営業活動では、CRMやリード情報の鮮度が、ターゲティングの精度や担当者の生産性を左右します。古くなったCRM情報をもとにアウトリーチを続けると、退職済みの担当者への連絡や、見込みの低いリードへの対応が増え、新規開拓の効率が下がりやすくなります。米国企業は、質の悪いデータによって年間推定3.1兆ドルを失っており、ほぼ半数の企業がCRMの劣化だけで売上の10%以上を落としています。
こうした課題への対応策のひとつが、Apollo data の活用です。さらに、Thunderbit のようなAI搭載ツールを組み合わせると、Apolloだけでは得にくいWeb上の最新情報を補完できます。本記事では、Apollo data を使ってターゲティング、ワークフローの自動化、データ補完を進める方法と、Thunderbitを営業・オペレーション業務に組み込む際の考え方を解説します。
Apolloデータとは何か：ビジネス成長に重要な理由
Apollo.io は、継続的に更新されるデータベースを備えたB2B営業インテリジェンス・プラットフォームです。2026年時点で、Apolloのトップページでは 2億3,000万件以上のコンタクト と 3,000万社以上の企業情報 を掲げており、認証済みメールアドレス、直通電話番号、詳細な企業情報を提供しています。これらの情報は、寄稿者ネットワーク、公開Webのクロール、信頼性の高い第三者プロバイダーから集められています（Smarte）。リード、アカウント、意思決定者を継続的に検索し、営業活動に必要な情報を整理するためのデータ基盤として利用できます。
Apolloでは、主に次のような業務を行えます。
- 高度に絞り込んだリードリストを作成する（業界、企業規模、技術スタック、資金調達状況など、さまざまな条件で抽出）
- 市場をセグメント化して、対象ごとに施策を設計する
- CRMの情報を補完・更新して、古い情報を追跡する作業を減らす
最新のデータを維持することは、ターゲティング精度や営業効率を保つうえで重要です。データ活用が進んだ企業は、顧客獲得の可能性が23倍高く、収益性が19倍高いとされています。一方で、B2Bデータは毎月およそ2%ずつ劣化します。更新しない場合、1年で連絡先の22%が使えなくなる計算です（Landbase）。2024年後半には、ビジネスメール情報の劣化が1か月で**3.6%**に達したとも報告されています。
Apolloの更新型データベースは、こうした情報の劣化を抑え、ターゲティング精度を維持する用途で活用できます。営業担当者は、約27%の時間を質の悪いリード追跡に費やしているとされており、データの整備はこの作業時間を減らす手段になります。
導入事例としては、Apolloを使った企業でアウトバウンド売上が200%以上増加したケースや、商談化率が2桁改善したケースが報告されています。ただし、これらは個別事例であり、同じ成果を保証するものではありません。
Apolloデータで顧客ターゲティングの精度を高める
Apolloの強みのひとつは、幅広い候補の中から、自社の条件に合う企業や担当者を具体的に絞り込めることです。Apolloには、企業属性、技術属性、資金調達、採用シグナル、購買意向などを含む65以上のスマートフィルターがあります（Breakcold）。代表的な活用方法は次のとおりです。
| Apolloのフィルター | 内容と活用例 |
|---|---|
| 企業属性 | 業界、所在地、従業員数、売上など。例：中西部の中堅ヘルスケア企業を狙う |
| 技術属性 | 企業が使っている技術で絞り込み。例：競合ツールを使っている企業を見つける |
| 資金調達・採用 | 直近で資金調達した企業や、重要ポジションを採用中の企業を狙う。購入準備が整っているサイン |
| 意向・イベント | 購買意向を示している企業や、最近人事異動があった企業を見つける。熱いうちにアプローチ |
| コンタクト属性 | 役職、シニアリティ、部門。メールアドレスがあるだけの相手ではなく、意思決定者に届く |
具体例: HRソフトウェアを販売している場合、北米のテック企業のうち、従業員200〜1000人、Workdayを利用し、直近でSeries B調達を完了した企業に対象を絞れます。これにより、予算、課題、技術環境の条件に合う候補を整理し、不特定多数への一斉アプローチを減らせます。
Apolloのフィルターは、対象を絞ったキャンペーンを設計する際に役立ちます。ある企業では、Apolloを使ってICPを見直した結果、商談獲得数が**20%**増加したと報告されています（Apollo Case Study）。
Apolloデータを既存の業務フローに組み込む方法
Apolloのデータを業務で活用するには、チームが使用しているCRMや営業自動化ツールとの接続方法を決める必要があります。ApolloはSalesforce、HubSpotなどとのネイティブ連携を備えています（TwoPirConsulting）。基本的な設定の流れは次のとおりです。
- ApolloをCRMに接続する: 管理画面から接続先を選び、必要な権限を確認して同期を設定します。
- フィールドをマッピングする: Apolloの「使用技術」や「直近の調達額」などの項目を、CRM側のプロパティやカスタムフィールドに対応づけます。事前に対応関係を決めることで、項目のずれや変換ミスを抑えられます。
- 双方向同期を行う: Apolloの新規リードをCRMへ送り、CRMの既存レコードをApolloで補完する運用が可能です。同期方向と更新ルールを決めておくと、二重入力やレコード間の不整合を防ぎやすくなります。
対応ツール: Salesforce、HubSpot、Zoho CRM、Pipedrive、Outreach、Salesloftなど。ZapierやApolloのAPIを使えば、独自のワークフローも組めます（Zapier）。導入前に、利用中のプラン、必要な権限、同期対象フィールドを確認してください。
データ同期と補完の自動化
Apolloでは、CRMレコードの不足情報を自動で補完できます。欠けているメールアドレスの補完、役職の更新、古い情報の検出に対応しています（Apollo Knowledge Base）。代表的な運用方法は次のとおりです。
- 新規リード向けにリアルタイム補完を有効化し、営業担当が対応する前に必要な企業・担当者情報をそろえる
- 一括補完ジョブを定期実行する（月次、四半期ごと、または必要なとき）
- 重要な変化があればアラートを設定する（例：ターゲット企業が新たな資金調達を行った場合）
これにより、CRMの更新作業を減らし、バウンス率の低減や担当者が参照する情報の鮮度維持につなげられます。ただし、自動補完されたデータは、重要な連絡や更新の前に確認する運用が必要です。
ベストプラクティス: まずは少量のテスト同期から始め、ApolloのData Healthツールで重複を確認します。そのうえで、更新ルールと例外時の対応をチーム内で共有してから対象範囲を広げると安全です。
Apolloデータで営業・マーケティング効率を高める
Apollo dataは、営業・マーケティングの定型作業を減らし、担当者が対象選定や対応内容の確認に時間を使いやすくするために活用できます。
- 見込み客リストの作成時間を数時間から数分に短縮できる—条件を設定し、対象データをエクスポートしてリスト化する
- リードの見極めを自動化できる—Apolloでインバウンドリードを補完し、スコアリングや担当者への振り分けにつなげる
- 対象に応じたパーソナライズを行う—Apolloのデータを使い、メール、電話、LinkedInメッセージの内容を調整する（技術スタック、最近の資金調達、最新ブログなどを参照）
- リードスコアリングを改善できる—Apolloのデータをスコアリングモデルに取り込み、担当者が優先度の高い案件を確認しやすくする
導入前後の業務イメージは次のとおりです。
| タスク | Apollo導入前 | Apollo導入後 |
|---|---|---|
| 見込み客開拓 | 手作業で遅い | 自動化され、精度も高い |
| リードの判定 | Google + LinkedIn | CRMで自動補完 |
| メールのパーソナライズ | 汎用的で返信率が低い | セグメント化され、関連性が高い |
| データ保守 | 手作業でミスが多い | 自動化され継続的 |
Apolloを使うチームでは、営業担当者1人あたり週5〜10時間の削減、成約率の改善、見込みの低いリードに費やす時間の減少が報告されています（Breakcold）。実際の削減幅は、元のデータ品質や業務フローによって異なります。
Apolloデータを使う際のセキュリティとコンプライアンス
B2Bデータを利用する際は、提供元のセキュリティ対策だけでなく、自社での利用目的、保存方法、アクセス権限、オプトアウト対応も確認する必要があります。Apolloは、次のようなプライバシー・セキュリティ対応を掲げています。
-
GDPR と CCPA/CPRA への対応—個人データ、オプトアウト、越境移転を扱うための枠組みを整備（Apollo Privacy）
-
ISO 27001 認証、SOC 2 監査済み—A-LIGNによる定期監査に加え、保存時・転送時の暗号化を実施（Apollo Security）
-
オプトアウトとデータ主体の権利—Apolloデータベース内の情報について、検索、閲覧、削除依頼を行うための手段を提供（Apollo Privacy Center）
これらの対応は、利用企業側の法令遵守を自動的に保証するものではありません。Apollo dataをB2Bアウトリーチに使う場合も、対象地域の法令、自社の正当な利用目的、連絡方法、保存期間を確認し、オプトアウトの依頼に対応してください。
ThunderbitでApolloデータをAIウェブスクレイピングで強化する
Apollo dataに、企業サイトやニュースページに掲載された最新情報を補いたい場合は、Thunderbitを組み合わせる方法があります。Thunderbitは、Webページ上の非構造化データを抽出するAI Web ScraperのChrome拡張機能です。企業サイト、ニュースページ、SNS、PDFなどから、業務に必要な項目を表形式で整理する用途に使えます。
Apolloと組み合わせる代表的な用途は次のとおりです。
- 不足情報を埋める: Apolloの構造化されたコンタクト・企業データに加え、見込み客のサイトから最新ニュース、顧客の声、製品アップデートなどを取得する。
- リードを補完する: LinkedInのプロフィール、最新ブログ記事、ニッチな業界ディレクトリから、公開されているメールアドレスや電話番号を抽出する。
- 競合を監視する: Thunderbitの定期スクレイピングを使い、競合サイトの新製品発表、価格変更、プレスリリースを継続的に確認する。
- 定型作業を自動化する: Thunderbitの「AI Suggest Fields」でページを読み取り、抽出項目の候補を確認する。必要に応じて項目を調整してからスクレイピングし、Excel、Google Sheets、Airtable、Notionにエクスポートする（Thunderbit Blog）。
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Thunderbitは、専門的なコーディング知識がない担当者でも始めやすいように設計されています。ただし、対象ページの構造や公開状態によって抽出結果は異なります。まずは1ページで抽出項目、精度、出力形式を確認し、対象サイトの利用規約や個人情報の取り扱いを確認してから運用範囲を広げてください。
実践例: ApolloデータとThunderbitを組み合わせたリード補完
営業チームがApolloから50社のSaaS企業リストを取得し、各社の最新ニュースや、取得できる場合はCEOのコメントも確認して、企業ごとに関連性のあるアプローチを行いたいケースを考えます。
手順は次の通りです。
- Apolloのリストをエクスポートし、会社名とWebサイトURLを用意する。
- Thunderbitを使って各社のニュースページやプレスページを確認し、「AI Suggest Fields」で最新の見出しと日付を取得する。
- 取得したニュースをGoogle Sheetsへエクスポートする。
- ThunderbitのデータをApolloリストに結合し、各社の横に「最新ニュース」列を追加する。
- 営業メッセージをパーソナライズする。たとえば、「御社サイトで直近の資金調達に関するニュースを拝見しました。この成長段階では、当社のサービスをこのように活用できます」のように、確認できた情報と提案内容を結びつける。
この運用により、Apolloで対象企業と担当者を整理し、Thunderbitで各社の直近動向を補完できます。ただし、取得したニュースの日付や内容を確認してから営業メッセージに利用することが重要です。
ThunderbitとApolloデータを業務プロセスに組み込む方法
Thunderbitで取得したデータを業務プロセスに組み込む場合は、出力先、Apolloデータとの結合キー、CRMへの戻し方を事前に決めます。
- Excel、Google Sheets、Airtable、Notion にエクスポートできる—Thunderbitは主要な形式をサポートしている（Thunderbit Docs）。
- 共通キーでApolloデータと結合する（会社名やWebサイトなど）。表記ゆれや重複がある場合は、結合前に確認する。
- 補完済みリストをCRMへ再インポートする—CRM側の仕様に合わせて、新しい項目、メモ、添付として反映する。
- Zapierや連携プラットフォームで自動化する—Thunderbitで取得したデータをCRMやApollo APIに渡すワークフローを設計する。
運用のヒント: Thunderbitの自然言語スケジューリングでは、「毎週月曜の9時に実行」のような定期スクレイピングを設定できます。本番運用の前に、1回分のデータで結合精度、重複、CRMへの反映方法を確認し、現在のプランで利用できる実行頻度も確認してください。
データ自動化と連携におけるThunderbitの主な特徴
Thunderbitの主な特徴は次のとおりです。
- 初期設定を進めやすい: コーディングや複雑な初期設定を行わず、画面上の操作から抽出を始められます。
- AIによる項目提案: ページ内容を読み取り、抽出すべき項目の候補を提案します。
- サブページやページネーションに対応: 一覧を取得し、その先の詳細ページまで抽出対象に含められます。
- 無料エクスポート: データ出力には別料金がかからないとされています。
- 既存のツール群と連携: チームが利用しているツールへデータを出力できます。
- 自然言語で操作可能: 必要な内容を言葉で指定し、スクレイピングやフォーム入力を設定できます。
- 世界中で20万人以上に利用されており、営業、オペレーション、マーケティングなど幅広いチームで使われています（Thunderbit）。
コードベースのスクレイパーでは、対象サイトの構造が変わった際に手動修正が必要になる場合があります。ThunderbitはAIで項目設定やページ変化への対応を支援する設計ですが、すべての変更に自動対応し、処理が停止しないことを保証するものではありません。対象ページが変わった場合は、少量のデータで再確認する必要があります。
以下の表は記事内の比較基準です。設定時間、対応範囲、料金、保守性は対象サイトや利用プランによって変わるため、導入前に現在の仕様を確認してください。
| 機能 | Thunderbit | 従来型スクレイパー |
|---|---|---|
| 設定時間 | クリック2回 | 30分以上 |
| コーディングの必要性 | なし | 通常は必要 |
| サブページ対応 | はい、自動 | 手動設定が必要 |
| データエクスポート | 無料、全形式対応 | 場合によって追加料金 |
| 自然言語対応 | あり | なし |
| 保守 | AIが適応 | 手動修正が必要 |
ステップごとのガイド：ApolloデータとThunderbitを業務に取り入れる
ApolloとThunderbitを既存業務に取り入れる際は、以下の順序で小さく検証してから対象範囲を広げます。
- 現在のデータを棚卸しする: CRM内の欠損、劣化、抜け漏れを洗い出す。
- Apolloを設定する: CRMと接続し、フィールドをマッピングして、初回補完を実行する。
- ICPを定義する: Apolloのフィルターを使って、対象リストを作成する。
- エクスポートして同期する: ApolloのリードをCRMや営業自動化ツールへ送る。
- アウトリーチをパーソナライズする: Apolloのデータを使ってセグメント分けし、メールの動的項目を設定する。
- データの穴を見つける: チームにとって追加で必要な情報を定義する（例：最新ニュース、顧客の声）。
- Thunderbitで不足分を埋める: 企業サイト、ニュース、SNSから必要な情報をスクレイピングする。
- 結合して補完する: Google Sheets、Excel、またはCRM上でThunderbitデータとApolloリストを統合する。
- 更新を自動化する: Thunderbitの定期スクレイプとApolloの補完ジョブをスケジュールする。
- コンプライアンスを守る: Apolloのプライバシーツールを使い、オプトアウトを尊重し、データを安全に扱う。
- 測定して改善する: リードの質、成約率、営業サイクルの長さの変化を追跡する。
本番データを更新する前に、少量のテストバッチで抽出精度、フィールド対応、重複、更新ルールを確認してください。自動化後も、重要な連絡先や企業情報には定期的な人の確認を残します。
トラブルシューティングのヒント:
- フィールドマッピングが複雑なら、少量のテストバッチから始める。
- ApolloのData Healthツールで重複やエラーを確認する。
- Thunderbitでスクレイピングしづらいサイトは、ブラウザモードを試すか、AIの項目プロンプトを調整する。
結論と重要ポイント
Apolloは、ターゲティング、セグメント化、自動化に使う構造化B2Bデータを提供します。Thunderbitを組み合わせると、企業サイトやニュースページにある直近の情報を補い、営業担当者が対象企業の状況を確認してから連絡しやすくなります。
- まずはApolloから: リード情報を整理し、補完し、セグメント化する。
- Thunderbitで強化: Web上の最新ニュース、顧客の声、シグナルを取得する。
- 利用するツール間で連携: CRM、営業、マーケティングツールのデータを同期させる。
- 自動化とパーソナライズ: 定型的なデータ処理を自動化し、チームは対象の確認や商談対応に時間を使う。
導入時は、まず数社または1つのページを対象に、Apolloとの照合精度、Thunderbitの抽出結果、出力形式、CRMへの反映方法を確認してください。結果を人が確認できる運用を整えてから、定期更新や対象企業数を広げると安全です。
もっと深く知りたい方は、Thunderbit Blog で他のガイドをチェックするか、Chrome拡張機能をダウンロードして、Apollo dataにWeb上の情報を補完する小規模なテストから始めてください。
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よくある質問
1. Apollo data とは何ですか？また、どのようにビジネスに役立ちますか？
Apollo dataは、コンタクトと企業情報をまとめたB2Bデータベースです。対象を絞ったリードリストの作成、市場のセグメント化、CRM情報の更新に活用でき、営業・マーケティングチームが優先度の高い見込み客を確認しやすくなります。
2. Apollo data をCRMや営業ツールに統合するにはどうすればいいですか？
ApolloはSalesforce、HubSpotなどとのネイティブ連携を提供しています。アカウントを接続し、項目をマッピングして、必要な同期方向と更新ルールを設定します。ZapierやApolloのAPIを使ったカスタムワークフローも構築できますが、利用プランと接続先の権限を事前に確認してください。
3. Apollo data はプライバシー規制に準拠していますか？
ApolloはGDPR、CCPA/CPRAへの対応を掲げ、ISO 27001とSOC 2 Type II認証を取得しているとしています。また、オプトアウト機能やデータ主体の権利に対応する仕組みを提供しています。ただし、これだけで利用企業の個別のデータ利用が適法になるわけではありません。対象地域、利用目的、連絡方法、保存方法を自社でも確認する必要があります。
4. ThunderbitはApollo dataをどのように強化しますか？
ThunderbitはAI Web Scraperとして、Apolloに含まれないニュース、顧客の声、連絡先情報など、Webページ上の非構造化データを取得する用途に使えます。Apolloのリストに直近の企業情報を補い、企業ごとに関連性のあるアプローチを検討する際に役立ちます。対象サイトの利用規約と個人情報の取り扱いは事前に確認してください。
5. ThunderbitやApolloを使うのに技術スキルは必要ですか？
どちらも非エンジニアが操作しやすいように設計されています。ThunderbitはAIが抽出項目を提案し、Apolloの連携も画面操作を中心に設定できます。条件が単純な小規模タスクであれば数分で初期設定できる場合がありますが、CRM連携や大規模な運用では、権限、項目設計、テストが必要です。
導入を検討する場合は、まず少量のリードと1つのWebページで、データの一致率、抽出精度、出力形式を確認してください。その結果をもとに、継続運用の範囲を判断するとよいでしょう。
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