pardot salesforce 違いを徹底解説｜初心者でも分かる使い分けガイド

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pardotとsalesforceの違いを徹底解説

このガイドは、pardotとsalesforceの違いをはっきりさせたい人向けの基本解説です。まずは前提をそろえましょう。 Pardotはマーケティングオートメーションのツールとして、見込み顧客の獲得から育成、スコアリング、メール配信、ランディングページの作成などを一元的に行えます。一方でSalesforceはCRMの王道プラットフォームとして、顧客データの一元管理、商談の進捗管理、サポートケースの追跡、レポート作成など、顧客との関係全体を一元的に管理します。 PardotとSalesforceを連携させると、マーケティングのデータとCRMのデータを同じ土台で扱えるようになり、リードがどの広告やメールからSalesforceの商談に移動したのかといった動線を正しく把握できます。こうした連携は、営業とマーケティングの協力を強化し、組織全体の成約率を上げる可能性を高めます。連携にはアカウントの設定、ユーザー権限、データ同期の設定、カスタムオブジェクトの取り扱いなど、さまざまな要素が関わりますが、基本を押さえれば導入後の運用は意外とシンプルです。

この章では特に「違いの本質」と「連携のコツ」を押さえ、なぜこの二つのツールが一緒に使われるのかを体感できるような視点を提供します。

PardotとSalesforceの基本的な違い

違いの核となるポイントを詳しく見ていきます。 Pardotは主にマーケティングオートメーションに特化し、リード育成のための機能群を備えます。メールマーケティング、リードスコアリング、ランディングページ、フォーム、キャンペーン管理などがセットで提供され、マーケティングチームが見込み客の関心を高め、営業部門へ受け渡すまでの過程を自動化します。対してSalesforceはCRMとして、アカウント・連絡先・商談・ケースなどを横断的に管理します。顧客の購買履歴、サポート履歴、地域別データなどを一元的に扱い、営業・カスタマーサクセス・サポートが同じデータを基に作業できるようにします。

したがって PardotとSalesforceを組み合わせると、マーケティングが作成したリードがSalesforceの商談へスムーズに引き渡され、営業はすぐに顧客対応を開始でき、マーケティングはその後の効果測定をSalesforceのデータと連携して行えます。

連携の実務ポイントと導入のコツ

連携を成功させるには、まずデータの整合性を確保することが重要です。Pardot側のリードとSalesforce側の連絡先・アカウントが正しく対応付けられているか、重複データが発生していないかをチェックします。次に同期ルールを決めます。どのデータをどう同期するのか、リアルタイム同期かバッチ同期か、同期時のマッピングはどうするのかを決めます。実務上は、メール開封率やクリック数といったマーケティング指標をSalesforceの商談データと結びつけて、成約までの道筋を可視化します。導入初期は設定作業が多く感じられるかもしれませんが、慣れてくると自動化の力で日常業務の負担が大きく軽減されます。

重要なのは「何を何のために自動化するのか」を組織全体で共有することです。

<table>カテゴリPardotSalesforce主な用途マーケティングオートメーションCRM全般代表的機能メール自動化、リードスコアリング、ランディングページ商談管理、ケース、レポート、ダッシュボード導入の難易度中程度（マーケ信頼の設定が鍵）高い（組織設計とデータモデルが重要）データの中心マーケティングデータ顧客関係データ

上記の表は、二つのツールの違いを視覚的に比較するのに役立ちます。実際の導入時には、自社の業務フローに合わせてカスタムオブジェクトの紐づけや、権限設定を丁寧に行うことが大切です。

最終的には「マーケティングの活動が営業の成果にどう影響したのか」をデータで追える状態が目標です。

ピックアップ解説

友人とのカフェトーク風に。Aさんが「PardotってSalesforceとどう違うの？」と尋ね、Bさんが「Pardotはマーケティングの自動化を担当して、メール配信やリード育成を効率化する道具。SalesforceはCRMとして顧客データ全体を管理する土台さ。二つを連携すると、見込み客がどの広告から来て、どのタイミングで商談に成長したのかが一目で分かるんだ」と答えます。話は続き、Pardotはスコアリングやランディングページ作成などの機能を活用して、初心者でも作業を自動化できる点が魅力。Salesforce側のダッシュボードと連携させれば、営業の人が「このリードはこのタイミングでアプローチすべき」と判断でき、チーム全体の意思決定が速くなるという現実的なイメージが浮かびます。最後に、二つを上手に組み合わせるには、データの整合性と責任分界を明確にすることが大事だと締めくくられます。

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