ABMは『誰を狙うか』で9割決まる！データ×現場の知見で導くターゲット選定の極意

2026年6月18日 12:00

「とりあえず大手」「従業員数1,000名以上」――そんな条件で作ったABMのターゲットリストが、現場を疲弊させていないでしょうか。

CACの高騰と商談化率の低下が続くなか、本当に向き合うべきは「誰を狙うか」を解像度高く言語化すること。本ウェビナーでは、KIYONO・Owl Data・インキュベーターの3社が、データ・ブランド・現場知見という異なる切り口から「ターゲット選定」を深掘りし、ABM体制構築の最初の一歩でつまずかないための実践知をパネルディスカッション形式でお届けします。

【セッション内容】

セッション1：The Model型の限界 ── LTVを重視した「絞り込み」が必要な理由

CACが高騰し商談化率が下がり続けるなか、現場は「絞ると商談が減る」という恐怖から踏み切れない。KIYONOがROI向上のロジックを、Owl Dataがブランド毀損の危険性を、インキュベーターがエンタープライズのLTV観点を提示し、絞り込みが「商談を減らす」ではなく「事業を伸ばす」打ち手であることを論じます。

セッション2：外部データから「投資意欲（コンペリングイベント）」を検知するターゲティング手法

「従業員数1,000名以上」のような大雑把なフィルタでは、投資意欲のない企業ばかりにアプローチして営業が疲弊する。中期経営計画・求人動向・人事異動など、企業が「今動かざるを得ない理由」を客観的に検知する外部シグナルの読み解き方を、KIYONOが具体例とともに解説します。

セッション3：現場知見から導く「キーポテンシャル」 ── 自社が勝てる独自のターゲティング軸

外部データだけでは見えない「自社の強みが最も刺さる条件」をどう言語化するか。インキュベーター＋Owl Dataが、顧客インタビューやトップセールスの暗黙知から「隠れた共通点（キーポテンシャル）」を発見し、ターゲット定義を精緻化する手法を提示します。