加提案の前に、現在の契約内容や請求の状況、サポートへの問い合わせ状況を会社レコード上で見ておくと、相手の状況に合った提案になります。
HubSpot Breezeとインテントデータ
HubSpotでは、AI機能Breezeがインテントデータの検出と活用を支えます。CRM・MAと同じ基盤で動くため、シグナルの発見から施策の実行、営業のアプローチまでを分断せずにつなげられる点が特徴です。この節では、Breezeの機能と、全体フローの中での使いどころ、AIと人の分担を整理します。
Breezeに含まれる主な機能
HubSpotのAI機能「Breeze」には、インテントデータを活用した以下の機能が含まれています。
- Breeze Intelligence: 企業データの自動エンリッチメント、バイヤーインテントの検出
- バイヤーインテント: ターゲット企業がどのトピックに関心を持っているかを自動分析
- スコアリング連携: インテントシグナルをリードスコアに自動反映
- 営業通知: インテントスコアの急上昇時に営業担当に自動アラート
Breezeの各機能がどの製品・サブスクリプションで提供されるかは、HubSpotの製品・サービスカタログに記載されています（出典：HubSpot Product and Services Catalog）。導入前に、自社の契約で使える範囲をカタログと照らし合わせておくと、設計の途中で前提が崩れるのを避けられます。
企業データの自動補完のイメージとして、次の画面は、スマートプロパティによって会社一覧にAIで値が自動入力された結果です。
会社一覧に実データが自動で埋まるため、手作業で企業情報を調べて転記する手間を減らせます。インテントシグナルを判断するときの前提となる企業属性を揃えておく、という意味でも役立ちます。
コンタクトから請求までの流れのどこで使うか
インテントデータは単体の機能として見るより、顧客との関係が進む流れの中に位置づけると使い方がはっきりします。本記事では次のように整理します。
| 段階 | インテントデータの使い方 | 連携するHubSpotの機能 |
|---|---|---|
| コンタクト・会社（リード獲得〜育成） | ターゲットアカウントの選定、コンテンツの出し分け | 会社レコード、リスト、メール |
| リードの選別（MQL・SQL） | インテントシグナルを加味したスコアで営業に渡す対象を決める | リードスコア、ワークフロー |
| 取引（商談） | 競合検討の検知、商談準備のインサイト | 取引パイプライン、タスク、通知 |
| 顧客（受注後） | 追加ニーズの兆候を捉え、アップセル・クロスセルの機会にする | 会社レコード、取引 |
| 請求（契約継続） | 契約内容と照らし合わせて提案の時期と内容を決める | 取引に紐づく請求情報 |
この流れがひとつのCRMにつながっていると、シグナルが出た会社のその後を、商談・受注・請求まで同じ画面で追えます。逆に、インテントデータのツールとCRMが分かれたままだと、どのシグナルが売上につながったのかを説明する材料が残りません。
AIに任せる部分と人が判断する部分
Breezeは、シグナルの検出や情報の収集・整理を任せるのに向いています。一方で、どのシグナルを重視するか、誰にどう提案するかといった判断は、事業や顧客を理解している人が担う領域です。
| AIに任せやすいこと | 人が判断すること |
|---|---|
| 企業情報のWebリサーチ・データの補完 | ICPとターゲットアカウントの定義 |
| インテントシグナルの検出と通知 | どのシグナルを営業に渡す基準にするか |
| アプローチメールの下書き | 最終的な送信の判断と文面の調整 |
| 問い合わせ内容の分類 | 大型案件のアプローチ方針 |
AIが作成したメールは、送信前に担当者が内容を見てから送る運用をおすすめします。特に、案件規模が大きくなりそうな企業へのアプローチは、AIのリサーチ結果を参考にしつつ、文面は担当者が自分で書くほうが、相手の状況に踏み込んだ提案になると考えています。
インテントデータ活用の注意点
インテントデータは便利な反面、精度や個人情報の扱い、効果の測り方で判断を誤りやすいデータでもあります。この節では、運用を始める前に決めておきたい3つの論点を整理します。いずれも、導入後に後から変えようとすると手戻りが大きくなる部分です。
データの精度を過信しない
サードパーティのインテントデータは、あくまで「兆候」です。
判断の分かれ目は、シグナルを裏付ける別の情報があるかどうかです。
- ファーストパーティの行動も同じ会社で見られる ── 自社サイトの閲覧やメールのクリックなどが重なっていれば、営業の個別アプローチに進める
- サードパーティのシグナルだけ ── 広告やメールで接点を作る段階にとどめ、自社側の反応が出るのを待つ
プライバシーへの配慮
個人を特定する形でのインテントデータ活用は、個人情報保護法やGDPRに抵触する可能性があります。企業単位での活用を基本とし、法務部門と連携してコンプライアンスを確保してください。
国内では、Cookieや閲覧履歴のように単体では個人情報に該当しない情報も「個人関連情報」と位置づけられており、提供先で個人データとして取得されることが想定される場合には、本人の同意が得られていることの確認が求められます（出典：個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」）。
外部のインテントデータを自社のコンタクト情報と結びつける運用を検討する場合は、次の順で決めてください。
- プロバイダーへ問い合わせる ── データの取得方法と同意の扱いを確認する
- 回答を法務部門と共有する ── 確認した内容を伝える
- 利用の範囲を決める ── 企業単位の利用にとどめるか、個人と紐づけるかを選ぶ
効果検証の設計を先に決める
インテントデータの効果は、シグナルを使った企業と使わなかった企業で、その後の商談化や受注に差があるかで測ります。導入前に「どの指標で、何と比べるか」を決めておかないと、続けるかどうかの判断がつきません。
具体的には、次の順で進めます。
- 記録用のプロパティを残す ── シグナルを検知した会社に、検知日・トピックなどを入れる
- 取引を関連付ける ── 取引の作成・受注・失注をその会社に結びつけておく
- レポートで比べる ── 検知ありの会社と検知なしの会社の商談化の状況を見る
差が見えない場合は、シグナルの種類ごとに分けて集計し、商談につながらないシグナルを判断基準から外していきます。
HubSpotでインテントデータ活用を進める3つの段階
インテントデータの活用を実務に落とし込むには、CRMツールの活用が欠かせません。いきなりすべてを揃えるより、手元のデータで運用を固めてから範囲を広げるほうが、社内に定着させやすくなります。ここでは、段階ごとの目標と、次に進む目安を示します。
第1段階：ファーストパーティデータから始める
まずはファーストパーティデータ（自社サイト訪問者の行動分析）から始め、効果が確認できたらサードパーティデータの導入を検討するのが堅実です。
この段階では、自社サイトの閲覧やフォーム送信、メールのクリックをコンタクト・会社に記録し、どの行動をした企業が商談に進んだかを見られる状態を作ります。
営業とマーケティングが同じ会社レコードを見て、「この会社は今どの段階か」を説明できるようになったら、次の段階に進む目安です。
第2段階：スコアと通知を仕組みにする
次に、行動データをリードスコアに反映し、一定のスコアに達した企業を営業に渡す流れをワークフローで組みます。
- スコアへの反映 ── 行動データをリードスコアに入れる
- 営業への引き渡し ── 一定のスコアに達した企業を渡す
- 割り当てとタスク作成 ── 自動化しておけば、特定の担当者の経験に頼らず、新しく入ったメンバーでも同じ基準で動ける
スコアリングの設計手順は「HubSpotリードスコアリング設定ガイド｜スコアリングモデルの設計から運用改善まで」で解説しています。
営業に渡したリードの多くが商談になり、営業側からもスコアの基準に納得が得られている状態になれば、仕組みとして回っていると判断できます。
第3段階：サードパーティデータを追加する
ファーストパーティの運用が回り始めたら、サードパーティデータで「まだ接点のない企業」の発見を補います。追加するときは、第1段階で作った会社レコードのプロパティに同じ形で記録し、既存のスコアや通知の仕組みに組み込みます。
ここでツールを選ぶ前に、「どのトピックのシグナルがほしいか」を自社の商材の言葉で書き出しておくと、プロバイダーが扱うトピックとの相性を比べやすくなります。どこまで外部データに頼るか、どの部門が運用を持つかは、商材や体制に合わせて設計してください。
よくある質問
Q1. ファーストパーティとサードパーティのインテントデータはどう違いますか？
収集元と守備範囲が異なります。ファーストパーティは自社Webサイト・メール・CRM/MAから直接取得するデータで、精度が高く追加コストもかからない一方、自社と接点のある見込み客に限定されます。サードパーティは業界メディアや検索・レビューサイトでの行動を外部プロバイダーから取得するもので、接点のない潜在顧客を発見できる反面、精度は劣り契約費用がかかります。
Q2. どちらのデータから導入すべきですか？
ファーストパーティデータからをおすすめします。自社サイト訪問者の行動分析で効果を確かめてから、サードパーティの導入を検討する進め方が堅実です。最終的には、サードパーティで「今、関心を持ち始めた企業」を発見し、ファーストパーティで自社サイト上の行動を追跡する組み合わせが、効果を引き出しやすい形です。
Q3. 購買意図が強いシグナルはどれですか？
強度が「高」とされるのは、競合製品のレビュー記事の閲覧、価格比較ページの閲覧、自社サイトの複数ページ閲覧です。特定キーワードの検索回数増加や業界レポートのダウンロードは強度「中」で、課題認識が生まれた段階にあたります。サードパーティのシグナルはあくまで兆候なので、自社サイトでの行動など別の情報と重なったときに営業アプローチへ進める判断をおすすめします。
Q4. HubSpotではインテントデータをどう活用できますか？
AI機能Breezeに含まれるBreeze Intelligenceが、企業データの自動エンリッチメントとバイヤーインテントの検出を担います。ターゲット企業がどのトピックに関心を持っているかを自動分析し、インテントシグナルをリードスコアへ反映、スコア急上昇時には営業担当へ自動アラートを送れます。CRM/MAと統合されているため、発見から施策実行・営業アプローチまでを同じ基盤で進められます。
Q5. スプレッドシートでの管理から始めても問題ありませんか？
少量のシグナルを試しに見る段階であれば、スプレッドシートでも始められます。ただし、社名の表記ゆれや更新の遅れ、対応履歴の分散が起きやすく、シグナルと商談の結果を結びつけて効果を検証することが難しくなります。継続して使う方針が決まった時点で、会社・コンタクト・取引と紐づけられるCRMに移すと、効果の説明や担当者間の引き継ぎがしやすくなります。
まとめ
インテントデータは、見込み客の行動から購買意図の兆候を読み取り、BtoBマーケティングと営業の判断を「推測」から「データに基づく判断」に変えていくためのデータです。本記事の要点は次のとおりです。
- シグナルは強度だけでなく、同じ企業で重なっているか、増えているかで読み分ける
- ファーストパーティは「追跡」、サードパーティは「発見」と役割を分けて組み合わせる
- マーケティングではABMリスト・広告・コンテンツ・スコアリング・イベントに、営業では優先順位付け・商談準備・競合検知・失注企業の掘り起こし・アップセルに使う
- シグナルは会社・コンタクト・取引に紐づけて管理し、受注・請求までの流れの中で効果を検証する
- 精度とプライバシーの扱い、効果の測り方は導入前に決めておく
まずは、自社サイトの閲覧やフォーム送信といったファーストパーティデータを、会社レコードに記録するところから始めてみてください。次の行動としては、以下の3ステップがおすすめです。
- 自社にとって「購買意図が強い」と言える行動を、本記事のシグナル表を参考に3つ程度書き出す
- その行動を記録する会社レコードのプロパティ（検知したトピック・検知日・出どころ）を用意する
- 記録した会社が商談・受注に進んだかを、取引と関連付けてレポートで見られるようにする
CRMを活用した業務効率化やAIとの連携に関するご相談は、StartLinkまでお気軽にお問い合わせください。
このテーマに関連する記事はWeb広告・ABMカテゴリで網羅的にまとめています。
あわせて読みたい
記事の内容を、そのまま実務に落とし込みたい方向け
HubSpotゴールドパートナーのStartLinkが、HubSpot導入・AI活用・CRM整備・業務効率化までをまとめて支援しています。記事で気になったテーマを、そのまま相談ベースで整理できます。
次に読む
株式会社StartLinkは、事業推進に関わる「販売促進」「DXによる業務効率化（ERP/CRM/SFA/MAの導入）」などのご相談を受け付けております。 サービスのプランについてのご相談/お見積もり依頼や、ノウハウのお問い合わせについては、無料のお問い合わせページより、お気軽にご連絡くださいませ。
著者情報
