AIで分断された
営業・マーケティング
データを
統合し収益最大化
できていますか？
RevOpsとは？
RevOpsとは「Revenue Operations（レベニューオペレーション）」の略称で、
マーケティング、営業、カスタマーサクセスといった顧客と接点を持つ各部門を横断的に統合することで、
収益（レベニュー）の最大化を図ろうとする経営戦略です。
リード創出〜商談・受注〜継続利用〜アップセルまでの一連の流れを最適化すると同時に、
各プロセスで蓄積されるデータや知見を組織横断で活用しながら、最適な意思決定・収益の最大化に繋げましょう。
ソリューションのイメージ
実現できる機能
１つでも当てはまるものがありましたら、
ぜひご相談ください。
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部門データ統合
分断されたマーケティング・営業・
カスタマーサクセスデータの統合 -
AIデータ分析
統合したデータをAIで分析し、
将来の傾向を把握 -
収益トリガー予測
受注や解約等に繋がる要因
（トリガー）をAIで予測し、
指標を可視化 -
成約率予測モデル
商談化率や成約率予測に関する
予測モデルの提供 -
収益予測高度化
将来の収益見通しに基づく
予測分析プロセスの高度化
ユースケース紹介
Use Case 01売上予測・売上のトリガー指標の可視化
（経営・事業責任者向け）
課題・背景
- 市場環境の変化が激しくなるなか、経営層、事業責任者はタイムリーな売上予測とリソース配分判断が必要に。
- 各組織が個別最適化しており、データも分断されていて、各組織が連携して売上を上げていく動きができていない。
AI予測分析の手法
顧客データやセールスデータ、Webサイトでの行動履歴データを連携した上で、売上の構成要素を細かく分解。
AIを活用することで、何百もの構成要素から売上と相関性の高いトリガー指標を可視化。売上予測を実現可能に。
分析によって特定された
4つの示唆
1新規受注に貢献する
指標の可視化
特定の条件が揃ったリード獲得（検索エンジン経由かつ特定規模、特定業種）が特に新規受注への寄与度が高いことが分かりました。
また、直近Webページに訪問しているリードに対するインサイドセールスのフォロー回数おも寄与度が高く、時期との相関も見られました。
2解約の予知指標の可視化
解約と相関性の高い指標として、サービスへのログイン数、カスタマーサポートへの問い合わせ数が相関性が高いことが分かりました。
また、サポートサイトにおけるFAQページ、解約方法のページの閲覧数も相関性が高いことが分かりました。
3アップセル、クロスセルに
貢献する指標の可視化
アップセルにおいては、契約プラン、利用ID数、利用量、従業員規模などにおいて相関性の高い特定の顧客レンジを見出すことができました。また、Webサイトにおいて、ライセンスページの閲覧数も寄与度が高いことが分かりました。
クロスセルにおいては、セールスのフォロー数および、未契約プロダクトページの閲覧数の寄与度が特に高いことが分かりました。
4各トリガー指標の予測値を
統合し、売上予測を実現
新規受注、解約・継続、アップセル、クロスセル、減額の各トリガー指標を可視化し、それらによる各予測値を統合することで、各領域および全体の売上予測を実現。
分析結果をもとにした意思決定
経営層
売上への寄与度が高い指標を各組織のKPIと設定。
リアルタイムで各KPIや収益の予測値を把握してスピーディーな経営判断を実施。
マーケティング、セールス、
カスタマーサクセスの各組織
新規受注、解約・継続、アップセル・クロスセルへの寄与度が高い指標（トリガーアクション）を掴み、そのトリガーアクションが発生したリード・顧客に優先的にアプローチを行うことで生産性向上。
Use Case 02受注貢献度の高い広告接触・Web行動を可視化
（マーケティング担当者向け）
課題・背景
- マーケティングデータとセールスデータ分断されていて、各マーケティング施策の投資対効果をリード獲得までしか追えていなかった（商談や受注・売上まで追えていなかった）。
また、そのためセールス組織との連携もうまくいっていなかった。 - BtoBの中長期的な検討プロセスにおいて、リード獲得はもちろんのこと商談や受注を生み出すための重要KPIが見えておらず、PDCAが回しにくい状況。
AI予測分析の手法
- Webサイトを訪れたユーザーの行動データ（広告接触、検索、各ページの閲覧数、フォーム到達など）をセールスデータと連携・統合。
- 過去に受注に至ったユーザーと、そうでないユーザーの行動パターンをAIに学習させ、各行動が成約に与える影響度を可視化。
分析によって特定された
4つの示唆
1受注ユーザーの広告接触
回数の傾向の可視化
この企業の受注ユーザーにおいては、広告経由の訪問は「3〜5回」が最も多い傾向が分かりました。また、広告経由のみではなく、自然検索経由の訪問も複数回行う傾向があり、再訪問数も受注と相関性が高いことが可視化されました。
2営業フォローの必要性に
おける境界線の可視化
受注と相関性の高い指標として、導入事例ページの閲覧数が相関性が高いことが分かりました。一方で、導入事例ページを9回以上閲覧しているユーザーは、9回未満閲覧ユーザーに比べ受注率が低いことが分かり、このようなユーザーは検討度合は高いものの、「決定打にかける、もしくは必要な情報が得られていない」可能性があるため、営業フォローの必要性が明らかになりました。
3受注度が高い
Web行動パターンを可視化
受注度が高いWeb行動パターンとして、製品詳細ページを2回以上閲覧し、その後に価格ページを確認するという行動フローが、受注に対して強いポジティブなシグナルであることが特定されました。
4新規受注のための
既存顧客・サポートの
ノイズ分離
新規受注においても「よくある質問」や「サポートページ」へのアクセスは貢献度の高い行動であることが分かりました。
一方でこれらページへの高頻度なアクセスは、新規成約の予測においてはマイナスの寄与を示しました。これは既存顧客のサポートニーズ等のノイズが影響している考えられます。
分析結果をもとにした意思決定
マーケティング
受注ユーザーの行動パターンや重要KPIの可視化により、それらKPIに基づく「受注数の最大化のためのPDCAサイクルの確立」を実現。
また、受注への貢献チャネル・コンテンツを可視化できたことで、チャネルの最適化・コンテンツ制作をデータドリブンに戦略的に実行可能に。
セールス
AIが算出した確度に基づき、検討が停滞（事例の読みすぎ等）し始めたユーザーがいる場合はアラートを飛ばし、フォローできるフローを構築。
適切なタイミングでのフォローが可能に。
カスタマーサクセス
「よくある質問」や「サポートページ」へのアクセスが高頻度なユーザー（既存顧客）に関しては、カスタマーサクセスが優先度を上げて対応するフローを構築。
サポートが必要な既存顧客に対して適切なタイミングでのフォローが可能に。
収益（レベニュー）の最大化の
ために、できることを今
まずは、お気軽にお問い合わせください。
お客様の課題に合わせた
活用方法をご提案させていただきます。