リードクオリフィケーションとは
リードクオリフィケーション（Lead Qualification）とは、獲得したリードの中から、商談化の可能性が高い見込み顧客を見極めるプロセスです。主要なフレームワーク
- BANT — Budget（予算）、Authority（決裁権）、Need（ニーズ）、Timeline（導入時期）の 4 要素で評価
- MQL（Marketing Qualified Lead） — マーケティング施策を通じて一定の関心を示したリード
- SQL（Sales Qualified Lead） — 営業がアプローチすべきと判断されたリード
- リードスコアリング — 行動データや属性データにポイントを付与し、定量的に優先順位をつける手法
従来の クオリフィケーション の課題
- データ不足 — フォーム入力の情報（名前、会社名、役職）だけでは、ニーズや温度感を判断できない
- 属人的な判断 — 「この人は本気そう」「まだ情報収集段階だろう」という判断が担当者の感覚に依存
- タイミングの遅れ — クオリフィケーション に必要な情報が揃うまでに複数回のタッチポイントが必要
- 機会損失 — ホットリードを見逃し、コールドリードに時間を費やしてしまう
Agentic クオリフィケーション — Turnint AI のアプローチ
Turnint AI は、AI エージェントとの対話そのものが クオリフィケーション プロセスになります。見込み顧客が自ら語る課題、質問の内容、対話の深さから、従来のフォーム情報だけでは得られなかった クオリフィケーション データを取得できます。対話から得られるシグナル
AI エージェントとの対話には、見込み顧客の温度感を示す豊富なシグナルが含まれています。 関心の深さ- どのスライド/トピックに時間をかけたか
- 質問の具体性（一般的な質問 vs 自社の状況に即した質問）
- チャットのターン数と対話の深さ
- 見込み顧客が自ら語った課題や要件
- 既存ツールとの比較や連携に関する質問
- 導入条件やタイムラインへの言及
- 料金や契約条件への関心
- デモ予約や担当者との面談リクエスト
- 社内展開（他のチームメンバーへの共有意向）
セッション分析
Turnint AI のダッシュボードでは、セッションごとの詳細なデータを確認できます。- 閲覧スライド数 — どの程度資料を閲覧したか
- チャットターン数 — どの程度対話したか
- セッション時間 — どの程度時間をかけたか
- CTA インタラクション — デモ予約や問い合わせなどの CTA をクリックしたか