ペースの速い販売とマーケティングの世界では、リードを理解して管理することは、隠された宝物を見つけて育てることに似ています。 すべてのリードは潜在的な顧客ですが、すべてのリードが同じように作成されるわけではありません。 決断を下す準備ができている人もいますが、より多くの時間や情報を必要としている人もいます。

これはどこですか？ リードの優先順位付け が登場します。 これは、顧客に転換する可能性の高さに基づいてリードをランク​​付けする科学です。 どのリードが最も有望であるかを正確に特定でき、営業チームが最も成功する可能性が高いところに集中できるようになると想像してみてください。

このブログではリードの優先順位付けについて説明し、営業チームがリードの優先順位付けフレームワークを一から作成して実装する方法を見ていきます。 また、Nanonets ワークフローがこの重要なプロセスにどのような変革をもたらすことができるかについても探っていきます。 ワークフローの自動化によってどのように営業活動が効率化され、チームが懸命に働くだけでなく賢明に働くことができるかを見ていきます。

概要

リードの優先順位付けは、効率的な販売およびマーケティング戦略の根幹です。 これには、顧客に転換する可能性に基づいてリードを評価し、ランク付けすることが含まれます。 このプロセスにより、効率が向上するだけでなく、適切なタイミングで適切な見込み客をターゲットにすることで、営業活動の効果も高まります。

どうしてそれが重要ですか？

1. 効率の向上: 潜在的な見込み客に焦点を当てることで、チームは時間とリソースをより効果的に使用できます。
2. より高いコンバージョン率: 優先順位が付けられたリードはコンバージョンに至る可能性が高く、全体的な成功率が高まります。
3. より良い顧客体験: リードの準備状況に基づいてアプローチを調整することで、顧客とのやり取りと満足度が向上します。

リードのスコアリングは通常、リードの優先順位付けを行うために使用されます。 その核心となるのは、各見込み客に数値スコアを割り当てることであり、通常は 1 ～ 100 のスケールで、購入の可能性を評価します。

最新のリード スコアリング手法には、次のものが組み合わされています。 明示的および暗黙的なスコアリング指標、 組み込むこともできます 予測スコアリング リードの正確なリードスコアに到達するフレームワークを構築します。 

• 明示的なスコアリングでは、役職、企業規模、業界などの具体的な情報を使用します。
• 暗黙的なスコアリングは、Web サイトの訪問、電子メールのエンゲージメント、コンテンツのダウンロードなどの行動データに基づいています。
• 予測スコアリングは、従来の明示的および暗黙的メソッドのレイヤーとして機能します。 予測スコアリングでできること – 
  • 既存の顧客および承認および拒否されたリードに関するデータに AI を使用して、リード スコアを取得します。
  • LLM を使用して、リード スコアリング ワークフローにおける主観的な意思決定タスクを置き換えます。

Nanonets がお客様とお客様のチームのために設計した AI 主導のワークフローを使用して、リードの優先順位付けを自動化します。

リードの優先順位付けフレームワークを作成する方法

営業チームがリードの優先順位付けフレームワークをゼロから作成する方法を見てみましょう。

1. リードのスコアリング方法を選択する

フレームワークでリードのスコアリング方法として使用できる、潜在的な顧客をスコアリングするいくつかの一般的な方法について説明します。

明示的なリードスコアリング方法

これらの方法では、人口統計などの明確で直接的な情報を使用して、リードがどの程度優れているかを判断します。

BANT (予算、権限、ニーズ、期限)

予算: リードに購入するのに十分な資金があるかどうかを確認します。

権威: 連絡先が購入を決定できるかどうかを確認します。

必要: リードが実際にあなたの製品やサービスを必要としているかどうかを調べます。

時間枠: リードがいつ購入する予定かを調べます。

使い方 -

• リードはオンライン フォームに記入します。
• フォームの情報が強化され、リードの会社と役割について詳しく知ることができます。
• 次に、CRM は、この追加情報のルールを使用して、BANT に基づいてリードをスコアリングします。
• 高い権限を持ち、緊急の必要性があるリードには、より高いスコアが与えられます。
• CRM はリードのスコアを更新し、営業チームにとって重要であるとマークします。

ファームグラフィックスコアリング

規模、業界、所在地、収益などの企業の詳細に基づいてリードをスコアリングします。 企業間の販売に最適です。

使い方 -

• LinkedIn で見込み客が見つかりました。
• 会社情報がさらに詳しく強化されました。
• CRM は、設定された企業統計基準に基づいてリードをスコアリングします。
• このスコアは、特定のマーケティング プランのリードを分類するのに役立ちます。

ANUM (権限、必要性、緊急性、お金)

BANT に似ていますが、ミックスに緊迫感が加わります。

使い方 -

• リードがウェビナーに参加します。
• 彼らの関与と質問は、緊急性と必要性​​について分析されます。
• 彼らの役割と会社は、権限と予算によって検討されます。
• CRM はこれらの要素に基づいてリードをスコアリングし、差し迫ったニーズと購入能力を持つユーザーを優先します。

暗黙的なリードスコアリング方法

これらの方法では、潜在的な顧客がどのように行動し、ブランドと対話するかを調べて、彼らの関心を判断します。

エンゲージメントスコアリング

リードがコンテンツ、Web サイト、マーケティングとどのようにやり取りするかを追跡します。

使い方 -

• リードはマーケティング電子メールや重要な Web サイトのページを頻繁にチェックします。
• 彼らの行動は追跡され、エンゲージメントに基づいてスコア付けされます。
• CRM はスコアを自動的に更新します。
• 営業チームでは、エンゲージメントの高いリードが注目されます。

コンテンツインタラクションスコアリング

リードは、ブログ、ホワイトペーパー、ビデオなどのコンテンツとのインタラクションに基づいてスコア付けされます。

使い方 -

• リードは詳細なブログを読み、チュートリアルビデオを視聴します。
• これらのインタラクションは追跡され、スコア付けされます。
• この情報は CRM に追加され、リードのスコアが増加します。
• 詳細なコンテンツに関与する見込み客は、潜在力が高いと考えられます。

予測リードスコアリング方法

これらの手法では、従来の手法に加えて AI と機械学習が使用されます。

LLM ベースのリードスコアリング

言語モデルを使用して、BANT などの明示的な方法でのスコアリングを支援します。

機械学習ベースのスコアリング

過去のリードデータを分析して、成功したリードのパターンを見つけます。 これらの成功したプロファイルとの類似度に基づいて、新しい見込み客をスコアリングします。

これらについては後で詳しく説明します。 この例では、このステップで BANT フレームワークを選択しましょう。

フレームワークを選択したら、次のステップは、チームがフレームワークをシームレスに統合し、リード スコアリング方式を作成するための準備を開始することです。

2. チームを BANT に慣れさせる

まず、BANT (Budget、Authority、Need、Timeline の頭字語) と、製品やサービスとの関連性について営業チームに教育することから始めます。

• 予算: 潜在顧客の予算を理解することが重要です。 これにより、顧客が実際に製品やサービスを購入できるかどうかを判断できるため、財務上の制限により実現する可能性が低いリードに時間を費やすことがなくなります。 それは、あなたの推奨事項を顧客が購入できる金額と一致させることです。
• 権限: チームが意思決定者と連携していることを確認します。 適切な人、つまり購入を承認する権限を持つ人に相談することで、販売プロセスが効率化されるため、これは非常に重要です。 それは、最終決定権を持つ個人に向けた取り組みを対象とすることです。
• ニーズ: 見込み顧客固有のニーズや課題を把握することで、チームは販売アプローチをカスタマイズし、製品やサービスがそれらの特定の問題にどのように対処できるかを強調することができます。 このアプローチは、医師が患者の状態を診断して適切な治療を推奨する方法に似ています。
• タイムライン: 見込み客がいつ購入する可能性があるかを評価することは、リードの優先順位付けと効果的なフォローアップ戦略にとって非常に重要です。 この知識により、営業チームは、お腹が空いている可能性が最も高い人に食事を提供するのと同じように、購入決定に近づいている見込み客に焦点を当てることができます。

3. 探究心をもって BANT フォームに記入するための指針

BANT フレームワークの各カテゴリを詳しく調べるときは、感度と徹底性のバランスをとることが重要です。 次のガイドでは、これらのクエリを効果的に実行する方法について、実践的な例を含めて概説します。

1. 予算に関するお問い合わせ
   • 目標： 見込み顧客の経済的準備が整っているか、貴社のサービスへの投資に対する関心を評価するため。
   • アプローチ： 幅広く自由回答型の質問から始めて、徐々に絞り込んでいきます。 見込み客がプレッシャーを感じずに安心できるようにします。
   • 例：
     • 「当社のようなソリューションに関して考えている予算範囲を教えていただけますか?」 この非侵襲的な質問により、見込み客は一般的な数字を提示することができます。
     • 「過去の同様のプロジェクトに対して、どの程度の資金を投入しましたか?」 これは、彼らの過去の投資習慣と予想される予算を理解するのに役立ちます。
2. 権限に基づく質問
   • 目標： 誰が意思決定を行うのか、またその意思決定プロセスの性質を特定するため。
   • アプローチ： 見込み客を遠ざけることなく、敬意を持って情報を収集できるように質問を組み立てます。
   • 例：
     • 「このプロジェクトを決定する主な人物は誰ですか? 彼らの懸念にどう対処すればよいでしょうか?」 これは意思決定者を直接特定し、その立場への配慮を示します。
     • 「そのような購入を行うための一般的なプロセスについて説明していただけますか?」 これは、意思決定構造の概要を示しています。
3. ニーズに焦点を当てた質問
   • 目標： 見込み顧客の具体的な課題とニーズを明らかにするため。
   • アプローチ： 自由回答形式の質問を使用して、詳細な回答を促します。
   • 例：
     • 「私たちのソリューションでどのような課題が解決されることを期待していますか?」 これにより、ニーズについてのオープンな議論が促されます。
     • 「当社のサービスのどの機能があなたに最も関連していますか?」 これは、見込み客が興味を持つ機能の優先順位を付けるのに役立ちます。
4. タイムラインクエリ
   • 目標： ソリューションの購入と導入の緊急性と計画されたスケジュールを理解するため。
   • アプローチ： 明確でありながら、見込み顧客のスケジュールと制約に対応するようにしましょう。
   • 例：
     • 「このソリューションの実装に関して念頭に置いている特定のスケジュールはありますか?」 これにより、緊急性や計画されたスケジュールが明確になります。
     • 「イベントや会計期間など、意思決定のスケジュールに影響を与える外部要因はありますか?」 これは、タイムラインに対する外部の影響を考慮します。

効果的なコミュニケーションのための追加戦略

• 信頼関係を確立する: 見込み客をよりオープンにするには、BANT の質問を始める前につながりを構築します。
• アクティブリスニング： 彼らの回答に細心の注意を払ってください。これにより、より洞察に満ちたフォローアップの質問が得られる可能性があります。
• 質問をカスタマイズする: 業界、企業規模、個人の役割に応じて質問を調整し、準備ができていることと真の関心を示します。
• 柔軟性: 見込み客が返答に消極的である場合は、アプローチを調整するか、後で質問を再検討してください。
• ロールプレイを通じて練習する: ロールプレイに参加して営業対話をシミュレーションし、チームが自信を持って適切な質問をできるようにします。

4. BANT フォームの作成

BANT フォームを効果的に作成するとは、各 BANT コンポーネントに適切なデータ フィールドを選択して、正確かつ効率的な情報収集を確保することを意味します。 各コンポーネントの潜在的な選択肢を検討してみましょう。

予算：

• 事前設定範囲オプション: 「<$10,000」、「$10,000-$50,000」、「>$50,000」などの事前定義された選択肢を提供し、予算に応じてリードを迅速に分類します。

権限：

• 複数選択クエリ: これらは、「意思決定者」、「影響力者」、「エンドユーザー」、「コンサルタント」などの選択肢を使用して、連絡先の役割を決定するのに適しています。
• 階層化された選択: 意思決定のチェーンが複雑な場合に便利です。このオプションは、次のような階層内の連絡先のレベルを正確に特定するのに役立ちます。
  • 経営幹部 (例: CEO、CFO、CTO)
  • 部門長 (例: IT 責任者、マーケティング責任者)
  • チームのスーパーバイザー/マネージャー
  • 個人の貢献者

必要：

• チェックボックス: リードが、製品/サービスが解決できる典型的な問題や要件のリストから特定できるようにし、カバー率の割合も提供します。
• 強度スケール: 「重要ではない」、「やや重要」、「非常に重要」などのカテゴリーを使用して、各ニーズがどれだけ重要または差し迫ったものであるかを測定します。

タイムライン：

• 単一オプションの選択: ラジオ ボタンを使用して、「1 か月以内」、「1 ～ 3 か月」、「3 ～ 6 か月」、「6 か月以上」などの設定された間隔で期間を明確に選択します。 」と緊急性の評価に役立ちます。

5. BANT を販売戦略に組み込む

• BANT を CRM に組み込む: CRM ツールに BANT のフィールドを埋め込み、潜在的な顧客を効果的に監視および評価します。
• 一貫したモニタリングと更新: チームが見込み客とのやり取りの後、CRM 内の BANT 詳細を一貫して更新するようにします。

6. リードスコアリングでリードの質を評価する

リードのスコアリングには、さまざまな BANT (予算、権限、ニーズ、タイムライン) 要素にさまざまな重要度を割り当てることが含まれ、その結果、リードの全体的な資格を表す累積スコアが得られます。 このスコアリングは、販売戦略と過去のデータに影響されます。 たとえば、予算が決定的な要素となることが多い場合は、予算の比重を大きくする必要があります。 同様に、権限レベルが重要な場合は、その重みを増やす必要があります。

たとえば、ソフトウェア ソリューションの販売のコンテキストでは、重み付けは次のようになります。

• 予算：30点
• 権威：25点
• 必要: 25 ポイント
• タイムライン: 20 ポイント

次に、各カテゴリー内でポイントを付与するための基準を確立します。 例えば：

• 予算: 100,000 ドル以上の場合は 30 ポイント、50,000 ドルから 100,000 ドルまでの場合は 15 ポイント、50,000 ドル未満の場合はポイントが付与されません。
• 権限: 最高経営責任者には 25 ポイント、取締役には 20 ポイント、マネージャーには 15 ポイントが与えられ、その他にはなし。
• 必要性: 完全一致は 25 ポイント、部分一致は 15 ポイント、低一致は 5 ポイントを獲得します。
• スケジュール: 3 か月以内で 20 ポイント、4 ～ 6 か月で 10 ポイント、6 か月以上で 5 ポイントを確保します。

各カテゴリのポイントを合計して、合計リード スコアを計算します。 たとえば、100,000 万ドルの予算 (30 ポイント)、マネージャー レベルの権限 (15 ポイント)、ニーズに完全に一致 (25 ポイント)、および 6 か月以内のスケジュール (10 ポイント) を持つ仮想のリードの合計スコアは次のようになります。 80.

このスコアリング システムでは、販売戦略に従ってコンバージョンに至る可能性が高いため、スコアの高いリードが優先されます。 リードの質を評価する定量的な方法を提供し、営業における客観的な意思決定を促進します。

7. フィードバックプロセスを実装する

BANT フレームワークを強化し微調整するには、フィードバック システムを組み込むことが重要です。 これは、BANT エクスペリエンスに関する営業チームからのフィードバックを定期的に収集して評価することを意味します。

• 定期的なディスカッション: 営業チームが BANT フレームワークの経験を共有するための定期的なミーティングを開催します。 プロセスの有効性と欠点についてオープンに議論する文化を促進します。
• 販売データ分析: パフォーマンス データを調べて、BANT プロセスで上位にランクされたリードのコンバージョン率を評価します。 これは、どの BANT 基準が販売の成功をより予測するかを判断するのに役立ちます。
• BANT 基準の変更: フィードバックとデータ分析に基づいて、BANT 基準とスコアリング方法を変更します。 これには、特定の要素の重みを変更したり、提示される質問を変更したりすることが含まれる場合があります。
• 継続的な適応: 営業チームに BANT を動的ツールとして捉えるよう奨励し、実際の販売経験に基づいて継続的に改善します。

8. 履歴データのテスト

履歴分析を行うと、BANT フレームワークの有効性についての理解を大幅に高めることができます。

• 過去の販売データの収集: 営業チームは、過去のリードとの初期のやり取りを再検討し、これらのやり取りに基づいて BANT フィールドに遡って入力する必要があります。
• 遡及的な BANT アプリケーション: 約 100 ～ 200 件の過去のリードの BANT フォームに記入した後、現在の BANT 基準を適用して、これらのリードを今日評価されているかのように評価します。
• 結果の比較: これらのリードの最終的な結果 (顧客になったかどうか) を比較して、BANT フレームワークの予測精度を評価します。
• フレームワークの改良: この分析に基づいてフレームワークを調整します。

9. 適格性の低いリードの育成

導入後も、基準を完全に満たしていないリードが見つかる可能性があります。 これらのリードは、特定の戦略を通じて育成する必要があります。

• セグメンテーション: 満たしていない BANT 基準に基づいてこれらのリードを分類することから始めて、より的を絞った育成アプローチを可能にします。
• カスタマイズされたコンテンツ: 各セグメントの特定の欠点に対処するコンテンツを開発します。

• 予算: 製品やサービスの長期的な財務上のメリットや ROI を強調するブログ投稿やインフォグラフィックなどの資料を作成します。
• 権限: 意思決定者に提示するリード向けの、明確で説得力のある資料 (プレゼンテーションや概要資料など) を作成します。
• ニーズ: 製品の有効性を実証するために、同様の過去の顧客からのケーススタディや体験談を共有します。
• タイムライン: 業界のトレンド記事など、タイムリーな実装の重要性を強調するコンテンツを提供します。
  電子メール キャンペーン: ケース スタディ、お客様の声、業界の洞察を盛り込んだ、製品の価値を段階的に強調するパーソナライズされた電子メール シーケンスを実行します。

これらの手順に従い、フィードバックと結果に基づいてアプローチを継続的に改良することで、営業チームはリード優先順位付けフレームワークを効果的に実装し、リードの質を向上させることができます。 重要なのは、このプロセスを営業会話の自然な一部にし、見込み顧客にスムーズで有益なエクスペリエンスを提供することであることを忘れないでください。

リードの優先順位付けを実装する方法

リードの優先順位付けを営業アプローチに導入することは、基本的な手動プロセスから高度に洗練された自動ワークフローまで、さまざまな方法で実現できます。

手動による実装例

• リードは、メールアドレスと営業電話の適切な時間を含むフォームを送信します。
• 営業担当者は、Hubspot CRM に新しいレコードを作成し、リードが指定した時間に従って Google カレンダーで通話をスケジュールします。
• 電話後、担当者は記憶と Gong から取得した営業電話の記録を使用して、予算、権限、ニーズ、期間のフィールドを含む BANT フォームに記入します。
• 営業担当者は、記入済みの BANT フォームと、各フィールドに割り当てられた重みを含む事前定義された式を使用してリード スコアを計算し、Hubspot CRM レコードでこのスコアを手動で更新します。

ワークフローの自動化

Nanonets を使用して、上で概説したタスクを複製する自動ワークフローを設定することで、このプロセスを合理化できます。

ワークフローの説明は Nanonets のワークフロー ジェネレーターに入力され、その説明に基づいて自動化されたワークフローが作成されます。

次に、Google アカウントと Hubspot アカウントを Nanonets にリンクし、これらのアプリケーションへのアクセスを許可します。 これにより、ワークフローでデータを取得し、これらのアプリ内で直接タスクを実行できるようになります。

自動化されたワークフローは次のように機能します。

• Google フォームは、営業電話フォームが送信されるとワークフローの実行をトリガーします。
• Hubspot は、リードの電子メールを含む新しいレコードを作成します。
• Google カレンダーは、提案された時間に基づいてリードと営業担当者との間の会議を設定します。
• Gong は完了した営業電話の記録を提供します。
• Nanonets AI はトランスクリプトを読み取り、体系的に BANT フィールドに入力します。
• Nanonets AI は、通話記録からの BANT データに基づくデフォルトの重みを使用してリード スコアを計算します。 リードスコアの計算式と重みは手動で指定できます。
• Hubspot レコードは、このリード スコアで更新されます。
  さらに、このワークフローのデモも利用できます。

以下で実行されるこのワークフローのデモをご覧ください。

私たちはこのアプローチをケーススタディに適用し、自動リードスコアリングと手動リードスコアリングの結果を調べました。

リードの自動優先順位付けのケーススタディ

問題: 営業チームは、リードを正確にスコアリングするという課題に頻繁に直面しており、多くの場合、時間がかかり、情報の欠落や個人的な偏見が生じやすい手動の方法に依存しています。 BANT (予算、権限、ニーズ、タイムライン) フレームワークは一般的な方法ですが、伝統的に多大な労力が必要であり、スコアの偏りにつながる可能性があります。

解決策: AI を組み込んだ Nanonets ワークフローを開発し、リードの適格性評価に革命をもたらしました。 このシステムは、営業会話からの BANT 要素の抽出と評価を自動化し、リードをスコアリングするためのより効果的かつ効率的な方法を提供します。

プロセス：
ワークフローは次のように動作します。

1. Google フォーム – 営業電話フォームが送信されるとワークフローを開始します。
2. Hubspot – リードの電子メールを使用して新しいレコードを作成します。
3. Google カレンダー – 指定された時間に基づいて、リードと営業担当者との会議をスケジュールします。
4. Gong – 通話が終了するまでワークフローを遅らせ、営業通話のトランスクリプトを取得します。
5. Nanonets AI – トランスクリプトを分析して、BANT の詳細を体系的に入力します。
6. Nanonets AI – 通話トランスクリプトからの BANT 情報に基づいて、事前設定 (デフォルト) の重みを使用してリード スコアを決定します。 ユーザーはスコア計算式と重みを手動で調整することもできます。
7. Hubspot – 作成されたレコードを計算されたリードスコアで更新します。

結果と影響:

• 精度の向上: 1500 件を超える営業電話を比較したところ、このシステムは見込み客を特定する上でアカウント エグゼクティブ (AE) と同等かそれ以上に効果的でした。 AI の再現率は 81% で、手動レビューの 41% よりも大幅に高く、精度も同等でした。

• 営業サイクルの短縮: AI ツールからのスコアが 80 以上のリードは、成約時間が 5 ～ 10% 短縮され、営業チームの生産性が向上しました。

• 詳細なスコアリング: AI は 1 から 100 までの詳細なスコアリング範囲を提供し、バイナリ AE 評価よりもカスタマイズされた販売戦略を提供します。
• 効率の向上: 営業チームは、BANT の認定が迅速になり、不完全なデータの問題が減少し、顧客エンゲージメントと製品開発にかかる時間が増えたと述べました。

結論: リードスコアリングプロセスを自動化することで、営業効率が大幅に向上しました。 この AI と人間の洞察の組み合わせにより、より効果的な顧客重視の戦略が生まれます。

自動化されたリードの優先順位付けにより時間を節約します

50 人のメンバーからなる営業チームが手動の方法から AI を活用したワークフローに切り替えることで、どのように時間を節約できるかを評価します。

検討事項：

• 各営業担当者は毎日約 5 人のリードを管理します。
• 20 か月には XNUMX 労働日が含まれます。
• 手動リード処理時間: 22 分。
• AI ワークフロー リードの処理時間: 1 分。
• リードごとに節約される時間: 21 分。
• 営業担当者 105 人あたりの 1.75 日の節約時間: 5 件のリードで XNUMX 分 (XNUMX 時間)。
• 営業担当者あたりの月間節約時間: 35 時間。
• チームの毎月の合計時間の節約: 1,750 時間 (35 人あたり XNUMX 時間)。

延長時間を利用して:

毎月大幅に時間が節約されるため、営業チームは効率を高め、より価値のあるタスクに取り組むためのいくつかの方法が提供されます。

• 顧客エンゲージメントの向上: 追加の時間を現在の顧客および潜在的な顧客とのより深い対話に使用し、より強いつながりを促進し、顧客の要件をより深く理解します。
• 見込み客の開拓と見込み客の発掘の増加: 新規顧客の探索とより多くの見込み客の創出により多くの時間を割り当て、販売目標到達プロセスを拡大できる可能性があります。
• カスタマイズされたフォローアップ戦略: チームは、リードに対するカスタマイズされたフォローアップ アプローチの設計に集中して、コンバージョンの可能性を高めることができます。
• ウェルネスとバランスに焦点を当てる: この時間の一部をウェルネスに充て、反復的なタスクをテクノロジーに任せることで仕事と生活のより健全なバランスを促進することが重要です。

AI 主導のワークフロー自動化を導入することで、営業チームは効率を大幅に向上させ、営業戦術を洗練し、全体的な士気と仕事の満足度を高めることができます。

Nanonets がお客様とお客様のチームのために設計した AI 主導のワークフローを使用して、リードの優先順位付けを自動化します。

ワークフロー自動化のためのナノネット

今日のペースの速いビジネス環境において、ワークフローの自動化は重要なイノベーションとして際立っており、あらゆる規模の企業に競争力をもたらします。 自動化されたワークフローを日常業務に統合することは、単なるトレンドではありません。 それは戦略的に必要なことだ。 これに加えて、LLM の出現により、手動のタスクとプロセスを自動化する機会がさらに広がりました。

Nanonets ワークフロー オートメーションへようこそ。AI 主導のテクノロジーにより、あなたとあなたのチームは手動タスクを自動化し、数分で効率的なワークフローを構築できます。 自然言語を利用して、すべてのドキュメント、アプリ、データベースとシームレスに統合するワークフローを簡単に作成および管理します。

当社のプラットフォームは、統一されたワークフローのためのシームレスなアプリ統合だけでなく、アプリ内での洗練されたテキスト作成や応答投稿のためにカスタム大規模言語モデル アプリを構築して利用する機能も提供します。 その間、データ セキュリティの確保は引き続き最優先事項であり、GDPR、SOC 2、HIPAA コンプライアンス基準を厳格に遵守しています。

Nanonets ワークフロー自動化の実際のアプリケーションをより深く理解するために、実際の例をいくつか掘り下げてみましょう。

• 自動化された顧客サポートとエンゲージメントプロセス

• チケット作成 – Zendesk: ワークフローは、顧客が製品またはサービスに関するサポートが必要であることを示す新しいサポート チケットを Zendesk に送信するとトリガーされます。
• チケットの更新 – Zendesk：チケットが作成されると、自動更新がすぐに Zendesk にログインされ、チケットが受信されて処理中であることが示され、参照用のチケット番号が顧客に提供されます。
• 情報検索 – ナノネットの閲覧: 同時に、Nanonets ブラウズ機能はすべてのナレッジ ベース ページを検索して、顧客の問題に関連する関連情報と考えられる解決策を見つけます。
• 顧客履歴アクセス – HubSpot: 同時に、HubSpot にクエリが実行され、顧客の以前のインタラクション記録、購入履歴、および過去のチケットが取得され、サポート チームにコンテキストが提供されます。
• チケット処理 – Nanonets AI: 関連情報と顧客履歴が手元にあると、Nanonets AI がチケットを処理し、問題を分類し、同様の過去の事例に基づいて潜在的な解決策を提案します。
• 通知 – Slack：最後に、担当のサポート チームまたは担当者に、チケットの詳細、顧客履歴、提案された解決策を含むメッセージが Slack を通じて通知され、情報に基づいた迅速な対応が促されます。
• 自動化された問題解決プロセス

1. 最初のトリガー – Slack メッセージ: ワークフローは、顧客サービス担当者が Slack の専用チャネルで、対処する必要がある顧客の問題を通知する新しいメッセージを受信したときに始まります。
2. 分類 – ナノネット AI: メッセージが検出されると、Nanonets AI が介入して、その内容と過去の分類データ (Airtable レコードから) に基づいてメッセージを分類します。 LLM を使用して、緊急性を判断するとともにバグとして分類します。
3. レコードの作成 – Airtable: 分類後、ワークフローはクラウド コラボレーション サービスである Airtable に新しいレコードを自動的に作成します。 このレコードには、顧客 ID、問題のカテゴリ、緊急度など、顧客のメッセージに含まれるすべての関連詳細が含まれます。
4. チームの割り当て – Airtable: レコードが作成されると、Airtable システムは問題を処理するチームを割り当てます。 Nanonets AI によって行われた分類に基づいて、システムは問題を引き継ぐために、技術サポート、請求、カスタマー サクセスなどの最も適切なチームを選択します。
5. 通知 – Slack：最後に、割り当てられたチームに Slack を通じて通知されます。 自動メッセージがチームのチャネルに送信され、新しい問題について警告し、Airtable レコードへの直接リンクを提供して、タイムリーな応答を促します。

• 自動会議スケジュール設定プロセス

1. 最初の連絡先 – LinkedIn: ワークフローは、専門的なつながりが LinkedIn 上で会議のスケジュールに興味を示す新しいメッセージを送信すると開始されます。 LLM は受信メッセージを解析し、メッセージが潜在的な求職者からの会議の要求であると判断した場合にワークフローをトリガーします。
2. ドキュメントの取得 – Google ドライブ: 最初の連絡の後、ワークフロー自動化システムは、会議の議題、会社概要、または関連する説明資料に関する情報を含む、事前に準備されたドキュメントを Google ドライブから取得します。
3. スケジュール – Google カレンダー: 次に、システムは Google カレンダーと通信して、会議に利用可能な時間を取得します。 営業時間 (LinkedIn プロフィールから解析された場所に基づいて) に一致する空きスロットがないかカレンダーをチェックし、事前に設定された会議の設定を確認します。
4. 返信としての確認メッセージ – LinkedIn: 適切なタイムスロットが見つかると、ワークフロー自動化システムは LinkedIn 経由でメッセージを送り返します。 このメッセージには、提案された会議時間、Google ドライブから取得したドキュメントへのアクセス、確認または代替提案のリクエストが含まれます。

• 買掛金での請求書処理

• 請求書の受け取り – Gmail: 請求書は電子メールで受信されるか、システムにアップロードされます。
• データ抽出 – Nanonets OCR: システムは関連データ (ベンダーの詳細、金額、期日など) を自動的に抽出します。
• データ検証 – クイックブック: Nanonets ワークフローは、抽出されたデータを注文書や領収書と照合して検証します。
• 承認ルーティング – Slack: 請求書は、事前定義されたしきい値とルールに基づいて承認を受けるために適切なマネージャーにルーティングされます。
• 支払い処理 – Brex: 承認されると、システムはベンダーの条件に従って支払いをスケジュールし、財務記録を更新します。
• アーカイブ – クイックブック: 完了したトランザクションは、将来の参照および監査証跡のためにアーカイブされます。

• 社内ナレッジベースの支援

• 最初のお問い合わせ – Slack: チーム メンバーのスミスは、#chat-with-data Slack チャネルで、QuickBooks の統合で問題が発生している顧客について問い合わせています。
• 自動データ集約 – Nanonets Knowledge Base:
  • チケット検索 – Zendesk：Slack の Zendesk アプリは、今日のチケットの概要を自動的に提供し、一部の顧客の QuickBooks への請求書データのエクスポートに問題があることを示します。
  • スラックサーチ – Slack: 同時に、Slack アプリは、チーム メンバーの Patrick と Rachel が別のチャネルで QuickBooks エクスポートのバグの解決策について積極的に議論しており、修正は午後 4 時に公開される予定であることをチャネルに通知します。
  • チケット追跡 – JIRA: JIRA アプリは、Emily が作成した「QB デスクトップ統合のための QuickBooks エクスポートの失敗」というタイトルのチケットに関するチャネルを更新します。これは、問題のステータスと解決の進行状況を追跡するのに役立ちます。
  • 参考ドキュメント – Google ドライブ: Drive アプリには、QuickBooks 統合に関連するバグを修正するための Runbook の存在が記載されており、トラブルシューティングと解決の手順を理解するために参照できます。
  • 継続的なコミュニケーションと解決策の確認 – Slack: 会話が進むにつれて、Slack チャネルは、更新について話し合ったり、ランブックの結果を共有したり、バグ修正の展開を確認したりするためのリアルタイム フォーラムとして機能します。 チームメンバーはこのチャネルを使用してコラボレーションし、洞察を共有し、問題とその解決策を包括的に理解するためにフォローアップの質問をします。
  • 解決策のドキュメントと知識の共有: 修正が実装された後、チーム メンバーは、新しい発見事項と問題を解決するために実行された追加の手順を記載して Google ドライブの内部ドキュメントを更新します。 事件の概要、解決策、得られた教訓は、すでに Slack チャネルで共有されています。 したがって、チームの内部知識ベースは、将来の使用に備えて自動的に強化されます。

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