AIを活用した営業戦略：iPaaSとChatGPTによるデータ分析とフィードバックの自動化
序章: AIを活用した営業の新時代
営業の世界は、AI技術の進化とともに、新たな時代を迎えています。この章では、AIが営業プロセスに革新をもたらす概要を探ります。
1.1 AIと営業の融合の重要性
AIの導入により、営業戦略はデータ主導型のアプローチを取るようになりました。AI技術は、顧客データの分析やパーソナライズされたコミュニケーションを実現し、営業成果を飛躍的に向上させる可能性を秘めています。
1.2 本記事の概要と目的
この記事は、iPaaSとChatGPTを利用した営業戦略の構築方法を紹介します。実際の営業プロセスにおけるAIの役割を理解し、自社の営業効率を最大化する方法を探求します。
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Tomoaki Sawaguchi
2. iPaaSとは何か：基本概念と利点
iPaaS（Integration Platform as a Service）は、異なるアプリケーションやデータソースを統合するクラウドベースのプラットフォームです。
2.1 iPaaSの定義
iPaaSは、様々なシステム間でのデータの移動や処理を自動化し、統合を簡単に行うことができます。これにより、企業は時間とコストを削減しつつ、効率的な運用が可能になります。
2.2 iPaaSの営業への応用
iPaaSは、営業データの統合や分析に特に有効です。CRMシステムやその他のデータソースをiPaaSで統合することで、より包括的で正確な顧客情報を得ることが可能になります。
3. CRMデータの活用：iPaaSを用いたデータ抽出
営業におけるCRM（Customer Relationship Management）システムの活用は、顧客データの管理と分析に不可欠です。
3.1 CRMシステムとは
CRMシステムは、顧客情報の集約、管理、分析を行うツールです。これにより、顧客との関係を強化し、営業効率を高めることができます。
3.2 iPaaSを使ったデータ抽出
iPaaSを使用して様々システムからデータを抽出し、整形するプロセスを自動化することが可能です。これにより、データがより分析しやすく、有意義な形式に変換されます。
3.3 データ整形の重要性
データ整形は、分析の質を決定します。適切に整形されたデータは、より正確な洞察と意思決定をサポートし、営業戦略の効果を高めます。
4. ChatGPTとの統合：営業データの分析
ChatGPTは、自然言語処理に基づくAIで、営業データの分析に革命をもたらします。
4.1 ChatGPTの基本的な機能
ChatGPTは、テキストデータの解析や生成に優れています。営業データに対して高度な分析を行い、洞察を提供します。
4.2 営業データに対するChatGPTの分析
ChatGPTを使った営業データの分析方法を具体的に説明します。これにより、顧客のニーズや市場の動向をより深く理解できます。
4.3 分析結果の解釈
ChatGPTによる分析結果の解釈と、それを営業戦略にどう活かすかを探ります。データに基づく洞察は、営業の成果を大きく左右します。
5. 具体的なプロセスとフィードバックの自動化
AI技術を駆使した営業プロセスの自動化は、時間とリソースを最適化します。iPaaSとChatGPTを組み合わせた、自動化された営業プロセスの構築方法を詳述します。これにより、反復作業の削減と効率化が実現します。
5.1 使用するツール
今回は、4つのツールを活用してフィードバックの自動化を行っていきます。
①iPaaS Make
②CRM Pipedrive
③chat GPT
④Googleスプレッドシート
⑤slack
5.2 ChatGPTを使ったフィードバックの生成
完成形のイメージがこちらです。
①データ整形用スプレッドシートにあるデータをクリアします
②Pipedriveから該当データをリストアップして取得します
③json配列にまとめます
④データ整形用スプレッドシートのデータを最新に更新します
⑤データ整形されたデータを取得します
⑥当月の営業日数と消化した営業日数を算出します
⑦算出されたデータの形式を整えます
⑧chatGPTにデータとともにプロンプトを引き渡し、分析してもらいます
参考までにインサイドセールス部門の分析プロンプトはこちら
IS分析プロンプト
このコンテンツの前提条件
・タイトル: インサイドセールスチームの目標達成のための具体的な戦略とアドバイス
・依頼者条件: 目標設定と達成のためのフィードバック・アドバイスを求める人
・制作者条件: 10年以上の経験を持つ優秀な営業部長
・目的と目標: 今月の営業目標達成のための戦略的・実践的アドバイス提供
・リソース: 統計データ、進捗データ、目標達成ツール、コーチングスキル
・評価基準: 生成されたプランの具体性と実行可能性
・明確化の要件: 具体的な数値、実現可能なステップ、優先順位スケジュール、目標達成の重要性説明、成功指標
このコンテンツの詳細パイプラインの構成: 各案件はパイプラインで管理。各ステージには特定の定義、成約確率、滞在時間、行動がある。パイプラインの構成や定義は###パイプライン詳細に記載。パイプライン詳細
各案件はパイプライン形式で管理されています。
パイプラインのステージ構成は以下になっています。
・リードイン
- ステージの定義 : すべてのリード
- 成約確率 : 10%
- 平均滞在時間 : 1日
- 主に行うこと : 有効リードかどうかの判定
・対象リード判定済み_MQL
- ステージの定義 : 有効リードと判定された案件
- 成約確率 : 15%
- 平均滞在時間 : 4日
- 主に行うこと : 顧客情報の調査
・顧客情報入力済み
- ステージの定義 : 顧客情報の調査が完了した案件
- 成約確率 : 20%
- 平均滞在時間 : 1日
- 主に行うこと : キーマン情報の調査
・キーマン調査済み
- ステージの定義 : キーマン情報の調査が完了した案件
- 成約確率 : 25%
- 平均滞在時間 : 1日
- 主に行うこと : アプローチ戦略の立案(メール、電話、SNSでのダイレクトメッセージなど)と実行
・初回アプローチ済み
- ステージの定義 : アプローチの実行を開始した案件
- 成約確率 : 40%
- 平均滞在時間 : 7日
- 主に行うこと : アプローチ戦略の立案(メール、電話、SNSでのダイレクトメッセージなど)と実行
・2回以上アプローチ済み
- ステージの定義 : 2回以上アプローチの実行をした案件
- 成約確率 : 40%
- 平均滞在時間 : 7日
- 主に行うこと : アプローチ戦略の立案(メール、電話、SNSでのダイレクトメッセージなど)と実行
・ご担当者様接続済み
- ステージの定義 :アプローチした結果、担当者様と接続できた案件
- 成約確率 : 50%
- 平均滞在時間 : 1日
- 主に行うこと : アプローチ戦略の立案(メール、電話、SNSでのダイレクトメッセージなど)と実行
・ご担当者様興味あり
- ステージの定義 :アプローチした結果、担当者様が興味を持ってくれている案件
- 成約確率 : 80%
- 平均滞在時間 : 2日
- 主に行うこと : アプローチ戦略の立案(メール、電話、SNSでのダイレクトメッセージなど)と実行
順番としては、リードイン→対象リード判定済み_MQL→顧客情報入力済み→キーマン調査済み→初回アプローチ済み→2回以上アプローチ済み→ご担当者様接続済み→ご担当者様興味あり
と流れていきます。結果はアポイント獲得もしくは失注です。
スコアリングとラベリング: 各案件は顧客属性に基づきスコアリングされ、ラベリングされる。各ラベルには特定の成約確率がある。詳細は###スコアリング詳細に記載。スコアリング詳細
各案件は、顧客の属性情報を基にスコアリングされており、スコアに応じて以下のいずれかにラベリングされています。
・HOT
・WARM
・NOMAL
・COLD
・LOYAL CUSTOMER
・CUSTOMER / PARTNER
・ALERT
また各ラベリングごとの成約確率は次のような結果が出ています。
・HOT → 50%
・WARM → 25%
・NOMAL → 15%
・COLD → 10%
・LOYAL CUSTOMER → 35%
・CUSTOMER / PARTNER → 35%
・CHURN CUSTOMER → 20%
・ALERT → 10%
流入経路種別と成約率: インバウンドとアウトバウンドのリードには異なる成約率がある。詳細は、###流入経路種別と成約率の詳細に記載。流入経路種別と成約率の詳細
リードの流入経路は、大きく分けるとインバウンドとアウトバウンドがあり、それぞれの成約率は次のような結果が出ています。
・インバウンド → 35%
・アウトバウンド → 20%
またインバウンドの有効リード数は毎月70~100件ほどです。
案件の平均滞在時間: 14日目標と現状: アポイント数目標と現状、進行中案件数、失注案件数営業日: 消化営業日数、残営業日数リード数: 当月のインバウンド・アウトバウンドリード数各ステージ毎の着地見込み月別進行中案件数: 各ステージと流入経路に応じた案件数このコンテンツのゴール設定
・ゴール: 具体的で実行可能な営業戦略の提供。
ゴールを達成するためのステップ
1.データ分析: 現状のリード数、進行中案件数、各ステージの案件数を分析。
2.戦略策定: パイプラインの各ステージに対する最適なアクションプランを作成。
3.成約確率の最大化: 各ラベリングごとの成約確率に基づく戦略を策定。
4.案件の優先順位付け: 効果的なアプローチ計画を立案。
5.成果の測定と調整: 測定基準を設定し、進捗をモニタリング。
手順の実行プロセス
・データ収集: 進捗データ、リード数、ステージ別案件数の集計。
・戦略開発: 分析データを基に具体的なアクションプランを作成。
・実行計画: 戦略に基づいた実行計画の策定。
・モニタリング: 実行結果の追跡と必要に応じた戦略の調整。
例外処理
・不十分なデータや予期せぬ市場変動がある場合、戦略を柔軟に調整。
成果物の生成
・具体的な営業戦略と実行計画の文書化。
提供するデータ目標と現状
・目標 → {{1.2}}アポイント
・現状 → {{1.3}}アポイント
・進行中案件数 → {{1.4}}件
・当月失注案件数 → {{1.5}}件
営業日
・消化営業日数 → {{5.消化営業日}}
・残営業日数 → {{5.残営業日}}
リード数
・当月作成されたインバウンドリード数 → {{1.6}}件
・当月インバウンドで流入した有効リード数 → {{1.7}}件
・当月作成されたアウトバウンドリード数 → {{1.8}}件
・当月アウトバウンドで流入した有効リード数 → {{1.9}}件
各ステージ毎の着地見込み月別進行中案件数リードイン
・今月着地見込みかつ流入経路がインバウンド
- HOT → {{1.
10}}件 - WARM → {{1.
11}}件 - NOMAL → {{1.
12}}件 - COLD → {{1.
13}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
14}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
15}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
16}} - ALERT → {{1.
17}}件
・今月着地見込みかつ流入経路がアウトバウンド
- HOT → {{1.
18}}件 - WARM → {{1.
19}}件 - NOMAL → {{1.
20}}件 - COLD → {{1.
21}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
22}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
23}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
24}}件 - ALERT → {{1.
25}}件
・来月着地見込みかつ流入経路がインバウンド
- HOT → {{1.
26}}件 - WARM → {{1.
27}}件 - NOMAL → {{1.
28}}件 - COLD → {{1.
29}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
30}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
31}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
32}}件 - ALERT → {{1.
33}}件
・来月着地見込みかつ流入経路がアウトバウンド
- HOT → {{1.
34}}件 - WARM → {{1.
35}}件 - NOMAL → {{1.
36}}件 - COLD → {{1.
37}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
38}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
39}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
40}}件 - ALERT → {{1.
41}}件
対象リード判定済み_MQL
・今月着地見込みかつ流入経路がインバウンド
- HOT → {{1.
42}}件 - WARM → {{1.
43}}件 - NOMAL → {{1.
44}}件 - COLD → {{1.
45}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
46}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
47}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
48}}件 - ALERT → {{1.
49}}件
・今月着地見込みかつ流入経路がアウトバウンド
- HOT → {{1.
50}}件 - WARM → {{1.
51}}件 - NOMAL → {{1.
52}}件 - COLD → {{1.
53}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
54}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
55}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
56}}件 - ALERT → {{1.
57}}件
・来月着地見込みかつ流入経路がインバウンド
- HOT → {{1.
58}}件 - WARM → {{1.
59}}件 - NOMAL → {{1.
60}}件 - COLD → {{1.
61}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
62}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
63}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
64}}件 - ALERT → {{1.
65}}件
・来月着地見込みかつ流入経路がアウトバウンド
- HOT → {{1.
66}}件 - WARM → {{1.
67}}件 - NOMAL → {{1.
68}}件 - COLD → {{1.
69}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
70}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
71}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
72}}件 - ALERT → {{1.
73}}件
顧客情報入力済み
・今月着地見込みかつ流入経路がインバウンド
- HOT → {{1.
74}}件 - WARM → {{1.
75}}件 - NOMAL → {{1.
76}}件 - COLD → {{1.
77}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
78}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
79}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
80}}件 - ALERT → {{1.
81}}件
・今月着地見込みかつ流入経路がアウトバウンド
- HOT → {{1.
82}}件 - WARM → {{1.
83}}件 - NOMAL → {{1.
84}}件 - COLD → {{1.
85}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
86}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
87}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
88}}件 - ALERT → {{1.
89}}件
・来月着地見込みかつ流入経路がインバウンド
- HOT → {{1.
90}}件 - WARM → {{1.
91}}件 - NOMAL → {{1.
92}}件 - COLD → {{1.
93}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
94}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
95}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
96}}件 - ALERT → {{1.
97}}件
・来月着地見込みかつ流入経路がアウトバウンド
- HOT → {{1.
98}}件 - WARM → {{1.
99}}件 - NOMAL → {{1.
100}}件 - COLD → {{1.
101}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
102}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
103}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
104}}件 - ALERT → {{1.
105}}件
キーマン調査済み
・今月着地見込みかつ流入経路がインバウンド
- HOT → {{1.
106}}件 - WARM → {{1.
107}}件 - NOMAL → {{1.
108}}件 - COLD → {{1.
109}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
110}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
111}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
112}}件 - ALERT → {{1.
113}}件
・今月着地見込みかつ流入経路がアウトバウンド
- HOT → {{1.
114}}件 - WARM → {{1.
115}}件 - NOMAL → {{1.
116}}件 - COLD → {{1.
117}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
118}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
119}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
120}}件 - ALERT → {{1.
121}}件
・来月着地見込みかつ流入経路がインバウンド
- HOT → {{1.
122}}件 - WARM → {{1.
123}}件 - NOMAL → {{1.
124}}件 - COLD → {{1.
125}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
126}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
127}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
128}}件 - ALERT → {{1.
129}}件
・来月着地見込みかつ流入経路がアウトバウンド
- HOT → {{1.
130}}件 - WARM → {{1.
131}}件 - NOMAL → {{1.
132}}件 - COLD → {{1.
133}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
134}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
135}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
136}}件 - ALERT → {{1.
137}}件
初回アプローチ済み
・今月着地見込みかつ流入経路がインバウンド
- HOT → {{1.
138}}件 - WARM → {{1.
139}}件 - NOMAL → {{1.
140}}件 - COLD → {{1.
141}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
142}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
143}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
144}}件 - ALERT → {{1.
145}}件
・今月着地見込みかつ流入経路がアウトバウンド
- HOT → {{1.
144}}件 - WARM → {{1.
147}}件 - NOMAL → {{1.
148}}件 - COLD → {{1.
149}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
150}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
151}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
152}}件 - ALERT → {{1.
153}}件
・来月着地見込みかつ流入経路がインバウンド
- HOT → {{1.
154}}件 - WARM → {{1.
155}}件 - NOMAL → {{1.
156}}件 - COLD → {{1.
157}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
158}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
159}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
160}}件 - ALERT → {{1.
161}}件
・来月着地見込みかつ流入経路がアウトバウンド
- HOT → {{1.
162}}件 - WARM → {{1.
163}}件 - NOMAL → {{1.
164}}件 - COLD → {{1.
165}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
166}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
167}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
168}}件 - ALERT → {{1.
169}}件
2回以上アプローチ済み
・今月着地見込みかつ流入経路がインバウンド
- HOT → {{1.
170}}件 - WARM → {{1.
171}}件 - NOMAL → {{1.
172}}件 - COLD → {{1.
173}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
174}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
175}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
176}}件 - ALERT → {{1.
177}}件
・今月着地見込みかつ流入経路がアウトバウンド
- HOT → {{1.
178}}件 - WARM → {{1.
179}}件 - NOMAL → {{1.
180}}件 - COLD → {{1.
181}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
182}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
183}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
184}}件 - ALERT → {{1.
185}}件
・来月着地見込みかつ流入経路がインバウンド
- HOT → {{1.
186}}件 - WARM → {{1.
187}}件 - NOMAL → {{1.
188}}件 - COLD → {{1.
189}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
190}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
191}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
192}}件 - ALERT → {{1.
193}}件
・来月着地見込みかつ流入経路がアウトバウンド
- HOT → {{1.
194}}件 - WARM → {{1.
195}}件 - NOMAL → {{1.
196}}件 - COLD → {{1.
197}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
198}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
199}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
200}}件 - ALERT → {{1.
201}}件
ご担当者様接続済み
・今月着地見込みかつ流入経路がインバウンド
- HOT → {{1.
202}}件 - WARM → {{1.
203}}件 - NOMAL → {{1.
204}}件 - COLD → {{1.
205}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
206}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
207}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
208}}件 - ALERT → {{1.
209}}件
・今月着地見込みかつ流入経路がアウトバウンド
- HOT → {{1.
210}}件 - WARM → {{1.
211}}件 - NOMAL → {{1.
212}}件 - COLD → {{1.
213}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
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216}}件 - ALERT → {{1.
217}}件
・来月着地見込みかつ流入経路がインバウンド
- HOT → {{1.
218}}件 - WARM → {{1.
219}}件 - NOMAL → {{1.
220}}件 - COLD → {{1.
221}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
222}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
223}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
224}}件 - ALERT → {{1.
225}}件
・来月着地見込みかつ流入経路がアウトバウンド
- HOT → {{1.
226}}件 - WARM → {{1.
227}}件 - NOMAL → {{1.
228}}件 - COLD → {{1.
229}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
230}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
231}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
232}}件 - ALERT → {{1.
233}}件
ご担当者様興味あり
・今月着地見込みかつ流入経路がインバウンド
- HOT → {{1.
234}}件 - WARM → {{1.
235}}件 - NOMAL → {{1.
236}}件 - COLD → {{1.
237}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
238}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
239}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
240}}件 - ALERT → {{1.
241}}件
・今月着地見込みかつ流入経路がアウトバウンド
- HOT → {{1.
242}}件 - WARM → {{1.
243}}件 - NOMAL → {{1.
244}}件 - COLD → {{1.
245}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
246}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
247}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
248}}件 - ALERT → {{1.
249}}件
・来月着地見込みかつ流入経路がインバウンド
- HOT → {{1.
250}}件 - WARM → {{1.
251}}件 - NOMAL → {{1.
252}}件 - COLD → {{1.
253}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
254}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
255}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
256}}件 - ALERT → {{1.
257}}件
・来月着地見込みかつ流入経路がアウトバウンド
- HOT → {{1.
258}}件 - WARM → {{1.
259}}件 - NOMAL → {{1.
260}}件 - COLD → {{1.
261}}件 - LOYAL CUSTOMER → {{1.
262}}件 - CUSTOMER / PARTNER → {{1.
263}}件 - CHURN CUSTOMER → {{1.
264}}件 - ALERT → {{1.
265}}件
⑨分析してもらった内容をslackに投稿します
精度に関してはぜひ試してみていただければと思います。もちろんプロンプトを改良することでよりよい洞察が得れるはずです。
このようにデータ分析におけるAIの活用も、chatGPTやiPaaSの出現によってノーコードで、エンジニアでなくとも実装ができるようになりました。iPaaSとAI技術の統合は、営業の効率化と効果の向上をもたらします。この革新は、営業の未来を形作る重要な要素です。
このような営業やマーケティングなどの業務における自動化や高度化にお困りな際は、SaaS時代最高のパートナーdiverまでお気軽にお問い合わせください。
