インタビュー
BtoB企業のマーケティング活動においても、BtoC同様に顧客理解は必須であるといわれます。しかし、実際に取り組みを行えているBtoB企業はほんの一握りです。企業が重要性を理解できていない場合もあれば、データに関する理解が不十分で、実践しようとしても成果を出せずに終わってしまう場合もあります。「顧客理解を全社的に推進すべきである」と理解できたとしても、その実現にはいくつもの壁があるのです。
壁を乗り越え、データの活用により顧客理解を推進するために、企業はどのような考えを持って取り組むべきなのでしょうか。本記事では、「顧客解像度を上げるためのデータ活用とは何か」について、データ分析とマーケティングのプロフェッショナルである株式会社グロースＸの松本健太郎氏にお話いただきました。
株式会社グロースＸ 執行役員 マーケティング責任者 兼 コンテンツ責任者
龍谷大学法学部卒業後、エンジニア業務に従事。データサイエンスの重要性を痛感し、多摩大学大学院でリスキリング。その後、消費者インサイト等の業務に携わり、2023年1月にグロースＸに入社。 政治、経済、文化など、さまざまなデータをデジタル化し分析することを得意とし、テレビ、ラジオ、新聞、雑誌にも登場している。主な著書に『人は悪魔に熱狂する 悪と欲望の行動経済学』『データサイエンス「超」入門 嘘をウソと見抜けなければ、データを扱うのは難しい』（以上、毎日新聞出版）、『なぜ「つい買ってしまう」のか？～「人を動かす隠れた心理」の見つけ方～』『誤解だらけの人工知能』（以上、光文社）、『データから真実を読み解くスキル』（日経BP）など。
――BtoBマーケティングの現場で、顧客理解が浅いことで起きる弊害を3つ挙げるとしたら何ですか。
「顧客理解」をどう定義するかで答えが大きく変わります。
BtoBはBtoCと異なり、購買者あるいは意思決定者と実際の利用者が違うケースがほとんどです。BtoB向けSaaSプロダクト以外で想像してみましょう。例えば生産用機械製造業や鉄鋼業といった業種の企業の場合、納品先のお客様はもちろん、事業所の最前線で販売に携わっている人の気持ちも理解しなければなりません。販売に携わる複数の部署、役職をまたがって登場人物の理解ができていないなら、顧客理解とはいえない、という前提があるのです。
こうした前提を踏まえていうと、顧客理解が浅いことによる弊害の1つめとして「誰を顧客として認識すれば良いか分からず、効果的なアプローチが取れないこと」が挙げられるでしょう。
BtoB領域では、中間の卸の方々も、その先におられる方も顧客と見なす場合があります。製造業のお客様であれば、購買担当者と意思決定者、実際の使用者が、それぞれ本社と事業所と工場に分かれており、同じオフィスにいない可能性も高い。こうした場合に、「どうやって連絡を取っているのか」まで含めてまずファクトをとらえなければ、お客様に適切な提案を行えません。
例えば、購買部と言っても、バイイングパワーが低く単に発注業務を担っているだけの場合もあれば、日本のみならず海外にまたがって素材を調達するため非常に強い力を持っている場合もあります。BtoB事業の顧客にはさまざまな状況がありうるため、顧客解像度が低いままでは誰にどのようにアプローチすべきかも明確にならず、成果を上げることが難しくなると考えます。
STPの1つにポジショニングがあります。ポジショニングについて、僕は「お客様からどのように見られているか」という観点で考える場合があるのですが、弊害の2つめとして、「自社やプロダクトのポジショニングを設定できないこと」が挙げられるでしょう。
購買に関わる人数が多いBtoB事業においては、お客様がどのような組織、部署、役職かによって自社の見られ方が異なります。お客様の属性や状況によって、私たちが取るべき立ち居振る舞いも変わるのです。BtoBマーケティングというと、どうしても「THE MODEL」を適用しているSaaSの会社がイメージされやすいのですが、日本のBtoB企業という括りではむしろ少数派で、購買関係者の数や構造はより複雑です。
例えば商品・サービスや会社の認知を上げるため、最も信頼を得やすい媒体として経済誌を選択し、注目を集めている学者との対談を行う企画を立てたとします。しかし、そのプロモーションはターゲットとしている企業の中の、購買部の部署の方、あるいは現場の工場で製造に携わられている方には刺さらず、「この会社は空理・空論ばかりだ」「抽象的なことばかり言っているけど、重要な点はそこじゃない」と見られてしまう場合があります。この場合、経済誌をプロモーション方法に選択して果たして良かったのか、という議論になるでしょう。
商品・サービスの競合についても同様のことがいえます。本社から見たとき、購買のチームから見たとき、実際の現場から見たとき、それぞれの立場でお客様の見方が違います。
BtoB事業は購買に関するステークホルダーの数が多く、その解像度が低いと、誰にどのようにアプローチすべきか明確にできず成果を出すのは難しいという話をしました。加えて、お客様の立場によって自社の見られ方も異なるため、顧客理解が浅いと「どの立場のお客様から、どのように見られているのか」も整理できず、ポジショニング設定の難易度が高まります。
弊害の3つめとして、「結果に着目した話しかできなくなってしまうこと」が挙げられます。
顧客理解が浅いと、私たちの商品・サービスがなぜ売れていて、誰からどのように支持されているのかが見えません。BtoB・BtoCどちらでもある話ですが、数字ばかり見ていて、なぜ購入いただけたのかを言語化できないと、「食品製造業で受注数が増えているため、食品製造業中心に営業を行う」のように結果だけを見た方針になりかねません。
売れた原因が分かれば、「食品製造業だけではなく、日用品製造業、あるいは小売業にも買っていただけるのではないか」といった提案が可能になるはずです。
本来であればマーケティング職の方が原因にも目を向けて、「このプロダクトは◯◯の理由で売れているから、水平思考で横展開できるのではないか」と提案できなければなりません。しかし、顧客理解が浅い状態ではそのレベルの提案までは望めず、結果に着目した話しかできなくなってしまうのです。
――挙げていただいた3つの弊害の要因は、「顧客理解が浅いから」以外にもあるでしょうか。
いずれも「顧客理解が浅いこと」が根底にありますが、大切なのは「なぜ顧客理解が浅いのか」です。僕自身も日々痛感しているのですが、お客様に対する関心が鍵なのではないかということです。
売れているときも売れていないときも、常に「お客様は◯◯ではないか」という仮説を持った状態で施策を遂行していく。その仮説が外れたときには、「◯◯という理由があったから外れたのではないか」と振り返る。「お客様はこの分野に興味がないかもしれない」「ではどう表現したらこの分野に興味を持ってもらえるだろうか」と考え続ける。
こういったお客様への関心を「愛」と表現するマーケターの方もおられますが、僕も同感です。顧客理解、もしくはその根底にある人間理解というのは、究極的に言うと愛があるかどうかなのです。
――デジタル領域に強いマーケターの方は、効率的な施策実行に目が行きがちで、顧客への愛が欠けているという指摘を聞くこともあります。
デジタル領域に強い方に愛がないとは思いませんが、そういった指摘がされるなら、もしかすると現場でHowの話がメインになっているのかもしれません。
つまり、顧客は誰なのか、その顧客が感じている価値は何なのかといったWhoとWhatの話をせずに、Howの話ばかりをしている。「◯◯というデジタルのマーケティング施策を実施すればCVRがこれぐらい上がる」あるいは「このAIを使えば24時間対応が可能になり人手がいらなくなる」といった話を中心にしてしまっているのです。決して間違ってはいないのですが、会話の中にWhoとWhatが入っていないので、お客様の目線で考えられているかを不安に思う先輩マーケターがおられるのかもしれません。
ただ、Howを中心に話す方がWhoとWhatのことを考えていないとは限りません。単に表現の問題なのではないでしょうか。
――顧客解像度を上げる重要性とは何でしょうか。
これはBtoCもBtoBも共通の話だと思いますが、僕は解像度が低い状態では事業を実行できないと考えています。
マーケティングにおいて「事業を推進する」「売上を作る」「利益を出す」という工程をすごろくで想像した場合に、解像度が高い状態はサイコロが正6面体ではなく正20面体ぐらいになっていて、1から20まで数字が振られている状態だと想像してみてください。反対に解像度が低い状態は、サイコロが3面体になっていて、全部に1としか書かれていないようなイメージです。
さらに僕が尊敬するマーケターの方々は、サイコロをたくさん用意しています。一気に30個ぐらい振って、とりあえずコマを動かして、動きが遅い微妙なコマは間引いていく。進みがいいコマを最終的に残して、ゴールに導いていく。要は解像度が低いと進みが遅く、解像度が高いとリッチでかつ進みが早くなるのです。顧客解像度の高さによって、施策を始めてから成果が出るまでの速度感がまったく違います。
ただし、顧客の解像度を上げるよりも、今は販促・プロモーションや営業活動に100%のリソースを割いた方が良いという場合もあります。認知がある程度取れている状態で、とにかく数を打つことが重要なパターンです。印象的な例としては「PayPay」ですね。グロースを進めて競合とシェアを奪い合う中では、「PayPayを必要としているユーザー層はどういう人か」を深く考え時間を割くよりも、「日本人すべてがターゲットだから、いかにして店舗にPayPayの機械を置いてもらうか」を考えた方が効率的だと感じています。
色々なマーケターが「顧客理解が重要であることは知っているけれど、自社は今そのフェーズじゃない」というリアクションを取ります。顧客理解は、プロダクトをグロースさせて売上を圧倒的に伸ばさなければならないとき、または売上が横ばいのときに重要視され、フォーカスが当たるものだと考えています。
――顧客解像度を上げるために必要なデータや、マーケティングの現場で使われるデータは複数あると思います。データをどのように扱うべきであると考えていますか。
データと聞くと、定量的な、例えば数字を想像される方がいます。しかし、顧客の解像度を高めようとするなら、「買った」「買わなかった」の理由を理解する必要があり、そのためには原因と結果を分けて考えなければなりません。
お客様には買おうと思った理由があり、結果として購買に至った。あるいは、買う理由はあったものの、それとは別に買いたくない理由もあり、結果として購買に至らなかった。顧客解像度を高めるデータ分析とは、原因と結果それぞれを整理した上で、2つがどう結びついているのかを明らかにすることであり、その証明のためのデータは数字でも言葉でも構わないのです。
皆様に社内のデータを見ていただきたいのですが、恐らく大半の企業は結果を示すデータに集中していて、原因のデータがありません。コンバージョンや購入の履歴といったデータはあっても、購買理由に関するデータは95%以上のメーカーが保有していないでしょう。ちなみに、アフィリエイト経由、広告経由といった媒体についての情報は、原因のデータとはいえません。お客様は、アフィリエイトであることを理由に商品を購入するわけではないからです。原因のデータとは「そのプロダクトをお客様がなぜ欲したのか」「どういうシチュエーションで欲したのか」に関する情報です。
つまり、顧客解像度を上げるためには原因のデータ・結果のデータの2種類が必要で、「なぜ購入に至ったのか」「なぜ購入に至らなかったのか」の「なぜ」の原因を突き止めるために、顧客インタビュー、ユーザーインタビューなどの手法を取る必要があります。BtoB企業の場合は、売上の上位を占める企業様に、弊社の商品の何を気に入っていただいたのか、購入に至るきっかけは何だったのかを話していただくだけでもぐっと解像度を上げられるでしょう。
――データ活用ができていない、うまくいっていないケースもあるでしょうか。
大半の企業がそうです（笑）。うまくいっていないので、私のところに相談に来られます。なぜうまくいっていないのかといえば、これはシンプルな理由で、分析に対する認識のズレが大きいと考えています。
最近、とあるBtoBのメーカーさんから、「商材の売上が低下しているのですが、どう解決して良いか分かりません」というご相談をいただきました。「商材の売上が低下している」では、データ分析は始められません。
分析は大きく2つのフェーズに分かれます。1つは問いの発見と仮説の構築というフェーズ、もう1つが仮説の検証のフェーズです。もう少し置き換えて説明します。私と山下さん、着ている服装はまったく違いますよね。山下さんは今シャツとジャケットを着ておられますが、なぜその服を選ばれたのでしょうか。
――インタビューの場ではよくこの服を着ているため、「いつも着ているから」が理由になります。
今の話を「問いの発見と仮説の構築」「仮説の検証」の2つのフェーズで考えてみます。
山下さんはインタビューの場でよくジャケットを着ている、つまり「インタビューのときは普通の服装をするよりも、ジャケットを着た方が良い」という考えがあったのでしょう。では、なぜそう思われたのか。僕が推察するに、パブリックに露出する場で、過去に誰かから「ジャケットを羽織った方が良いんじゃないか」と指摘されたのではないかと思います。過去にこのような仮説の検証があった上での、現在の服装になっているのではないか。
一方、僕は今マルジェラのTシャツを着ています。尊敬しているファミマのCMOの足立さんとイベントをご一緒させていただいたとき、足立さんが少し奇抜なファッションをされていたので理由を尋ねると「印象を残すため」「マーケターなんだから記憶にも残る人間にならないと」と言われ、なるほどと思ったのがきっかけです。登壇の際には、視聴していただいている方の記憶に残るような服を着ようと決めたのです。
僕の場合は、最初はかしこまった服装が良いと考えていた中で、足立さんから「かしこまるよりも記憶に残るようにした方が良い」と話を聞き、「記憶に残る服とはどのような服だろう？」という問いが生まれました。その後、何度か試して、今はマルジェラを選んでいます。つまり、最初に問いから始めて、試行錯誤（検証）して結論を出しているのです。
どんな服を着るか、という問題に対して、山下さんは「パブリックな場所で悪い印象を与えない服は何か？」という問いを立て、検証を重ねてジャケットを選んでいる。私は「記憶に残る服は何か？」という問いを立てて、検証を重ねてマルジェラのTシャツを選んでいる。これが顧客解像度を高める分析の簡単な例です。
多くの分析は、問題を問いに置き換えることに苦戦しています。先ほどの「売上が低下しているが、どうすれば良いか」の話も、問いではなく問題です。このプロブレムをクエスチョンにしなければなりません。
クエスチョンは絶対にアンサーがある状態です。クエスチョンとアンサーが1対1もしくは1対多の状況に落とし込む必要がありますが、分析に携わっていらっしゃる方の多くが、この落とし込む作業について不得意なのだと思います。
例えば「売上が低下している」というプロブレムがあった場合に、これを言い換えて「お客様から選んでいただく機会が減ってしまった」とする。そこから「なぜお客様から選んでいただく機会が減ったのか」というクエスチョンにまで落とし込めれば、インタビューなどを利用することでアンサーの得られる話にできます。
――うまくいっていないケースのお話を伺いましたが、反対にうまくいっているケースもあるのでしょうか。
ありますが、あまり世の中には出て来ませんね。1つ言えるとすれば、データ分析のハードルを高くとらえすぎない方が良いと考えています。
先ほどの「なぜこの服を選んでいるのか」の話も、経験というデータを用いて分析し、結論に至っています。プライベートにおいても、人間関係においても、人はデータを使って何かしらの分析・意思決定を行っています。日常におけるデータ分析と事業におけるデータ分析の質が、事業においてだけ変わるということはないでしょう。
10年ほど前にデータサイエンティストが重宝されるようになりましたが、重要なのは思考や考え方だと思っています。例えばEC業界で有名なモノタロウさんや、日本のデータサイエンスの第一人者である河本薫さんが在籍しておられた大阪ガスさんは、データ分析の思考法や考え方の部分に注力されています。こういった企業の成功事例から、分析に携わる人のとらえ方、考え方を学べるのではないでしょうか。
――成功している企業の思考法をまず学ぶことが、これからデータ活用に取り組んでいきたい企業にとっては重要になりそうですね。
分析に興味を持った企業が最初にやるべきは、データを集めることでも、分析が上手な方にアウトソースをすることでもなく、企業内でデータ分析の考え方・思考法をそろえて、やれることからやってみることではないかと考えています。
データ分析の考え方・思考法が、OSスキルか、アプリスキルかという話がマーケティングの界隈で出ることがあります。僕はOSスキルではないかと考えていて、あまりアウトソースしない方が良いという考え方に変わってきています。思考法を社内で根付かせるためにどうすべきかを議論した方が良いでしょう。
――部門を横断し、組織として顧客理解を深めようとするとき、どのように進めるのが良いでしょうか。
BtoBの場合は、推進する部署が必要です。顧客理解が浅く、自社商品が選ばれている理由が言語化されていない状況であっても、「売上はあるから問題ない」という声が必ず上がるからです。
先ほど、「グロースを進めるとき」「売上が横ばいになっているとき」に顧客理解が重要であるという話をしました。グロースの場合は、「こうしないと売上を作れない」と説得できるため全社を巻き込みやすいでしょう。一方で、横ばいではあるが数百億円の売上が作られているような場合は、顧客理解の重要性を説いても大半の人は耳を貸してくれません。
組織として顧客理解を深めようとしたとき、外資ではない日本の大企業では、「総論賛成、各論反対」の状況が想定されます。顧客理解を深める意義に関しては誰も反対しないが、自分の部署に関する話になると反対の声が上がってしまうのです。全社的に巻き込んで進めようとするなら、マーケティング部署、またはそれに準ずる部署の方々が音頭を取って推進する形が望ましいでしょう。
BtoBの領域においてCMOというポジションが求められるのは、「総論賛成、各論反対」となったとき、各部署をねじ伏せてでも顧客理解の重要性を浸透させ、推進する役割が必要だからです。BtoBにおけるCMOは、BtoC領域の場合とも違う「寝技」や「全員野球を推進する親方魂」も求められるでしょう。
――事業の初期は、顧客解像度を上げることが至上命題になるでしょうか。
PMFを実現するなら、プロダクトやサービスを徹底的に磨き込まなければなりません。磨き込むためには、当然、お客様のことを知る必要があります。
ただし、ベンチャーのほとんどは顧客理解の専門家を雇うリソースを持っていないでしょう。先ほどの話と近いですが、BtoBのベンチャーでCMOポジションに就かれている方が、顧客理解のノウハウをメンバーに伝授し推進することが重要になると思います。これはCMOに限らず、COOやCPOでも構わないので、トップダウンで行うことが求められるでしょう。
――PMF前の顧客理解が必要なフェーズでは、アウトソーシングするのではなく、トップダウンで顧客理解を徹底させていくことが必要なのですね。
顧客理解を深めるためにユーザーインタビューを実施しようとしたとき、「顧客に会わせてください」と伝えた営業・カスタマーサクセスの方は、どれだけウェルカムの体制を取ってくれるか。未顧客20人にインタビューを実施しようとして、「ユーザーインタビューを行いたいので50万円の予算をください」と伝えたとき、取締役がOKを出してくれるかという話です。
ベンチャーであっても、リソース面から「総論賛成、各論反対」になる場合があります。「顧客理解は重要であり、全員が協力して行わなければならない」という論は正しいものの、実務においては綺麗事ではないかと考えられがちです。
組織へ定着させるには、権限を持っている人間の強力な推進が重要です。時にはCMOがトップダウンで、みずからお客様にアポイントメントを取って会いに行くようなことも、初期のフェーズでは行う必要があるかもしれません。
――ありがとうございました。
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