BtoBサイトの受注貢献。BtoBサイトは受注につながっている？

BtoB製造業のWebサイトでは、問い合わせ数や資料ダウンロード数を成果指標としていることがあります。

もちろん、これらは重要な指標です。

ただ、問い合わせが増えたからといって、必ずしも商談や受注が増えているとは限りません。

逆に、問い合わせ件数が少なくても、その中に大きな受注につながる案件が含まれている可能性もあります。

私自身、製造業のWebマーケティングで大事にしているのは、Webサイト上の行動が、その後の商談や受注とどのようにつながっているのかということです。

例えば、製品ページを閲覧して資料をダウンロードした人が、その後問い合わせを行い、営業担当との商談を経て受注に至った場合。

Webサイトのデータと営業データを別々に管理していると、この一連の流れを把握することが難しくなります。

今回は、GA4・BigQuery・CRMを組み合わせることで、BtoB製造業のWebサイトをどのように分析できるのか整理してみます。

問い合わせ件数だけでWebサイトを評価してよいのか

例えば、ある製造業のWebサイトで次のような結果があったとします。

問い合わせ件数だけを見れば、5月は4月より減少しています。しかし、商談や受注まで含めると、5月の方が良い結果になっています。

この場合、問い合わせ件数を増やすことだけが、正しい改善方針とは限りません。

なぜ5月の問い合わせは商談につながりやすかったのでしょうか。

考えられる要因としては、

• 問い合わせた企業の業種や規模が違った

• 特定の製品への関心が高まっていた

• 問い合わせ前に技術資料を確認していた

• 流入経路や検索キーワードが違った

• 営業部門の対応や案件の条件が異なっていた

などがあります。

この時点では、どの要因が影響したのかは分かりません。ただ、問い合わせ件数だけでなく、その後の商談や受注まで確認することで、考えるべき課題が変わることが分かります。

BtoB製造業では、受注までの検討期間が長いことがある

製造業では、Webサイトを閲覧してから問い合わせや受注に至るまで、時間がかかることがあります。

例えば、新しい部品の調達先を探している企業であれば、製品仕様や品質、供給体制、対応規格など、複数の条件を確認する必要があります。

社内で技術部門と購買部門が検討し、サンプル評価や見積もりを経て、取引先を決定するケースも考えられます。

このような場合、Webサイトに訪れた人が、その場ですぐに問い合わせるとは限りません。

初回訪問では技術情報を確認し、数週間後に製品資料をダウンロードし、さらに時間が経ってから問い合わせる可能性もあります。

そのため、単月の問い合わせ件数やコンバージョン率だけでは、Webサイトの役割を十分に把握できない場合があります。

また、問い合わせから受注まで時間がかかる場合、今月獲得した問い合わせが今月中に受注になるとは限りません。

そこで考えたいのが、問い合わせが発生した時期ごとに、その後の商談化率や受注率を追跡する方法です。

これはECにおける初回購入月別のコホート分析と、考え方が似ています。

問い合わせ月ごとにリードを分類し、一定期間内にどのくらい商談や受注に進んだのかを確認します。

ただし、十分な追跡期間が経過していない新しいリードを、過去のリードと単純比較しないことが重要です。

GA4では何が分かるのか

GA4では、Webサイト上で計測されたユーザー行動を確認できます。

例えば、製造業のWebサイトであれば、

• どの国や地域から訪問しているか

• どの製品ページが閲覧されているか

• どの技術資料がダウンロードされているか

• どの流入経路から問い合わせが発生しているか

• 問い合わせ前にどのページを閲覧しているか

• 初回訪問と再訪問で行動に違いがあるか

といったことです。

ただし、これらを正しく分析するには、GA4の計測設計が重要になります。

例えば資料ダウンロードを計測する場合、単にダウンロード件数を取得するだけでなく、どの製品の資料なのか、どの種類の資料なのかを識別できると分析の幅が広がります。

問い合わせも同様です。

すべての問い合わせを一つのイベントとして集計するだけでなく、製品に関する相談、見積もり依頼、技術的な質問など、必要に応じて分類できる設計が考えられます。

ただし、入力内容に個人情報が含まれる場合には、GA4に送信するデータを慎重に設計する必要があります。

後からどのような分析をしたいかを考えて、計測するイベントやパラメータを決めることが重要です。

BigQueryでWebサイト上の行動をつなげる

私がまずおすすめしたいのは、GA4とBigQueryの連携です。

GA4からBigQueryにイベントデータをエクスポートしておけば、Webサイト上で発生した行動を、より細かな条件で分析できるようになります。

例えば、

• 特定の製品ページを閲覧した人が、その後どの資料をダウンロードしたか

• 資料ダウンロード前にどのようなページを閲覧していたか

• 初回訪問から問い合わせまでに何回訪問しているか

• 問い合わせした人としなかった人では、行動にどのような違いがあるか

• 国や流入経路によって、製品への関心に違いがあるか

といった分析です。

GA4の探索でも一部は確認できますが、BigQueryではSQLを使って条件を柔軟に設定し、複数のイベントを組み合わせた分析ができます。

また、イベントデータを継続的に保存しておくことで、より長期的な比較にも利用できます。

特にBtoB製造業では、検討期間が長い案件もあるため、過去の行動データを蓄積しておく価値があると考えています。

ただし、BigQueryで過去のWeb行動を分析するには、GA4で必要なイベントが計測され、適切な識別情報が取得されていることが前提になります。

GA4とBigQueryの連携を後から設定しても、連携前の詳細イベントデータを通常のエクスポート機能でさかのぼって取得することはできません。

だからこそ、今すぐ高度な分析をしない場合でも、早い段階での連携を検討したいところです。

CRM・SFAを組み合わせると、
受注まで分析できる

ここからが、今回特に考えたい部分です。

GA4とBigQueryを連携すれば、Webサイト上の行動を詳しく分析できます。ただし、それだけでは問い合わせ後の商談や受注を十分に把握できないことがあります。

そこで、CRMやSFAのデータを組み合わせることを考えます。

CRMには顧客や企業の情報、SFAには営業活動や案件の進捗などが保存されている場合があります。

例えば、

• 問い合わせ企業

• 商談開始日

• 商談の進捗状況

• 対象製品

• 見積金額

• 受注日

• 受注金額

• 失注理由

などです。

これらの情報をBigQueryに取り込み、Webサイトのデータと適切に関連付けることで、問い合わせ後の成果まで含めた分析が可能になります。

例えば、どの製品資料が商談につながっているのか

Webサイトで複数の製品資料を公開しているとします。

資料Aはダウンロード数が多いものの、商談につながる割合が低い。一方、資料Bはダウンロード数が少なくても、商談化率が高い。

このような違いが分かれば、単に資料ダウンロード数を増やすのではなく、商談につながる顧客の特徴を調べることができます。

ただし、資料Bをダウンロードしたから商談につながったとは限りません。もともと購入意向が高い人が資料Bを選んでいた可能性もあります。

そのため、資料の役割や閲覧者の特徴を確認し、次の施策の仮説につなげます。

例えば、受注した企業はどのページを閲覧していたのか

CRMやSFAで受注した企業が分かれば、その企業に関連するWeb行動を分析したくなります。

例えば、

• 受注企業に関連する閲覧履歴に、どの製品ページが多いか

• 技術解説ページや規格対応表を確認していたか

• 問い合わせ前に複数回の訪問があったか

• どの流入経路から初回接点が生まれたか

などです。

ただし、ここには重要な課題があります。

BtoBでは、Webサイトを閲覧した人と、商談・受注を管理している企業の単位が異なることです。

例えば、同じ企業の技術担当者と購買担当者が、それぞれ別の端末からWebサイトを閲覧している場合があります。

Webサイト上では別々のユーザーとして計測されていても、営業データでは一つの企業の商談として登録されているかもしれません。

そのため、個人単位のWeb行動と企業単位の営業データを、どのように関連付けるかが重要になります。

Web行動と営業データをどうつなぐのか

GA4のデータとCRM・SFAのデータを関連付ける方法には、いくつかの考え方があります。

①問い合わせIDやリードIDを活用する

例えば、Webサイトの問い合わせ送信時に一意の問い合わせIDを発行し、CRMやSFAにも同じIDを保存できる設計が考えられます。

このIDを、許可された範囲でGA4のイベントデータとも関連付けられれば、問い合わせと営業側のレコードを結び付けることができます。

ただし、問い合わせ前の閲覧行動まで分析するには、そのIDと過去のWeb行動を結び付けられる計測・識別設計も必要です。

問い合わせIDを発行するだけで、過去のすべての行動が自動的につながるわけではありません。

②ログインしているユーザーのIDを活用する

会員向けサイトや取引先ポータルなど、ログイン機能がある場合は、適切に設計されたUser-IDを利用できる場合があります。

ただし、Google Analyticsでは氏名やメールアドレスなどの個人を直接特定できる情報を通常の計測データとして送信することはできません。

User-IDには適切な識別子を使用し、利用目的や権限、個人情報の取り扱いも含めて設計する必要があります。

また、ログインしていない訪問者の行動は、同じ方法ですべて関連付けられるわけではありません。

②企業単位で分析する場合の注意

BtoBでは、複数の担当者が同じ企業に所属しています。そのため、CRM側の企業IDに複数の担当者を関連付け、分析する方法も考えられます。

ただし、企業名やメールアドレスのドメインだけで自動的に同一企業と判断すると、誤った関連付けが発生する可能性があります。

グループ会社や複数拠点、共有ドメインなどの問題もあるためです。

どの企業を同一の取引先として扱うのか、営業部門と定義をそろえることが重要になります。

BigQueryでどのような分析ができるのか

ここまでのデータを適切に関連付けられれば、さらに次のような分析が考えられます。

① 流入経路別の商談化率・受注率

自然検索、広告、LinkedIn、メールなど、流入経路別に問い合わせ後の商談・受注状況を比較します。

これにより、問い合わせ件数だけでなく、その後の営業成果まで含めて施策を検討できます。ただし、初回接点と最終接点のどちらで評価するかによって結果は変わります。

また、営業活動や展示会など、Webサイト以外の接点も受注に影響します。

そのため、単一の流入経路だけに受注の価値を帰属させるのではなく、評価ルールを明確にして分析する必要があります。

② 製品・技術カテゴリ別の商談分析

どの製品や技術に関心があるユーザーが、その後どのような商談につながっているのかを調べます。

例えば、特定の技術解説ページを閲覧したユーザー群で、関連製品の問い合わせが多いことが分かれば、その技術分野のコンテンツを充実させる判断材料になります。

ただし、技術ページの閲覧と商談の関係は、因果効果を示すものではありません。

③ 問い合わせから受注までの期間

問い合わせ発生日、商談開始日、見積提出日、受注日などを使って、営業プロセスにかかった期間を分析します。

例えば、製品カテゴリや企業規模によって、受注までの日数に違いがあるかを確認できます。ただし、まだ受注・失注が確定していない案件を除外して平均日数を計算すると、短期間で完了した案件に偏る場合があります。

そのため、未完了案件も考慮し、対象期間や集計条件をそろえて分析する必要があります。

④ 失注案件の特徴

受注だけでなく、失注した案件も分析対象になります。例えば、失注した商談では、どのような製品や取引条件が多かったのか。

価格、仕様、納期、競合製品など、失注理由とWeb上で確認されていた情報に関連があるかを調べます。

ただし、失注理由がCRMに正しく記録されていなければ、分析結果も不正確になります。

ここでも、CRM・SFAのデータ品質が重要になります。

分析結果から、
どのような施策につなげられるのか

分析で分かったことを、実際の改善につなげるための例を考えてみます。

ここで重要なのは、分析結果をマーケティング部門だけで完結させないことです。例えば、問い合わせ後の対応に課題がある場合、Webサイトの改善だけでは解決できません。

営業担当者との情報共有や、対応フローの見直しが必要になる可能性もあります。

Webサイトの成果を受注まで考えるなら、マーケティングと営業を別々に捉えないことが大切だと思います。

まずはGA4とBigQueryの連携から始めたい

ここまでCRMやSFAとの連携について整理しましたが、最初からすべてのデータを統合する必要はないと考えています。

私なら、次の順番で進めたいです。

①最初に、GA4の計測環境を確認する。
製品ページの閲覧、資料ダウンロード、問い合わせなど、分析したい行動が正しく計測されているかを確認します。

②次に、GA4とBigQueryを連携する。
詳細なイベントデータを蓄積し、将来の分析に利用できる状態を整えます。

③その後、CRM・SFAのデータを確認する。
商談や受注をどのように管理しているのか、問い合わせと営業データを関連付けられる識別子があるのかを確認します。

④そして、段階的にデータを組み合わせていく。
最初は問い合わせと商談化率の比較から始め、必要に応じて受注金額や営業期間など、分析範囲を広げていく方法が考えられます。

もちろん、企業によってはGA4の標準レポートや探索だけで十分な場合もあります。

ただ、将来的に商談・受注まで分析したいのであれば、Web上の行動データを早めに蓄積しておく価値があると思います。

Webサイトを、
問い合わせの獲得だけで評価しない

BtoB製造業のWebサイトには、製品情報を伝える役割だけでなく、技術理解を助けたり、取引先として検討するための情報を提供したりする役割もあります。

必ずしも、すべての閲覧がすぐに問い合わせにつながるわけではありません。

だからこそ、単にアクセス数や資料ダウンロード数、問い合わせ件数だけを見るのではなく、その後の商談や受注まで視野を広げたいと考えています。

もちろん、Webサイトを閲覧したことが受注の原因だと、アクセス解析だけで判断することはできません。営業活動、展示会、既存の取引関係など、さまざまな要因が関係しているためです。

それでも、Webサイト上の行動と営業データをつなぐことで、これまで見えていなかった関係を分析することはできます。

そして、その分析結果をもとに、コンテンツ制作や営業施策、顧客とのコミュニケーションを改善するための仮説を立てられます。

Webサイトは、問い合わせを獲得して終わりではない。
その先の商談や受注まで、どのようにつながっているのかを考える。

私自身、GA4・BigQuery・CRMを活用しながら、マーケティングと営業の両方に役立つ分析を深めていきたいと考えています。