イベントリードの成果は「追客設計」がすべて

多くの現場で見られるのは、次の3つの壁です。

イベント後は短期間で大量のリストが発生します。

マーケティング、インサイドセールス（IS）、フィールドセールス（FS）それぞれが通常業務を抱える中で、リスト整理が後回しになりがちです。

• どこまでをFSが追うのか

• ISはどの層まで対応するのか

• マーケはどこまで関与するのか

この線引きが曖昧なまま進むと、「誰も全体を見ていない」状態になります。

イベント直後は参加者の温度感が最も高いタイミングです。
しかし、リストの整理や引き渡しに数日〜1週間かかると、その間に関心は急速に薄れていきます。

結果として、追える一部しか追わず、大半のリストは手つかずのまま終わるという事態が起こります。

こうした課題を踏まえ、私が辿り着いた結論はシンプルです。

「イベントの成果は、当日の当たり方ではなく、イベント後にどう分け、どう渡すかで決まる」

重要なのは、

• 顕在・非顕在で単純に切ること

• すぐ商談になりそうな人だけを追うこと

ではありません。

役割に応じてリストを分け、全体を動かす設計をすることが、イベントを「一過性」で終わらせないポイントだと整理しています。

イベントリストを「顕在層」「非顕在層」で分けてしまうと、
非顕在＝今は追わなくてよい、という判断になりがちです。

しかし、イベント参加者は少なからず何かしらの関心を持っています。
そこで私たちは、顕在・非顕在ではなく“役割別”に分ける考え方を採用しました。

• FSが追うべきリスト

• ISが担うべきリスト

この切り分けを先に決めることで、「追えない」のではなく「追う意味がある」状態をつくります。

イベント後、すべてのリストをプロジェクトマネージャーが一次受けし、以下の軸でセグメントしました。

• イベント参加有無（実参加／未参加）

• アンケート回答有無・内容

• 役職・部署

• 企業規模・業種

これらをもとに、リストをA／B／Cの3段階に分類します。

• A：優先対応（FS連携）

  • 明確な課題感や検討意向が見られる

  • 役職・企業規模的にも案件化余地が高い

• B：IS対応（情報接触・温度感確認）

  • すぐの検討ではないが、関心領域が明確

  • 今後の検討可能性がある

• C：ナーチャリング対象

  • 情報収集段階、または反応が薄い

  • ただし市場の反応としては重要

最も避けたかったのは、
「ホットな状態のまま動けない」ことでした。

マーケやFSを経由してから判断すると、どうしても時間がかかります。
そこで、イベント終了直後に全リストを受け取り、プロジェクトマネージャーがその日のうちにセグメントを実施しました。

夜遅くまでリストを整理することもありましたが、それは根性論ではありません。
スピードこそがイベント後最大の価値だと考えていたからです。

イベント起点のIS活動では、アポイント獲得だけを目的にしません。

重要なのは、

• どの業界の反応が良いか

• どの訴求が刺さったのか

• なぜ今すぐ検討ではないのか

といった次につながる情報を回収することです。

ISでは、以下のような点を意識してヒアリングを行いました。

• イベントに参加した背景

• ブースやセッションで関心を持ったポイント

• 現在の検討状況と障壁

これらの情報をFSに連携することで、商談の質を高めることができました。

イベント起点の成果は、単純なアポ率だけでは測れません。
私たちが重視していたのは、「初回商談後の2回目商談設定率」でした。

イベントは短期間で多くの接点を生む一方、
その場の温度感だけで成果を判断してしまうと、
本来拾えるはずの案件機会を見落としてしまう可能性があります。

そのため今回は、
「どのセグメントが、どれだけ商談の“次”につながっているか」
という視点で成果を評価しました。

今回の取り組みでは、イベント後のリストをA／B／Cのセグメントに分け、
それぞれに適した役割とアプローチを設計しました。

あるオフラインイベントでは、FSが優先的にアプローチするリストを除いたうえで、
ISによる後追いを実施しました。

• セグメントA：20件（2回目商談：7件）

• セグメントB：19件（2回目商談：4件）

• セグメントC：9件（2回目商談：2件）

全48件のアポイントのうち、
Aが約42％、Bが約40％、Cが約19％を占めており、
セグメントB・Cだけでも全体の約6割のアポイントを創出しています。

また、2回目商談への進展率を見ると、
A：約35％、B：約21％、C：約22％となり、
セグメントAだけが突出して質が高いわけではないことが分かりました。

オンラインイベントでは、
「参加×アンケート回答あり（A）」「参加×アンケート未回答（B）」「不参加（C）」
という形でセグメントを設定しました。

• セグメントA：4件（2回目商談：2件）

• セグメントB：5件（2回目商談：1件）

• セグメントC：5件（2回目商談：1件）

全14件のアポイントのうち、
セグメントB・Cが約7割を占めており、
アンケート未回答・不参加層も、十分に商談機会を生んでいることが確認できました。

2回目商談への進展率は、
A：50％、B：20％、C：20％となっており、
参加有無やアンケート回答だけで、
機会の質を単純に判断すべきではないことが示唆されます。

これらの結果から、各セグメントに対する期待値は次のように整理できます。

• Aは短期的な成果創出を担う層

• Bは中長期の案件創出につながる層

• Cは市場理解や次の施策設計に示唆を与える層

イベントリストは、単なる営業リストではなく、
次の打ち手を考えるための「学習データ」でもあると言えます。

最後に、2回目商談設定率における通常のBDR施策との比較です。

• 通常のBDR施策： 約14.5％

• イベント起点（オフライン）：約27.1％

• イベント起点（オンライン）：約28.6％

イベントリストは、数だけを見れば決して多くはありません。
しかし、適切にセグメントし、役割を分けて活用することで、
商談の質は通常施策を大きく上回ることが、数値からも確認できました。