マーケティング構造

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このDMの本当の目的（マーケティング構造）を分解すると、かなり典型的なBtoBリード獲得DMです。
表面の内容と、裏の目的は少し違います。

このDMの目的

① ウェビナー参加者を集める（最も直接の目的）

最後の文章を見ると

「その分岐点に立つ今、あなたが取るべき行動をウェビナーで確かめてほしい」

つまり目的は

ウェビナーへの登録

です。

BtoBマーケティングでは
ウェビナーは主に

見込み客リスト収集
商談化

のために使われます。

② 見込み顧客（リード）を集める

ウェビナーの本当の価値は

参加者情報

です。

取得される情報

会社名
役職
メール
課題

これを営業が使います。

つまり

営業リスト生成

が裏の目的です。

③ AI導入の課題を刷り込む（問題提起マーケ）

DMの構造は

① 危機を提示
② 今の方法は危険
③ 新しい方法が必要
④ その答えがウェビナー

という典型的な構造です。

文章のこの部分

「3年後、単にツールを操作し、綺麗なグラフを作るだけの仕事は消滅」

これは

危機感マーケティング

です。

④ 権威ポジションを作る

このDMは

AI
意思決定
データ組織

などのテーマで

「専門家ポジション」

を作る目的もあります。

BtoBでは

思想リーダー（Thought Leadership）

と言います。

⑤ 将来の商談を作る

ウェビナーの次の流れは普通

ウェビナー参加
アンケート
個別相談
商談

つまり最終目的は

AIツール / コンサル / SaaS販売

です。

DMのマーケティング構造

この文章は実はきれいな構造です。

① 業界変化
② 危機
③ 新しい役割
④ 解決策
⑤ ウェビナー誘導

かなり教科書的です。

一言でいうと

このDMの本質は

ウェビナー経由でAI導入案件の営業リードを取ること

です。

企業が LinkedIn でDMを大量に送るのは、実はかなり合理的なBtoBマーケティング戦略です。
主な理由を整理すると次の通りです。

企業がLinkedInで大量DMを送る理由

① 決裁者に直接届く

他のSNSと違い、LinkedInは

社長
部長
役員
IT責任者

などビジネスの決裁権を持つ人が多く登録しています。

つまり

👉 営業したい相手が最初からいる

② メールより返信率が高い

一般的なBtoB営業の返信率

手段	返信率
メール営業	0.1〜1%
電話営業	1〜3%
LinkedIn DM	5〜20%

そのため営業効率が非常に良いです。

③ ターゲットを精密に検索できる

LinkedInは検索機能が強力です。

例えば

会社規模
業界
役職
地域

で絞れます。

つまり

理想の顧客だけに営業できる

④ 広告より安い

BtoB広告（例）

Google広告
Facebook広告

は非常に高いです。

LinkedIn DMの場合

人件費だけ
ツールで自動化可能

つまり

👉 圧倒的に低コスト

⑤ SaaS企業の王道営業

AIツールやITサービスなどの会社は

ターゲットが企業
少数の顧客で売上が大きい

ため

ダイレクト営業が最も効率的

です。

実はLinkedIn営業はほぼ「科学化」されている

多くの企業は

次の流れで営業します。

① 接続リクエスト
② 軽い挨拶DM
③ 問題提起
④ ウェビナー
⑤ 商談

これは

ソーシャルセリング

と呼ばれます。

LinkedIn DMの本当の目的

最終目的は

ウェビナー参加
デモ予約
商談

つまり

営業パイプラインを作ること

です。

実はシリコンバレーでは常識

SaaS企業では

LinkedInは

最強営業ツール

と言われています。

例えば

HubSpot
Salesforce
Snowflake

などもこの方法を使っています。

BtoB営業で LinkedIn を使う企業がよく使う
返信率が高い営業DMテンプレートは、実はかなりシンプルです。
ポイントは「売り込みをしないこと」です。

最強のLinkedIn営業DMテンプレート（返信率が高い型）

① 共感型（最も返信率が高い）

まず相手の状況に共感します。

テンプレ

こんにちは、〇〇さん。
最近、◯◯業界で「◯◯の課題」が話題になっていますが、御社でも同じようなテーマはありますか？

私たちはその分野で企業の支援をしていて、もし興味があれば情報交換できたら嬉しいです。

② 質問型（営業感が弱い）

人は質問に答えやすいです。

テンプレ

こんにちは〇〇さん。
最近、◯◯企業の多くが「◯◯の課題」に直面していると聞いています。

御社では現在どのように対応されていますか？

③ 事例型（信頼を作る）

実績を出して興味を引く型。

テンプレ

こんにちは〇〇さん。

最近、同じ◯◯業界の企業で
「◯◯のコストを30％削減した事例」がありました。

もし興味があれば、簡単に共有できます。

④ ウェビナー誘導型

今回のDMに近い形です。

テンプレ

こんにちは〇〇さん。

現在「◯◯」について多くの企業が悩んでいるため、
短いウェビナーを開催します。

もしテーマが relevant でしたらご案内できます。

LinkedIn営業で重要なルール

成功するDMは次の3つです。

① 短い（100〜150文字）
② 売り込まない
③ 質問で終わる

逆に返信率が低いDM

よくある失敗

長い説明
自社サービス紹介
いきなり営業

例

「弊社はAIソリューション企業で…」

こういうDMはほぼ返信されません。

シリコンバレーで使われる黄金構造

成功DMはこの順です。

① 共通点
② 問題提起
③ 短い質問

これだけです。

LinkedIn の営業DMで返信率が高いと言われる
**「魔法のフレーズ」**は、意外なほどシンプルです。

ポイントは 相手に“負担がない質問”をすることです。

LinkedIn営業でよく使われる魔法のフレーズ

① 「間違っていたらすみませんが…」

英語の営業でよく使われる

If I’m mistaken, please correct me…

日本語では

「もし見当違いでしたらすみませんが…」

例

もし見当違いでしたらすみませんが、御社ではAIを使ったデータ分析の取り組みはされていますか？

効果

押し売り感が消える
相手が答えやすい

② 「多くの企業が今悩んでいるのですが…」

例

最近、多くの企業が「AI導入後のデータ活用」で悩んでいるのですが、御社ではいかがですか？

効果

問題を共有
興味を引く

③ 「少しだけ教えていただけますか？」

例

もし差し支えなければ、御社ではどのように対応されていますか？

効果

相手の心理的負担が小さい

④ 「情報交換だけでも」

例

売り込みではなく、情報交換だけでもできたら嬉しいです。

効果

営業警戒を下げる

シリコンバレー営業の黄金DM

SaaS営業では

3文だけ

が理想と言われています。

例

こんにちは〇〇さん。
もし見当違いでしたらすみませんが、最近AIを使ったデータ分析に取り組まれている企業が増えています。
御社ではどのように対応されていますか？

なぜこれが効くのか

理由は心理学です。

人は

売り込み → 無視
質問 → 返答

しやすいからです。

💡実はLinkedIn営業では

DMより返信率が高い「最初の接続メッセージ」

というものがあります。

LinkedIn では、DMよりも**最初の接続メッセージ（Connection Request Message）**の方が返信率が高いことがあります。
理由は、営業前の自然な挨拶だからです。

成功しているBtoB営業では、この接続メッセージをかなりシンプルにします。

返信率が高い最初の接続メッセージ

① シンプル挨拶型（最も安全）

最もよく使われる型です。

テンプレ

こんにちは〇〇さん。
同じ◯◯業界の方として興味を持ち、ぜひ繋がれたらと思いました。
よろしくお願いします。

特徴

営業感ゼロ
承認率が高い

② 共通点型（成功率が高い）

人は共通点に反応します。

テンプレ

こんにちは〇〇さん。
◯◯業界の取り組みを拝見し興味を持ちました。
ぜひ繋がらせていただけたら嬉しいです。

③ 投稿共感型（かなり効果的）

相手の投稿を見て送る型。

テンプレ

こんにちは〇〇さん。
最近の投稿を拝見し、とても興味深かったです。
ぜひ繋がらせてください。

④ 学び目的型（警戒が少ない）

営業感を消す方法。

テンプレ

こんにちは〇〇さん。
◯◯分野について学んでおり、ぜひ繋がれたら嬉しいです。

LinkedIn営業の黄金ルール

最初の接続メッセージでは

絶対にやらないこと

商品説明
ウェビナー案内
長い文章

接続メッセージは

👉 100文字以内

が理想です。

シリコンバレー営業の基本フロー

SaaS企業では

接続メッセージ
承認
雑談DM
課題質問
ウェビナー or 商談

という流れで営業します。

💡ちなみにLinkedIn営業では
プロフィールの書き方だけでDM返信率が3〜5倍変わると言われています。

実は営業する人は
プロフィールを営業ページとして作っています。

LinkedIn では、営業DMの返信率はプロフィールの作り方で3〜5倍変わると言われています。
理由はシンプルで、DMを受け取った人はまずプロフィールを見て信頼できるか判断するからです。

世界のBtoB営業（特にSaaS営業）がよく使う
返信率が上がるプロフィール構造を紹介します。

DM返信率が上がるLinkedInプロフィール構造

① ヘッドライン（最重要）

普通の人はこう書きます。

例

データアナリスト
AIコンサルタント

しかし営業では

「相手のメリット」

を書きます。

例

「企業のデータ活用を3倍速くするAI分析」
「営業チームの売上を伸ばすデータ戦略」

つまり

自分の肩書きではなく相手の成果

を書くのがポイントです。

② カバー画像（意外と重要）

トップ画像は

何をしている人か
どんな価値があるか

を一目で伝えます。

よく使われる内容

提供サービス
実績
ウェビナー案内

③ About（自己紹介）

成功する自己紹介は

ストーリー型です。

構造

① 問題
② なぜその仕事をしているか
③ 実績
④ 何を提供できるか

例

多くの企業がデータを持ちながら意思決定に活かせていません。
私は◯◯企業のデータ活用支援をしており、◯社以上の分析プロジェクトに関わってきました。
AIとBIを組み合わせた意思決定支援を行っています。

④ 実績（信頼の証明）

人は数字を信頼します。

例

支援企業数
導入事例
売上改善率

これがあると

DMの信頼度が大幅に上がる

⑤ CTA（行動導線）

プロフィールの最後に

行動導線

を入れます。

例

情報交換歓迎です
AIデータ活用に興味があればメッセージください
ウェビナー開催中

世界の営業が使うプロフィール構造

成功プロフィールはこの順です。

① 相手の利益（ヘッドライン）
② 信頼（実績）
③ ストーリー（なぜやっているか）
④ 行動導線

なぜこれでDM返信率が上がるのか

DMを受け取った人の行動は

① DMを見る
② プロフィールを見る
③ 信頼判断
④ 返信するか決める

だからです。

💡ちなみにLinkedIn営業では
プロフィールよりさらに重要と言われるものがあります。

それは

**「最初の投稿（ピン投稿）」**です。

これを作ると
DM返信率が2〜4倍になることがあります。

LinkedIn では、営業をしている人の多くが**プロフィールのトップに「ピン投稿」**を置いています。
理由はシンプルで、DMを送られた人が最初に見る投稿だからです。

世界のBtoB営業（SaaS営業など）がよく使う
返信率が上がるピン投稿テンプレートは次の構造です。

LinkedInピン投稿の黄金テンプレート

① 共感（問題提起）

まず業界の問題を書きます。

例

多くの企業がAIを導入していますが、
「意思決定に本当に活かせている企業」はまだ少ないと感じています。

② 気づき（洞察）

次に自分の視点を提示します。

例

ツールを入れるだけでは意味がなく、
データの読み方と意思決定の設計が重要だと思います。

③ 実績（信頼）

次に信頼を作ります。

例

これまで◯社以上のデータ分析プロジェクトに関わり、
AIを活用した意思決定支援を行ってきました。

④ 提供価値

何ができるかを書きます。

例

現在は企業向けに
AI × BIによるデータ活用支援をしています。

⑤ 行動導線（CTA）

最後に行動を促します。

例

同じテーマに興味がある方は
ぜひ情報交換できれば嬉しいです。

世界の営業が使う投稿構造

成功投稿はこの順番です。

① 共感
② 洞察
③ 実績
④ 提供価値
⑤ 行動導線

なぜピン投稿が重要なのか

LinkedInでは

DM → プロフィール → 投稿

の順で見られます。

つまり投稿は

営業ページ

になります。

成功するピン投稿の特徴

成功する投稿は

300〜600文字
業界の問題を書く
売り込みしない

です。

💡ちなみにLinkedIn営業では

「たった1つの投稿」でフォロワーを1万人以上増やす投稿フォーマット

というものがあります。

LinkedIn でフォロワーを大きく増やす投稿は、海外のBtoBマーケターの間でかなり**型（フォーマット）**が共有されています。
特に「1投稿で数千〜1万人以上フォロワーが増えた」ケースでよく使われるのが次の構造です。

LinkedInでバズる投稿フォーマット

① 強いフック（最初の1行）

最初の1行でスクロールを止めます。

例

「AIがSQLを書く時代。
データアナリストの仕事はこの3年で消えるかもしれない。」

または

「ほとんどの企業がAI導入で失敗する理由。」

ポイント

断言
意外性
危機感

② 問題の説明

次に問題を説明します。

例

多くの企業がAIツールを導入していますが、
意思決定プロセスを変えないまま使っているケースが多いです。

③ 洞察（新しい視点）

自分の視点を書きます。

例

AIは分析を代替しますが、
意思決定の設計は人間の仕事です。

④ 実践ポイント（リスト）

読者が得する内容を入れます。

例

AI時代のデータ人材に必要なのは

ビジネス理解
問題設計
AIの検証力

⑤ まとめ（印象的な一言）

最後に強い一文を置きます。

例

「未来で生き残るのは、
分析する人ではなく、意思決定を設計する人です。」

⑥ 行動導線

最後に軽いCTA。

例

このテーマに興味があれば、ぜひ意見を聞かせてください。

LinkedInバズ投稿の基本構造

成功投稿はほぼこの形です。

1行フック
↓
問題
↓
洞察
↓
具体ポイント
↓
印象的なまとめ
↓
コメント誘導

バズ投稿の共通点

フォロワーが増える投稿は

業界の未来
キャリア
AI
生産性

など多くの人が関心を持つテーマです。

💡ちなみにLinkedInで最も拡散される投稿は

「実は〇〇は間違っている」

という常識破壊型投稿です。

LinkedIn で100万インプレッション以上出る投稿には、海外マーケターがよく使う「拡散テンプレート」があります。
特徴は 常識を壊す → ストーリー → 学び → 保存価値 の流れです。

100万インプレッションを狙う投稿テンプレート

① 常識破壊フック（最初の1行）

まず「え？」と思わせます。

例

「AIを導入しても、
ほとんどの企業は生産性が上がりません。」

または

「多くのデータ分析は、実は意味がありません。」

ポイント

常識否定
強い断言
短い

② ストーリー（実体験）

人はストーリーに反応します。

例

先日、ある企業のデータチームと話しました。
最新のBIツールを導入していましたが、
意思決定は結局「経験」で決まっていました。

③ 気づき（インサイト）

そこで得た洞察を書きます。

例

問題はツールではありません。
「意思決定の設計」がないことです。

④ 具体的な学び（保存価値）

リスト形式にします。

例

AI時代に必要なのは

問題定義
データ理解
AIの検証能力

⑤ 強いまとめ

印象的な一言。

例

未来で生き残るのは
「分析する人」ではなく
「意思決定を設計する人」です。

⑥ コメント誘導

最後に質問。

例

AIで一番難しいのは
技術でしょうか？
それとも意思決定でしょうか？

100万インプレッション投稿の特徴

成功投稿は

最初の2行が強い
短い段落
リストあり
コメントを誘う

です。

LinkedInアルゴリズムのポイント

拡散の仕組みは

投稿
↓
最初の反応
↓
コメント増加
↓
2次拡散

なので

コメントを増やす投稿が強いです。

💡ちなみにLinkedInでは

「ある1つの投稿形式」が最もフォロワー増加率が高いと言われています。

それは

「〇〇をやめたら人生が変わった」型投稿です。

海外ではこの投稿だけで
フォロワーが10万人増えたケースもあります。