MAツールで分析できることとは？見るべき指標と分析方法を解説

MA（マーケティングオートメーション）ツールを導入すると、見込み顧客の行動履歴や属性データが自動で蓄積されていきます。しかし、多くの企業が「データは溜まっているが、それをどう活用すればよいかわからない」という課題に直面しています。

蓄積されたデータを解釈し、「次に何をすべきか」という具体的な施策や、「営業部門が今アプローチすべき顧客は誰か」を特定するにはどうすればよいのか？

本記事では、MA分析の基本的な目的から、見るべきデータの種類、代表的な分析手法、そして分析結果を具体的な施策や営業連携に活かすための実践的なフローまで、BtoBマーケティング担当者の視点で解説します。

MAツールを使った分析とは、MAツールで収集したデータを活用し、マーケティング活動の成果を可視化・改善するプロセスです。目的は「施策の最適化」「営業効率の向上」「投資対効果（ROI）の測定」の3つに大別されます。

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MAツールにおける「分析機能」の位置づけ

MAツールは主に「リード獲得」「リード育成（ナーチャリング）」「リード選別（クオリフィケーション）」の機能を提供します。析機能は、これらの各プロセスがうまく機能しているかを測定し、改善点を発見する役割を担います。

例えば、リード育成のためにステップメールを配信しても、分析機能がなければ「どのメールがクリックされたか」「その結果、どのページが閲覧されたか」がわからず、施策の改善ができません。分析は、MAツールのPDCAサイクルを回すための根幹となる機能です。

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分析を行う目的：リード育成・営業連携・ROI可視化

MA分析の目的は、大きく以下の3つに整理できます。

• リード育成（ナーチャリング）の最適化

配信したメールや表示したコンテンツのうち、どのテーマや訴求が特定のセグメント（業種、役職など）に響いているかを分析します。反応の良いコンテンツを特定し、シナリオを改善することで、リードの検討フェーズを引き上げるナーチャリング施策の効率を高めます。

• 営業連携（ホットリードの特定）

行動履歴や属性情報に基づき、購買意欲が高まっている「今アプローチすべき」見込み顧客を特定します。これにより、営業部門は確度の低いリードに時間を割くことなく、効率的な営業活動が可能になります。

• ROI（投資対効果）の可視化

マーケティング施策が、最終的にどれだけの商談や受注に繋がったかを可視化します。これにより、マーケティング部門の活動が売上にどれだけ貢献しているかを定量的に証明できます。

日本企業におけるMA分析の現状と課題

多くの企業では、MAを導入したものの、「メール配信ツール」としてしか活用できていないケースが散見されます。

その背景には、「MAとSFA/CRMのデータが分断されている」、「スコアリングなどの行動な機能を使いこなせない」、「分析結果をどう施策に活かすかの運用体制が決まっていない（属人化）」といった課題があります。

MAツールは導入するだけでは成果は出ません。ナーチャリング施策の実行はもちろん、分析データを活用する仕組みの構築が不可欠です。

MAツールは、見込み顧客に関する多様なデータを一元管理します。

分析の対象となる主なデータを解説します。

見込み顧客の属性・企業データ

資料ダウンロードやセミナー申込時にフォームから取得した「会社名」「業種」「役職」「従業員規模」といったデモグラフィックデータです。

SFA/CRMと連携していれば、そちらに登録されている企業情報と紐づけて管理されます。これらのデータは、後述するセグメント分析の土台となります。

見込み顧客の行動履歴

見込み顧客の属性・企業データと合わせて、MA分析の土台となるデータです。「誰が」「いつ」「どのページを」見たか、「どのリンク」をクリックしたかを時系列で追跡します。

特にBtoBマーケティングにおいては、「料金ページ」「導入事例」「特定のサービス紹介ページ」など、購買意欲との関連性が高いページの閲覧履歴が、アプローチのタイミングを見極める上で重要な指標となります。

メール・キャンペーンの効果測定

配信したメルマガやステップメールがどれだけ開封され、本文内のリンクがクリックされたかを測定します。

また、キャンペーンごとに設定したゴール（例：セミナー申込、資料ダウンロード）のコンバージョン率（CVR）も分析対象です。これにより、施策ごとのA/Bテストや効果検証が可能になります。

Webサイトを訪問した企業のデータ（匿名企業の特定）

MAツールには、まだ名刺交換や資料請求をしていない「匿名の訪問者」であっても、IPアドレスを基に訪問企業名を特定する機能を搭載したものがあります。

全ての訪問者が特定できるわけではありませんが、「自社に興味を持っているが、まだアプローチできていない」企業リストとして、ABM（アカウントベースドマーケティング）の初期ターゲット選定などに活用できます。

商談履歴

MA分析の最終ゴールであるROIを測定するために不可欠なデータです。

MAツールとSFA（営業支援ツール）やCRM（顧客管理ツール）を連携 させることで、「MAツールから渡したリードが商談化したか」「受注したか」「失注した場合の理由は何か」といった営業結果データをMAツール側で分析できるようになります。

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MAツールには、収集したデータを解釈するための分析手法がいくつか搭載されています。ここでは代表的な手法を紹介します。

• セグメント分析：リードを特定の条件で「分ける」
• スコアリング：リードの行動や属性で「優先順位をつける」
• ファネル分析：リードのプロセス（流れ）を「可視化する」
• RFM分析・デシル分析：優良顧客を見つける

セグメント分析｜ターゲティング精度を上げる

セグメント分析は、収集したリードを特定の条件でグループ分けする手法です。ターゲティングの精度を上げることができます。

例えば、「業種：製造業」「従業員規模：300名以上」「行動：直近1か月以内に導入事例ページを閲覧」といった複数の条件を組み合わせて、特定のターゲットリストを作成します。

この分析により、画一的な情報発信ではなく、各セグメントのニーズに合わせたコンテンツを配信するなど、ターゲティングの精度を高めることができます。

例：製造業ターゲットリストに、製造業に絞った事例集の紹介メールを送付する

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スコアリング｜アプローチの優先順位をつける

スコアリングは、見込み顧客の属性や行動に対して点数を設定し、その合計点によってリードの「温度感（購買意欲）」を可視化する手法です。アプローチの優先順位をつけたり、検討度フェーズを分けるために用いられます。

• 属性スコア：ターゲット層と合致する（例：役職が課長以上なら+10点）
• 行動スコア：購買に近い行動をとる（例：料金ページ閲覧で+20点、資料ダウンロードで+15点）

合計スコアが一定の閾値（例：100点）を超えたリードを「ホットリード」として営業部門に通知する、といった運用が一般的です。

ただし、このスコアリング設計はBtoBにおいて失敗しやすいポイントでもあり、注意が必要です。（詳しく「ケース1：「スコアは高いが、商談化しない」場合の対処法」の章で解説します）

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ファネル分析｜検討フェーズ転換率を可視化し、ボトルネックを見つける

ファネル分析は、リードが認知から受注に至るまでのプロセスを定義し、各フェーズ間の転換率を可視化する分析手法です。

例えば、「リード獲得」→「MQL化（ホットリード化）」→「SQL化（営業部門がアプローチ対象と承認したリード）」→「商談化」→「受注」といったファネルを設定します。

この分析により、「MQLからSQLへの転換率が極端に低い」といったプロセス上のボトルネックを特定でき、「MQLの質（スコアリングや行動検知の基準）を見直す」といった具体的な改善策に繋げることができます。

RFM分析・デシル分析｜優良顧客を見つける

主にBtoCやECサイトで用いられる分析手法です。

• RFM分析：Recency（最終購入日）、Frequency（購入頻度）、Monetary（購入金額）の3軸で顧客をランク付けする分析手法。
• デシル分析：購入金額順に顧客を10等分し、各グループの売上構成比を見る分析手法です。

BtoBマーケティングでは、購入頻度や金額が一定でないため、これらの手法がそのまま使われることは稀ですが、MAツールによっては機能として搭載されている場合があります。

分析は、具体的な施策に繋げて初めて意味を持ちます。ここでは、BtoBマーケティングの現場で頻発する3つの「分析結果」と、それに対応する「施策」の実践的なフローを紹介します。

• ケース1：「スコアは高いが、商談化しない」
  →改善策：スコア（蓄積）依存をやめ、「行動検知（タイミング）」を重視する。

• ケース2：「メールは開封するが、CVしない」
  →改善策：メール件名とLPの訴求を一致させる。

• ケース3：「特定セグメントの反応が鈍い」
  →改善策：そのセグメントに特化したコンテンツ（事例、課題解決資料）を作成し、配信する。

ケース1：「スコアは高いが、商談化しない」場合の対処法

分析結果

スコアリングの点数は高い（例：資料Aで+10点、資料Bで+10点...と蓄積され100点を超えた）リードに営業がアプローチしても、「今は情報収集段階」と断られることが多い。

考えられる原因

スコアリングは「過去の行動の蓄積（点数）」であり、「今」の温度感を正確に反映していない可能性が高い。

改善策

スコアリング（加点式）への依存度を下げ、行動検知（検討度の高まった行動の検知）を重視しましょう。

BtoBでは、リードが能動的に情報を探しに来る瞬間を捉えることが重要です。、会社の方針によって急に検討度が引きあがることが多いのです。

例えば、「料金ページを直近3日間で2回以上訪問した」「導入事例ページを閲覧した直後にサービス詳細ページを見た」といった、購買意欲が明確に高まった瞬間の行動をトリガーとします。

その検知結果を、営業部門にSlack等普段よく見るツールに即時通知する仕組みを構築します。多くのMAツールでは、この「行動検知」機能が搭載されており、従来のスコアリングより精度の高いアプローチが可能になるケースが多くあります。

関連記事：営業に喜ばれるホットリードとは？自社に合う作り方・見つけ方・育て方

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ケース2：「メールは開封するが、CVしない」場合の対処法

分析結果

メルマガの開封率が20%超えと高いが、本文内のリンククリック率や、リンク先のLPでのコンバージョン率が低い。

考えられる原因

• メールの件名と、LPで訴求している内容にズレがある。
• LPのファーストビューで、ユーザーが求める情報（メリット）が提示できていない。
• LP内のフォームの項目数が多すぎる、または入力しにくい。

改善策

まずはメールの件名で期待させた内容と、LPの内容が一貫しているかを再確認してみてください。

（一貫していない場合）

• ファーストビューのキャッチコピーを変更する。

（一貫性がある場合）

• フォームの項目数を減らしてみる。
• CVボタン（CTAボタン）の文言や色を変更する。

検証の際にはMAツールに搭載されているLP作成機能などを活用し、LPのA/Bテストを実施するのもいいでしょう。

ケース3：「特定セグメントの反応が鈍い」場合の対処法

分析結果

セグメント分析の結果、「製造業」セグメントのメールクリック率が、「IT業」セグメントと比較して著しく低い。

考えられる原因

送信しているコンテンツが、「IT業」向けの内容に偏っており、「製造業」の抱える特有の課題や関心事にマッチしていない。

または、そもそも「製造業」向けコンテンツが不足している。

改善策

特定業界向けのセグメント配信を実施しましょう。業界特化コンテンツを他業界の方に送ると興味を持たれず、配信停止のリスクが高まります。

そもそもコンテンツ不足で送るネタがない場合は、「製造業」セグメント向けのコンテンツを新規作成しましょう。

例えば、

• 製造業の顧客導入事例をインタビューし、記事化する
• 「製造業におけるDX推進の課題」をテーマにホワイトペーパーを作成する
• 製造業向けセミナーを企画し、該当セグメントに限定して集客メールを配信する

ただし、そのセグメントが自社のターゲットであることが前提です。優先順位を見誤らないよう注意しましょう。

MAツールを使った分析は、それを行う人材が不可欠です。

分析を属人化させず、継続的な成果につなげるための体制づくりについて解説します。

KPIを決める｜フェーズ別KPIの設定例

分析が失敗する典型的なパターンは、「あれもこれも見ようとする」ことです。

ダッシュボードに表示される全ての数値を追うのではなく、自社のマーケティングフェーズに合わせて、見るべき主要KPIを絞り込み、分析の型を決めることが重要です。

• MAツール導入直後（MAツール運用の土台作りフェーズ）

まずはMAツールを正しく使えるようになることが目的です。ナーチャリングのメインであるメール施策を分析するための基本的な指標を重視しましょう。

KPI例：メール配信リスト数、メール開封率、フォーム通過率

• MAツール運用期（運用が軌道に乗り始めたフェーズ）

ナーチャリングの実行が本格化し始めたフェーズでは、実際に見込み顧客の検討度が高まったのか？を測定しましょう。

KPI例：MQL転換率、ホットリード数（行動検知数）

• MAツール運用期（運用が軌道に乗り、成果を求めるフェーズ）

安定的に営業にホットリードを共有できるようになったら、マーケティング活動が「売上に貢献したか」を測定していきましょう。（SFA連携が必須）

KPI例：商談化率、受注率、マーケティング経由の受注金額（ROI）

関連記事：MA（マーケティングオートメーション）のKPIとKGI設定方法｜BtoB向けKPIツリーと改善法

MAツール運用期までには、MAとSFA/CRMのデータ連携は完了しておく

BtoBのMA分析において、SFA/CRMとのデータ連携は「推奨」ではなく「必須」です。

MAは「マーケティング施策の反応」を、SFA/CRMは「営業活動の結果（商談・受注）」を管理しています。この2つが連携されていなければ、「どのセミナーに参加したリードが、最終的に受注に至ったか」という最も重要なROI分析ができません。

理想は、MAの行動履歴がSFA側で確認でき、SFAの商談結果（失注理由など）がMA側にフィードバックされる「双方向連携」です。

営業とマーケの連携は必須！定期MTGを実施しよう。

分析の属人化を防ぎ、MAとSFAの連携を実務レベルで機能させる最も有効な手段が、営業とマーケティング部門によるミーティングの定期開催です。

• 頻度：月に1回ほど
• 参加者：マーケティング担当者、インサイドセールス担当、営業マネージャー。
• 主なアジェンダ：
  1. KPIの確認：今週（今月）のMQL数とSQL（営業承認）数の確認。
  2. 「ホットリード」のレビュー：マーケが渡したホットリードについて、その後の進捗を確認。
  3. 「失注リード」のレビュー：商談化したが失注したリードの失注理由を確認し、MAでのナーチャリングに戻すかを判断する。

この会議を通じて、営業とマーケ間で決めたホットリードの基準をブラッシュアップしていきます。

最後に、MAツールを使った分析を導入・運用する上で陥りがちな失敗パターンと、それを回避するための対策をまとめます。

• 失敗1：分析が目的化し、データを見るだけで終わる
  → 対策：「分析結果」と「次のアクション」を必ずセットで考える
• 失敗2：スコアリング設計が複雑すぎて機能しない
  → 対策：最初は主要な行動（例：料金ページ閲覧）だけに絞る。BtoBは「行動検知」を優先する。
• 失敗3：分析担当者が不在でPDCAが回らない
  → 対策：兼務でも良いので担当者を明確にし、営業を巻き込んだ「レビュー会議」を仕組み化する。

失敗1：分析が目的化し、データを見るだけで終わる

ダッシュボードを作成し、定例会で報告するだけで満足してしまうケースです。

「メール開封率が先月より1%上がりました」で終わり、具体的な施策改善につながっていない状態を指します。

• 対策

「分析結果」と「次のアクション」を必ずセットで考える習慣をつけることです。

分析担当者は、データを見て「だから何？」と「なぜそうなった？」を常に自問自答する必要があります。

失敗2：スコアリング設計が複雑すぎて機能しない

MAツール導入時に、コンサルタントのアドバイス通りに、全行動パターン、全属性に細かく点数を設定した完璧なスコアモデルを作ろうとするケースです。

しかし、設計だけで数か月を要し、運用開始後もメンテナンスが追いつかず、結局誰も使わない、またはスコアが実態と乖離する状態になります。

• 対策

スコアリングは、できる限りシンプルに始めることをおすすめします。もちろん、最初から緻密で完璧なスコアリングを作るというのは、マーケティング経験者でもかなり難しいことなのです。

最初は「料金ページ閲覧：+30点」「主要な資料ダウンロード：+20点」など、本当に重要な行動だけに絞って加点します。

なお、BtoBにおいては、複雑なスコアモデルよりも、行動検知の方が実用的で成果に繋がりやすいことを認識し、ツール選定時も「スコアリングの複雑さ」より「行動検知の使いやすさ」 を重視するのも有効な戦略です。

失敗3：分析担当者が不在でPDCAが回らない

MAツールを導入したが、「誰が」分析結果を見て施策を改善するのかが明確になっていないパターンです。結果として、メール配信などの施策実行については、MAツールの操作はできる人が行うものの、分析と改善提案は誰も行わず、やりっぱなしになってしまいます。

・対策

体制構築が不可欠です。

分析専任者である必要はありませんが、ナーチャリング施策の分析と改善の責任者を明確にアサインすることが重要です。そして、その担当者が孤立しないよう、営業部門を巻き込んだ定期MTGを仕組みとして定着させることがポイントとなります。

MAツールを使って、ハウスリードや施策の結果を分析することで、ナーチャリング施策を改善し、営業と連携して売上貢献の精度を高めることができます。

多くのデータや複雑な機能に振り回されず、「今、見るべきKPIは何か」「その結果から、次は何をすべきか」を常に問い続けることが重要です。この記事で説明した分析の視点や体制づくりのポイントが、貴社のマーケティング活動の参考になれば幸いです。

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