AI を利用したデータ エンリッチメント機能は、販売者とマネージャーが正確で完全な営業案件データを維持するのに役立ちます。 営業案件レコードが不完全または古い場合、売上が見落とされたり、予測が不正確になったり、取引レビューが非効率的になったりする可能性があります。 AI搭載のデータ強化機能は、最近のメールやり取りやTeamsの会議会話を自動的に分析し、機会記録の提案や更新を行うことでこの課題に対応します。 このプロアクティブなアプローチにより、手動でのデータ入力が減り、パイプラインの信頼度が向上し、より効果的な取引レビューと予測がサポートされます。
AI を利用したデータ エンリッチメント機能のしくみ
AI を利用したデータ エンリッチメント機能の背後にあるエージェントは、次の手順に従って営業案件レコードを分析および強化します。
営業案件レコードのフィルター処理: エージェントは、分析に関連する営業案件レコードを選択するために管理者が定義するユーザーとレコードの選択基準を適用します。
最近の変更点を分析する:エージェントは売り手と顧客の間でやり取りされたメール、Teamsの会議記録、AI生成の会議要約をスキャンし、選ばれた機会の背景情報を集めます。 営業案件レコードの強化に役立つ、予算、権限、ニーズ、タイムラインなどのコンテキストと取引に関連する情報を探します。
不足しているフィールドまたは古いフィールドを特定する: エージェントは、メール内の情報を既存の営業案件レコードと比較して、不一致やギャップを特定します。
更新の提案: エージェントは、見積もり終了日や予算金額などの営業案件フィールドを更新し、関連する電子メールを関連付ける提案を生成します。 または、管理者は、手動による介入なしでレコードを自動的に更新するようにエージェントを構成できます。
更新プログラムを確認して適用する: 販売者は、提案された更新プログラムを確認し、1 回のクリックで営業案件レコードに適用することを選択できます。 自動更新が有効になっている場合でも、販売者はエージェントによって行われた変更を確認し、必要に応じて元に戻すことができます。
データ エンリッチメントを設定して使用する方法
ロールに応じて、次の記事を参照して、AI を利用するデータ エンリッチメント機能を設定して使用します。
| ユーザー ロール | リファレンス |
|---|---|
| 管理者 |
AI を利用したデータ エンリッチメントの設定と構成 AI を利用したデータ エンリッチメントの設定を編集する AI を活用した機会のためのデータ エンリッチメントに関する責任ある AI FAQ |
| 販売者 | データ エンリッチメントの提案を確認して承認する |
容量の使用量
AI搭載のデータエンリッチメントは、セラーのメールやTeamsミーティングを監視するバックグラウンドプロセスとして動作します。 すべてのメールやミーティングを処理するわけではなく、売り手が所有する機会に関連するものに焦点を当てています。
例： 販売者が 1 日あたり約 100 件のメールを受信し、次の配布を行うシナリオを想定します。
- 35 は、エージェントによってスキップされる内部電子メールです。
- 25 は、システムに登録されていない外部連絡先からのものであり、個人として扱われ、エージェントによって処理されません。
- 15件は既に既存のビジネスチャンスレコードにリンクされており、エージェントによってデータ強化の可能性がある処理が行われます。
- 25 は、システムに登録されている外部連絡先からのものですが、営業案件レコードにはリンクされません。 これらの電子メールは、潜在的な機会のマッチングとエンリッチメントのためにエージェントによって処理されます。
メールに加えて、エージェントは、商談に関連付けられた主要連絡先が参加者だった Teams 会議も処理します。
クレジット消費量は、エージェントが対応するメールや会議記録の数に依存し、機会記録のマッチングや充実に活用されます。 容量の設定や使用状況の監視について詳しく知りたい方は、以下をご覧ください:
責任ある AI
AI を利用したデータ エンリッチメント機能は、責任ある AI 原則を念頭に置いて開発されています。 品質と倫理基準を満たすように徹底的に評価され、生産性を高めることを目的としています。 このエージェントの責任ある AI プラクティスの詳細については、AI を 活用した機会に関するデータ エンリッチメントに関する責任ある AI に関する FAQ を参照してください。