BtoBマーケティングのデータ分析とは？
見るべき指標と改善につなげる分析方法を解説

BtoBマーケティングにおけるデータ分析とは、Webサイトや広告、コンテンツ、営業活動などのデータから「何が起きているのか」「なぜ起きたのか」を整理し、次の施策を決めることです。

例えば、Webサイトのアクセス数が前月より20％減ったとします。「20％減った」と確認するだけでは、データを見ているだけです。分析では、そこから原因を切り分けます。

・どの流入チャネルが減ったのか
・どのページが減ったのか
・検索順位や検索需要に変化はないか
・新規・既存ユーザーのどちらが減ったのか
・CVや商談にも影響しているのか

ここまで確認すると、「サイト全体ではなく、特定記事の順位低下がアクセス減少の主因だった」といった改善につながる仮説を立てやすくなります。

データ分析のゴールは、レポートを作ることではありません。数字の変化から課題を見つけ、具体的な改善施策まで決めることです。

数字の変化 → 原因の特定 → 課題の整理 → 改善施策 → 効果検証

すべての数字を同じ重要度で追う必要はありません。まずは「流入 → 行動 → CV → 商談・受注」の4段階で整理すると、全体像をつかみやすくなります。

同じ1,000セッションでも、基礎情報を調べているユーザーと、サービスを比較検討しているユーザーでは、商談につながる可能性が異なります。アクセス数だけでなく、検索テーマや流入ページから「顧客になり得るユーザーが来ているか」を確認しましょう。

アクセス数の多いページが、必ずしも重要とは限りません。PVが少なくても、サービスページへの遷移や資料請求につながりやすいページは、成果への貢献度が高いコンテンツです。

CV数だけでなく、CVが発生したページ、検索テーマ、CV前に閲覧されたコンテンツまで確認すると、成果につながりやすい顧客ニーズが見えてきます。

BtoBでは、CVした時点で成果が確定するわけではありません。資料請求100件・商談2件の施策より、資料請求30件・商談10件の施策の方が、事業への貢献度が高い場合があります。CVの先にある商談・受注まで確認することが重要です。

BtoBマーケティングでは、分析する前に「何を成果指標として追うか」を整理しておくことも重要です。KGI・KPIの設定方法や施策別の効果指標については、「BtoBマーケティングの効果測定とは」で詳しく解説しています。

アクセス数は分かりやすい指標ですが、「増えた＝成功」「減った＝失敗」とは限りません。重要なのは、自社の顧客になり得るユーザーが増え、CV・商談・受注につながっているかです。

流入 → 閲覧 → CV → リード → 商談 → 受注

例えばSEO流入とCVが増えても、商談化していないのであれば、獲得しているユーザーと自社サービスの間にズレがある可能性があります。数字を点ではなく、顧客行動の流れとして見ることが大切です。

分析はアクセス数から順番に見るだけではありません。BtoBでは、成果であるCVや商談から逆算すると「どんなニーズを持つユーザーが成果につながっているか」を見つけやすくなります。

・サービスページ
・導入事例
・比較記事
・課題解決型の記事
・ノウハウ記事

月間1万PVの記事より、月間500PVの記事の方が問い合わせを多く生み出していることもあります。その場合、後者のテーマの方が自社サービスに近い顧客ニーズを捉えている可能性があります。

SEO記事 → 関連記事 → 導入事例 → サービスページ → 問い合わせ

BtoB商材では、複数ページを閲覧してから問い合わせるケースが多いため、CVしたページだけでなく、その前に読まれたコンテンツも確認します。

例えば「○○とは」の基礎記事より、「改善方法」「比較」「失敗原因」といった具体的な課題の記事からCVが多いなら、その課題へのニーズが強いと考えられます。そこから関連記事の追加、サービスページの訴求改善、広告や営業資料への展開につなげられます。

CV数だけで評価せず、商談・受注までつなげることで、本当に成果に寄与しているコンテンツや施策を判断しやすくなります。

コンテンツごとの成果を分析し、次に制作すべきテーマを考える際には、コンテンツマーケティングそのものの効果指標も整理しておくとよいでしょう。詳しくは、「コンテンツマーケティングの効果と効果分析で見るべき指標とは？」で解説しています。

アクセス数やCVR、問い合わせ数などに変化があったときは、すぐに施策を変えるのではなく、次の順番で原因を絞り込みます。

「サイト全体が悪い」と捉えず、セッション数、Organic Search、特定ページ、CVR、商談化率など、何が変わったのかを具体化します。

流入チャネル、ページ、新規・既存ユーザー、検索キーワードなどに分け、「どこで変化したのか」を特定します。

検索需要や季節性、競合増加などの外部要因と、順位低下、ページ変更、導線変更などの内部要因を切り分けます。

記事内容、CTA、導線、サービスページ、広告クリエイティブ、ターゲティングなど、自社で改善できる要因を見極めます。

変化量の大きさだけでなく、商談・受注への影響と改善可能性を踏まえて優先順位を決めます。

優先順位 ＝ 事業への影響の大きさ × 改善可能性

Webサイトに絞って、具体的にどの指標を確認し、どのように改善につなげていくのかを知りたい方は、「BtoBサイトの効果分析と改善方法」もあわせてご覧ください。

原因を分析して終わりでは、成果は変わりません。分析結果を「何を変えるか」まで落とし込み、改善後の数字を再確認します。

例えばCTAを変更したなら、クリック率だけでなく、サービスページへの遷移、CV、商談まで確認します。数字が改善すれば仮説が一定程度正しかったと考えられ、変化がなければ別の原因を検討します。

分析 → 仮説 → 改善 → 検証 → 再分析

特に「アクセスはあるのにCVにつながらない」という場合は、CTAだけでなく、コンテンツやサイト導線そのものに課題がある可能性があります。具体的な確認ポイントは、「CVが少ないBtoBサイトの改善手順」で解説しています。

BtoBマーケティングのデータ分析では、数字の増減だけを見るのではなく、その原因と事業成果への影響まで確認することが重要です。

・数字の変化を確認する
・流入元・ページ・ユーザーなどに分解する
・原因を切り分け、仮説を立てる
・CV・商談・受注への影響を確認する
・優先順位を決めて改善する
・改善後のデータで仮説を検証する

特にBtoBでは、アクセス数の多さよりも「顧客になり得るユーザーが来ているか」「成果につながるコンテンツは何か」という視点が欠かせません。データ分析を、数字を説明するためではなく、次の施策を決めるために活用しましょう。

一方で、アクセス解析、検索データ、広告、CV、商談情報が分散し、「数字は見ているが、どこから改善すべきか分からない」というケースもあります。

ターゲットメディアでは、「サイト効果分析・改善レポート」を通じて、サイトのデータ分析から課題の発見、改善ポイントの整理まで支援しています。

アクセス解析を具体的な改善施策につなげたい場合は、サイト改善を検討する際の選択肢としてご活用ください。