主観と客観のデータを掛け合わせ、
「今、誰に動くべきか」が分かる。
感情温度（現場の主観）と顧客スコア（行動の客観）を同時に可視化することで、営業担当者の「思い込み」や「見落とし」を防ぎます。
単なる履歴管理を超え、データ品質が自然に向上し、チーム全体で根拠に基づいた営業活動を実現するCRMです。
1 感情温度（主観データ）
商談や問い合わせ時に感じた顧客の反応を「ホット〜コールド」の温度感として記録します。現場の「感触がいい」という貴重な主観情報をデータ化し、客観的なスコアと掛け合わせることで、根拠のある評価と正確な状況把握を実現します。
- HOT（興味津々・即決意向）
- WARM（前向き・次回提案歓迎）
- COOL（様子見・情報収集段階）
- COLD（反応薄・再アプローチ要）
2 顧客スコア（客観データ）
顧客ポータルへのアクセス回数や滞在時間、CRM上の接触頻度など、顧客の実際の行動データをもとに自動でスコアを算出します。担当者が操作できない「客観的な数値」が、主観的な感情温度を裏付ける強力なエビデンスとなります。
3 2軸マトリックス分析：「主観と客観の矛盾」を可視化
「感情温度（主観）」と「顧客スコア（客観）」を2軸で同時に表示することで、現場で起きる「矛盾」が浮き彫りになります。入力に説明責任が生まれるため、データ品質が自然と向上し、マネージャーとの1on1も具体的な次の一手を決める場に変わります。
① スコア高 × 感情温度ホット
▶ 本物の有望顧客
客観データと主観評価が一致している状態。積極的な次のステップ（クロージング等）へ進めるベストタイミング。
② スコア低 × 感情温度ホット
▶ 担当者の思い込みに要注意
担当者は「感触がいい」と感じているが、顧客の行動データが伴っていない状態。「なぜホットなのか」根拠の確認が必要。
③ スコア高 × 感情温度クール
▶ 隠れた関心顧客
データは動いているのに、担当者が気づいていない状態。実はポータルを頻繁に見ているなど、今すぐ先手フォローのチャンス。
④ スコア低 × 感情温度クール
▶ 本当に離れている休眠顧客
客観・主観の両方が低い状態。復活フォローの設計か、リソースを他の有望な象限に集中させる判断を。
