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精度の高いターゲットリストの作り方｜2025年版・5＋3のポイント＆業界別の実践例
2025年11月19日
精度の高いターゲットリストの作り方｜2025年版・5＋3のポイント＆業界別の実践例
営業成果の80％は「ターゲットリストの精度」で決まると言われます。
どれだけトークが上手くても、そもそも“狙う相手がズレている”だけでアポイント率・商談化率は大きく下がってしまいます。特に2025年は、以下の理由から「リスト精度」が営業成果のカギになります。
- ●情報量の増加で購買行動が複雑化
- ●電話に出る人が減り、接続率が低下
- ●DM・広告・メール配信の競争が激化
- ●法人側が“不要な営業”を即ブロックする時代に
この記事では、精度の高いターゲットリストを作るための5つの基本ポイント＋最新の3つの拡張ポイントを“業界別の実践例”と合わせて詳しく解説します。
目次
- 1. なぜリスト精度が営業成果を左右するのか
- 2. 精度の高いターゲットリストを作成するための基本5ポイント
- 3. ＋α：リスト精度をさらに高める3つの拡張ポイント
- 4. リスト構築〜運用までのステップ（実践ロードマップ）
- 5. よくあるミスと回避策
- 6. KPI設計＆チェックリスト
- 7. まとめ
1. なぜリスト精度が営業成果を左右するのか
営業活動において「リスト精度＝成果の上限」です。
どれだけ優秀な営業でも、狙う対象がズレていると成果は伸びません。質の低いリストがもたらす“負の連鎖”
- ●架電しても担当者に繋がらない
- ●決裁者にたどり着かない
- ●そもそもターゲット外企業
- ●同業や競合に架電してしまう
質が悪いリストは、「時間が無駄」→「架電数不足」→「アポ率低下」という悪循環を生むため、営業活動自体が崩壊します。
2025年の“リスト精度”の定義が変わってきた理由
従来は「企業名と電話番号があればOK」という時代でした。
しかし、以下の項目が揃っていないとリストとして弱くなります。- ●正しい部署（人事・総務・情報システムなど）
- ●役職（責任者・決裁者）
- ●直通番号 or 担当名
- ●企業規模や従業員数などの属性
- ●過去の接触履歴
- ●ホット／ウォーム／コールド状態
つまり、単なる企業リストではなく、「営業が意思決定者と話すためのリスト」へアップデートする必要があります。
2. 精度の高いターゲットリストを作成するための基本5ポイント
ここでは、リスト精度を高めるための「基本の5ポイント」を解説します。
多くの企業は、この段階でつまずいています。
① 電話を架ける前に“考えなくていい”構造を作る
営業は、架電中に「考える作業」が増えると一気に疲弊します。
考えずに架電できる＝成果が出るリストと言い換えてもいいほどです。
■ 作るべき情報の例
- ●企業URL
- ●業種
- ●従業員数
- ●担当部署（人事／総務／システムなど）
- ●役職名
- ●過去の接触履歴
- ●商材に合う課題候補（予測）
例えば人材業界であれば、初期段階で以下を入れておくと架電効率が爆上がりします。
■ 業界例：人材×テレアポの場合
- ●採用人数（前年）
- ●採用職種の傾向（営業／IT／工場）
- ●外国人材の利用状況（特定技能・技人国）
- ●過去の求人媒体利用履歴
- ●採用課題の仮説（例：応募数不足／歩留まり低下）
こうした「仮説情報」がリストに入っているだけで、トークの精度は一気に上がります。
② ターゲットを“詳細に”特定する（部署／役職／直通）
リスト精度を高めるうえで、最も大きなポイントは
企業名 × 部署 × 役職 × 担当者名 × 直通この5つです。
■ なぜ部署＆役職の特定が重要なのか？
営業の成果は「誰に話すか」で7割決まると言われます。
例えば──
- ●採用サービス → 決裁者は“人事責任者”
- ●ITツール → 現場の“情報システム”と“部長”
- ●コスト削減 → “総務部長”がキーマン
ターゲット部署がズレるだけで、成果は半減します。
■ 業界例：製造業に営業する場合の部署特定
- ●現場の課題 → 工場長・製造部長
- ●IT化の話 → 情報システム
- ●採用の話 → 人事総務
部署ごとに全く刺さるポイントが違うため、「部署の特定」は最優先です。
③ コンテクト履歴を残せる構造にする
架電は1回で完結するものではありません。
多くの企業と接触するには“複数回接点を取る前提の管理”が必要です。■ 必須の履歴例
- ●接触日
- ●接触回数
- ●状況（受付NG／担当者不在／折返し予定）
- ●担当者の反応（興味あり／保留／完全NG）
- ●次回フォロー日
この履歴がないと、“ただ架電して終わり”になり、成果が積み上がりません。
■ 人材業界での履歴例
- ●採用計画の変更時期
- ●広告出稿状況
- ●過去に外国人材を利用したか
- ●繁忙期かどうか
履歴が残っているリストほど“資産”として強くなります。
④ セグメント別に詳細なリストを作る
セグメント＝成果の分岐点です。
セグメントの例：
- ●企業規模（〜50名／50〜300名／300名〜）
- ●業界（製造／IT／人材／介護など）
- ●エリア（東京／関西／地方）
- ●採用有無／DX状況／工場保有の有無
- ●ホット／ウォーム／コールド
■ なぜセグメントが重要なのか？
理由は2つ。
- ●刺さるトークが違う
- ●架電効率が倍違う
例えば、製造業にDXツールを売る場合：
■ 業界例：製造 × DXツールのセグメント例
- ●工場保有企業 → 現場改善の話が刺さる
- ●工場を持たない製造企業 → 生産管理や営業管理の話が刺さる
- ●多拠点企業 → データ統合の話が刺さる
セグメントが違えば、担当者の悩みも変わる。
つまり、リストの構造がトークを決めるのです。
⑤ 結果が“すぐ見える”集計・分析できる仕組みを作る
精度の高いリストは、“使うほど改善される”構造を持っています。
そのためには以下の仕組みが必須です。
- ●接続率
- ●担当者接続率
- ●決裁者接続率
- ●アポ率
- ●NG理由の分類
これをリストごとに集計すると、リストの「勝ち筋」と「捨てるべき層」の判断ができるようになります。
■ 業界例：ITツール（SaaS）の分析例
- ●接続率が高いのは「50〜300名」企業
- ●決裁者接続率が高いのは「単拠点企業」
- ●アポ率が高いのは「営業支援に関心の高い業界（不動産・人材）」
こうしたデータが取れると、リスト精度が指数関数的に改善します。
3. ＋α：リスト精度をさらに高める3つの拡張ポイント
ここからは、“さらに精度を上げたい企業向け”の＋αの3つの拡張ポイントを解説します。
これらは最も重要になるポイントで、リストによる営業成果の差が最も大きく出る部分です。
⑥ 情報鮮度と更新頻度を設計する
“情報鮮度”がリスト成果を左右します。
なぜなら、情報の変化速度がこれまでより速いからです。
- ●部署変更
- ●役職変更
- ●組織再編（統合・子会社化）
- ●リモートワークの影響による直通番号の変更
- ●採用時期の変動
これらが頻繁に起こるため、“古いリスト”＝反応が取れないリストになります。
■ 情報鮮度の基準
- ●従業員数 → 半年更新
- ●担当部署 → 四半期更新
- ●担当者名 → 月次〜四半期更新
- ●採用状況（人材向け） → 月次更新が理想
- ●DX状況（IT向け） → 半年更新
- ●工場の新設・撤退（製造向け） → 年1回更新
更新頻度を設計しておくことで、“鮮度の高いリスト”が常に維持できます。
■ 業界例：人材業界（採用系サービス）
採用ニーズは「季節性」が非常に強いため、リスト更新が遅いと成果が大きく下がります。
- ●4月入社 → 1〜2月は採用ピーク
- ●9月入社 → 6〜7月は採用ピーク
- ●介護・工場系 → 通年採用だが“欠員補充のタイミング”が読める
採用系は、“最新の採用状況さえ分かれば、アポ率が跳ね上がる”ため、鮮度を最優先に管理します。
⑦ ニーズ・課題アラートを紐づけてリスト化する
2025年のターゲットリストは、単なる“企業情報の羅列”ではなく、「課題アラート」まで含んだリストが最強です。
■ 課題アラートとは？
“営業すべきタイミングを知らせる情報” のこと。
- ●採用ページが更新された（人材）
- ●新規店舗オープン（人材・IT）
- ●システム入れ替えの公告（IT）
- ●生産ライン増設（製造）
- ●補助金活用（製造・飲食）
- ●倒産情報・業績悪化の兆候
こうしたトリガーをリストに紐付けるだけで、“温度の高い企業”から優先接触できます。
■ 業界例：SaaS・ITツールの場合
- ●求人情報で「DX推進」を募集している企業 → 高確率で刺さる
- ●公式サイトに「システム入れ替え中」の記載 → 即アタック
- ●新店舗オープン → システム導入の需要が高まる
ITツールは特に課題アラートとの相性が抜群です。
⑧ リード予備群（WARM／COLD）の状態を可視化する
高精度リストは、HOT企業だけでできているわけではありません。
本当に強いリストは、次の3つで構成されます。
- ●HOT：今すぐ検討したい企業
- ●WARM：半年以内に検討の可能性がある企業
- ●COLD：まだニーズが顕在化していない企業
この3つをリスト上で可視化しておくと、営業活動の“精度と効率”が飛躍的に上がります。
■ WARM／COLDの判断基準の例
- ●採用強化の時期が近い（人材）
- ●システムの利用期限が近い（SaaS）
- ●設備投資のタイミング（製造）
- ●新規事業を開始している（全業界）
これらを紐づけておくことで、“未来のHOT”が事前に分かるようになります。
■ 業界例：介護業界（人材／SaaS／研修サービス）
- ●介護施設の立ち上げ時期 → HOT
- ●人員配置基準の変更時期 → WARM
- ●補助金の申請開始 → HOT
- ●スタッフ離職率が高いエリア → WARM
介護業界は“行政情報”が強いアラートになるのが特徴です。
4. リスト構築〜運用までのステップ（実践ロードマップ）
ここでは、「どうやってリストを作り、どう運用すれば強いリストになるのか」のステップを実務レベルで解説します。
ステップ1：理想顧客モデル（ICP）を定義する
ICP（Ideal Customer Profile）は必須です。これが曖昧な企業ほど、リスト精度が低くなります。
- ●企業規模（従業員数・売上）
- ●業界
- ●エリア
- ●抱えている課題
- ●決裁者の役職
例えば人材領域では、“採用に困っている”だけでは不十分。
深堀りするとこうなります：
■ 業界例：人材サービス（アポ率が高いICP）
- ●従業員数50〜300名（採用ニーズが分かりやすい）
- ●非製造系より「製造／介護／物流」はニーズ大
- ●地方支店が多い企業（拠点強化のため採用ニーズが増える）
- ●離職率が高い業界（歩留まり改善の需要あり）
ICPが明確だと、リストの質は一気に跳ね上がります。
ステップ2：データ収集源を洗い出す
強いリストは、1つのデータソースだけでは作れません。
■ データ収集ソース例（2025年版）
- ●企業データベース（法人番号・帝国・LAPRASなど）
- ●求人サイト（採用状況が分かる）
- ●会社HP／プレスリリース（最新情報）
- ●SNS（LinkedIn・X）
- ●営業フォーム送信結果
- ●MAツールのデータ（再訪・開封）
- ●DM／イベント参加者リスト
複数の情報を組み合わせるほど“企業の温度感”が見えてきます。
ステップ3：データ整備とクレンジング
粗いデータをそのまま使う企業が多いですが、クレンジングこそが成果の分岐点です。
■ クレンジングの具体例
- ●重複削除
- ●不要企業の除外（同業・グループ会社など）
- ●架電対象外のフラグ付け
- ●エリア／規模の補完
- ●表記揺れの統一
ここを丁寧に行うほど、リストの質が倍になります。
ステップ4：役職・部署・属性でフィルタリング＆スコアリング
最終的に、営業成果を最大化するのはフィルタリング → スコアリング の工程です。
■ スコアリング例
- ●決裁者名が分かる：＋3
- ●部署が特定されている：＋2
- ●直通番号：＋5
- ●採用ニーズが高い：＋4
- ●課題アラートが出ている：＋6
こうした点数化を行うと、“攻めるべき企業”が自動で浮かびます。
ステップ5：実際に運用し、毎週〜毎月改善する
リストは“作って終わり”ではありません。
運用 → 分析 → 改善のサイクルを回すことで、強いリストに進化していきます。
■ 改善サイクル例（人材／採用サービスの場合）
- ●毎週：接続率・担当者接続率の分析
- ●毎月：採用ニーズ＆繁忙期の更新
- ●四半期：担当者・役職・部署の更新
- ●半年：企業情報（従業員数・拠点）の更新
5. よくあるミスと回避策
多くの企業がリスト運用でつまずくポイントは、実はパターン化されています。
ここでは最も多い“4つのミス”と“回避策”を整理します。
■ ミス1：「件数ばかり追って質を無視」
件数＝成果ではありません。
むしろ、件数だけ増やすと成果は悪化します。回避策：
「決裁者接続率 × アポ率」でリストの質を判断する。
■ ミス2：「担当者名・部署が特定されていないまま架電」
部署不明の架電は、接続率が著しく低下します。
回避策：
架電前に必ず“担当部署・役職”を特定する。
■ ミス3：「クレンジング・更新が滞って古いリスト化」
3ヶ月放置したリストは精度が大きく落ちます。
回避策：
更新頻度（週・月・四半期）を決めてメンテする。
■ ミス4：「結果を“ざっくり”見るだけで改善されない」
「なんとなく良さそう」「なんとなく悪い」では改善できません。
回避策：
接続率・アポ率などのKPIを“リスト単位”で管理する。
6. KPI設計＆チェックリスト｜“成果が出るリスト”とは何か
ターゲットリストの精度は、明確なKPI（指標）で管理することで改善速度が一気に上がります。
■ リスト運用で管理すべき主要KPI
- ●接続率（＝電話がつながる割合）
- ●担当者接続率（＝担当部署に繋がる割合）
- ●決裁者接続率
- ●アポ率
- ●NG理由の傾向
このKPIは、「リストの質」と「架電クオリティ」のどちらも見えるため、改善の基点として非常に優秀です。
■ KPIの基準値（BtoB 新規開拓の平均値）
業界により差がありますが、平均は以下の通りです。
- ●接続率：20〜35％
- ●担当者接続率：10〜20％
- ●決裁者接続率：3〜7％
- ●アポ率：1〜3％
ただし、
リスト精度が高い企業は、アポ率5〜10％超えも普通に起こります。
■ 業界別の“勝ちやすい”リスト指標例
弊社の支援経験を踏まえ、リスト相性の良い指標を業界別に整理します。
▼ 人材系（採用代行／応募課金／RPO）
- ●採用ニーズがある企業を優先（求人更新／職種増）
- ●従業員数50〜300名が最も高反応
- ●季節性（繁忙期）が分かるとアポ率UP
- ●“外国人材の利用有無”を入れると精度向上
▼ IT・SaaS（DXツール／管理システム）
- ●システム入れ替え時期（更新時期）が最重要
- ●情報システム部門の責任者を特定
- ●拠点数が多い企業ほどDX需要が高い
▼ 製造業（生産管理／人材不足／安全対策）
- ●工場保有企業かどうか
- ●ライン増設情報（プレスリリース）がアラート
- ●人手不足が深刻な職種（溶接・組立）
▼ 介護・医療（人材／システム／研修）
- ●開設時期（半年〜3ヶ月前がHOT）
- ●加算制度／補助金の変化がアラート
- ●離職率が高いエリアはWARMとして管理
業界別に“勝てる属性”を理解すると、営業効率は爆発的に上がります。
■ 6ヶ月運用チェックリスト（テンプレ付き）
次のチェック項目を毎月・四半期で見直すだけで、
リスト精度は必ず向上します。- □ 担当部署・役職は最新か？
- □ 直通番号（もしくは内線）は取得できているか？
- □ 過去の接触履歴が整理されているか？
- □ セグメント（規模・業界）に偏りはないか？
- □ NG理由は分類されているか？
- □ 更新頻度にブレがないか？
- □ 課題アラート（採用・DX・補助金）は拾えているか？
- □ WARM／COLDの育成はできているか？
このチェックリストを回すだけで、
“反応が出るリスト”に育っていきます。
7. まとめ｜リスト精度は営業の“地盤”である
ターゲットリストは、営業活動の根底にある「地盤」です。
どれだけ話法を工夫しても、リストが粗ければ成果は出ません。改めて重要ポイントを整理します。
- ●リスト精度は「誰に話すか」で成果の7割が決まる
- ●部署・役職・決裁者情報は最優先で整える
- ●情報鮮度・更新頻度が2025年は成果の分岐点
- ●業界ごとに刺さる属性が違うため、必ずセグメントを分ける
- ●HOT／WARM／COLDを可視化すると、未来の反応が分かる
- ●リストは作った瞬間が“完成”ではなく、“スタート”
強いリストを作れば、
営業の生産性は“何倍にも”跳ね上がります。ぜひ、この記事のポイントを参考に、
御社の営業リストを「資産」として育ててください。
