概要
販売の世界は常に進化しており、このダイナミックな環境では、潜在的な顧客を正確に特定し、理解する能力がこれまで以上に重要になっています。 ここで、効果的な販売戦略の基礎であるリードの認定という概念が登場します。 基本的に、リードの認定はフィルターとして機能し、営業チームが見込み客のプールをふるいにかけて、購入する可能性が最も高い見込み客を特定できるようになります。 これは、コンバージョンの準備ができている「ホット」見込み客と、さらに育成が必要な可能性がある、またはまったくコンバージョンに至らない可能性がある「コールド」見込み客とを区別することです。
このブログでは、見込み顧客の適格性を評価するための有名な手法である BANT フレームワークの微妙な違いについて詳しく説明します。 BANT は、予算、権限、ニーズ、タイムラインの頭字語で、これらの重要な側面に基づいてリードを評価する構造化されたアプローチです。 潜在顧客の予算の理解、意思決定者の特定、特定のニーズの認識、購入のスケジュールの決定といった各要素が、見込み客を見極める際にどのように重要な役割を果たすのかを見ていきます。
さらに、Nanonets Workflows などのプラットフォームのツールを活用して、このフレームワークを自動化されたワークフローと統合することで、効率が大幅に向上する方法を説明します。 BANT を初めて使用する場合でも、販売テクニックを磨きたいと考えている場合でも、このガイドは、自動化によって強化された BANT フレームワークを効果的に実装するための実用的な洞察を提供します。
リードの資格認定が重要なのはなぜですか?
では、なぜリードの認定が重要なのでしょうか? 地図を持たずに宝探しに出かけ、何か価値のあるものを見つけられることを期待して手当たり次第に掘っているところを想像してみてください。 これは行き当たりばったりのアプローチであり、非効率的で疲れます。 リードの資格認定は、宝の地図を持つようなものです。 これは、販売活動をガイドし、「宝」を見つける可能性が最も高い可能性の高い分野、つまり、あなたが提供しているものにぴったりの潜在的な顧客に焦点を当てるのに役立ちます。 このプロセスにより、興味があるだけでなく、購入に最適な立場にある見込み客との関わりに、時間とリソースが戦略的に投資されるようになります。
リード認定のための BANT フレームワーク
ここで、BANT と呼ばれる一般的なリード認定方法を見てみましょう。 BANT は、予算、権限、ニーズ、タイムラインの頭字語です。 これらの各用語の意味を簡単に説明すると、次のようになります。
- 予算: 潜在的な顧客はいくらまで使う意思があるか、またはどれくらい使うことができるでしょうか? これは、彼らがあなたの製品やサービスを購入できるかどうかを理解するのに役立ちます。
- 権威: あなたが話している相手には、購入を決定する権限がありますか? これを知っていれば、適切な人物と取引できることが保証されます。
- 必要: あなたの製品またはサービスが満たせる顧客の要件は何ですか? これは、あなたが提供するものが彼らにとって適切であるかどうかを判断するのに役立ちます。
- タイムライン: 顧客はいつ購入する予定ですか? この情報は、顧客の緊急性や購入の準備を理解するのに役立ちます。
実際には、潜在的な顧客または「リード」ごとに、これら XNUMX つの側面に関連する情報を収集します。 これは、BANT (予算、権限、ニーズ、タイムライン) データを含むリードのデータセットを示すエンティティ関係図です。 各リードは BANT 属性に関連付けられます。
現在、過去のリードを含む過去のデータや、この分野における当社の専門知識に基づいて、BANT 要素ごとに特定の基準を設定しています。 次に、これらの基準を各リードに関する情報に適用してフィルタリングします。 これらの基準を満たすリードは「適格」とみなされます。 言い換えれば、彼らは「ホットな」見込み客、つまり購入して顧客になる可能性が最も高い見込み客です。
BANT フレームワークの作成方法
営業プロセスに BANT フレームワークを導入することは、リードの適格性を強化し、効率を向上させる戦略的な方法です。 これまでに構造化フレームワークを使用したことがない場合でも、営業チームがどのように始めることができるかについてのステップバイステップのガイドを次に示します。
1. BANT の理解とチームの準備
- チームを教育する: BANT の略である予算、権限、ニーズ、タイムラインについて営業チームをトレーニングすることから始めます。 製品またはサービスのコンテキストにおける各コンポーネントの重要性を説明します。
- 予算： 見込み客の予算を知ることは、見込み客があなたの製品やサービスを購入できるかどうかを理解するのに役立ちます。 これにより、財務上の制約によりコンバージョンに至らないリードに時間を浪費することがなくなります。 これは、製品を推奨する前に、誰かがどれくらいの金額を費やすつもりかを知り、それがその価格の範囲内であることを確認するようなものです。
- 権限： 購入に「イエス」と言える人に相談することが重要です。 何かの許可を得ようとするときを想像してみてください。誰にでも尋ねるのではなく、担当者に尋ねたいと思うでしょう。 こうすることで、営業チームは最終決定を下せない人たちと時間を無駄にすることがなくなり、取り組みがより効率的になります。
- 必要： 見込み顧客の具体的なニーズや問題を理解すると、製品やサービスがそれらの問題をどのように解決できるかに合わせてピッチを調整できます。 そうすることで、リードがあなたのオファーに価値を見出してくれる可能性が高まります。 あなたは患者の症状を理解し、適切な薬を処方する医師のように行動します。
- タイムライン： 見込み顧客がいつ購入する予定であるかを知ることは、見込み顧客の優先順位付けとフォローアップ戦略の最適化に役立ちます。 これは、すぐに決断を下す準備ができている人に焦点を当てるのに役立ちます。 これは、誰かが食事を提供する前に、いつ食べる予定かを知っているのと似ています。まだお腹が空いていない人や、食べたばかりの人に昼食を提供することはありません。
2. BANT フォームに記入するために適切な質問をする
各 BANT カテゴリで尋ねる質問の種類を拡張するには、機転と徹底的さを組み合わせた慎重なアプローチが必要です。 ここでは、これらの質問を組み立てて尋ねる方法について、例を示しながら簡単に説明します。
- 予算に関する質問
- DevOps Tools Engineer試験のObjective : 見込み顧客の財務能力とソリューションへの投資意欲を理解するため。
- 質問の仕方: 一般的な自由回答の質問から始めて、徐々に具体的な質問になっていきます。 見込み顧客がプレッシャーを感じないよう、快適な雰囲気を作り出すことが重要です。
- 例: 「この種のソリューションに割り当てられた予算を教えていただけますか?」 この質問は押し付けがましいものではなく、見込み客が範囲や大まかな数字を提供することができます。
- 例: 「これまでの同様のプロジェクトで、あなたの会社はどのような投資を行いましたか?」 この質問は、過去の支出パターンを理解するのに役立ち、予算の予想についての洞察が得られます。
- 権限に関する質問
- DevOps Tools Engineer試験のObjective : 意思決定者を特定し、意思決定プロセスを理解する。
- 質問の仕方: これらの質問は、見込み客が疎外されていると感じさせずに情報を収集できるように組み立てられる必要があります。
- 例: 「このプロジェクトの主要な意思決定者は誰ですか? 彼らの懸念がすべて解決されるようにしたいと思っています。」 この質問は、意思決定者の役割を尊重しながら、意思決定者を直接特定します。
- 例: 「あなたの組織におけるこのような購入の一般的な意思決定プロセスを説明してもらえますか?」 これにより、プロセスの全体像が得られ、主要なプレーヤーが特定されます。
- 質問が必要です
- DevOps Tools Engineer試験のObjective : 見込み顧客の具体的な課題と要件を理解するため。
- 質問の仕方: 見込み客に詳細な情報の共有を促す、自由形式の質問に焦点を当てます。
- 例: 「当社のソリューションで解決したい主な課題は何ですか?」 これにより、見込み客は自分の問題点を率直に話し合えるようになります。
- 例: 「当社が提供する機能の中で、お客様のニーズに最も適しているものはどれですか?」 これは、ユーザーの関心を評価し、関心のある機能に優先順位を付けるのに役立ちます。
- タイムラインに関する質問
- DevOps Tools Engineer試験のObjective : 購入と実装の緊急性と予想される期間を判断するため。
- 質問の仕方: 質問は単純明快でありながら、見込み客の計画や制約に対応できる十分な柔軟性を持たせる必要があります。
- 例: 「このソリューションを実装するための具体的なスケジュールは考えていますか?」 これにより、緊急性やスケジュールが明確にわかります。
- 例: 「この決定のスケジュールに影響を与えるイベントや会計サイクルなどの外部要因はありますか?」 これは、彼らが直面する可能性のある外部からの圧力に対処するものであり、これは彼らのタイムラインを理解する上で重要となる可能性があります。
- その他のヒント
- まず信頼関係を築く: BANT の質問に入る前に、見込み顧客とのつながりを確立してください。 これにより、情報をより快適に共有できるようになります。
- 積極的に聞く: 見込み客の反応に注意してください。 彼らの回答は、より深い洞察を提供するフォローアップの質問につながる可能性があります。
- 質問の文脈を理解する: 業界、会社の規模、または相手の役割に基づいて質問を調整します。 これは、あなたが下調べを終えており、彼らの特定の状況に心から興味を持っていることを示しています。
- 適応力を身につけよう: 見込み客が質問に直接答えるのをためらう場合は、柔軟に別のアプローチを試すか、会話の後半でそっと質問を再検討してください。
- ロールプレイングとシナリオ: ロールプレイング演習を使用して、営業での会話をシミュレートします。 これにより、チームは適切な質問をすることに慣れやすくなります。
3. BANT フォームの設計
効果的な BANT フォームを設計するには、必要な情報を正確かつ効率的に取得するために、BANT 変数ごとに適切なタイプのデータ フィールドを選択する必要があります。 各 BANT 変数で可能なオプションを見てみましょう。
- 予算
- 範囲の選択: 「<$10,000」、「$10,000-$50,000」、「>$50,000」などの事前定義された範囲を指定します。これは、見込み顧客を予算規模ごとにすばやく分類するのに役立ちます。
- 権威
- 多肢選択式の質問: これらは、連絡先の役割を特定するのに最適です。 オプションには、「意思決定者」、「影響力者」、「エンドユーザー」、「コンサルタント」などが含まれます。
- 階層選択: 意思決定プロセスに複数のレイヤーが含まれる場合、階層選択は連絡先が意思決定階層のどこに位置するかを特定するのに役立ちます。
- 経営幹部 (例: CEO、CFO、CTO)
- 部門長 (例: IT 部門長、マーケティング部門長)
- チームリーダー/マネージャー
- 投稿者
- 必要
- チェックボックス: リードが、製品/サービスが対応する一般的な課題やニーズのリストから選択し、カバー率を取得できるようにします。
- Likert Scale: それぞれのニーズの強度または優先度を測定します (例: 「重要ではない」、「やや重要」、「非常に重要」)。
- タイムライン
- ラジオボタン: 時間枠をより明確に単一選択で選択します。 「1 か月以内」、「1 ～ 3 か月」、「3 ～ 6 か月」、「6 か月以上」などの事前定義された期間オプションを使用します。 これは緊急性を理解するのに役立ちます。
4. 販売プロセスへの BANT の導入
- BANTをCRMに統合: 顧客関係管理 (CRM) システムに BANT フィールドを追加して、リードを効率的に追跡および評価します。
- 定期的なレビューと更新: チームがリードとの会話を進めるにつれて、CRM 内の BANT 情報を定期的に更新するようにしてください。
5. リードの品質を評価する
「ホットな」リードを獲得するために、バイナリリード認定またはリードスコアリングを実行できるようになりました。
バイナリリードの認定
バイナリリード認定は、「はい」または「いいえ」で答える単純なアプローチです。 これには、BANT 変数ごとに特定の基準を設定することが含まれます。リードが資格があるとみなされるには、これらの基準をすべて満たす必要があります。
- BANT カテゴリごとに明確な基準を設定します。 たとえば、予算には最小しきい値があり、権限には連絡先が「意思決定者」または「支援者」であることが求められ、ニーズは製品の機能と密接に一致し、タイムラインは今後 XNUMX か月などの実行可能な期間内にあります。
- リードは、これらの基準をすべて満たしている場合に認定されます。 XNUMX つのカテゴリでも満たさない場合は、資格がありません。
- ハイエンドのソフトウェア ソリューションを販売しているとします。 あなたの 50,000 つの基準は次のようになります。予算は XNUMX ドル以上。 ディレクターレベル以上の権限。 特定の高度な機能が必要。 次の四半期内の購入スケジュール。 これらの基準をすべて満たすリードは「適格」としてマークされます。
リードスコアリング
リードスコアリングはバイナリ認定よりも微妙です。 重要性に基づいてさまざまな BANT 要素に異なる重みを割り当て、リードの全体的な資格レベルを反映するスコアを作成します。
- 重み付けは、販売戦略と過去のデータに基づく必要があります。 通常、予算が主な決定要因である場合は、より大きな重みを割り当てます。 意思決定者のレベル (権限) が重要な場合は、その重みを増やします。
- ソフトウェア ソリューションの販売を続けて、重みを割り当ててみましょう
- 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、各カテゴリ内でポイントを付与する方法を定義します。 例えば：
- 予算:
- 100,000ドル以上：30ポイント
- 50,000ドル～100,000ドル: 15ポイント
- 50,000ドル未満：0ポイント
- 権威:
- 経営幹部: 25 ポイント
- 監督：20点
- マネージャー：15点
- その他：0点
- 必要:
- 完全一致: 25 ポイント
- 部分一致: 15 ポイント
- ローマッチ: 5 ポイント
- タイムライン:
- 3ヶ月以内：20ポイント
- 4～6ヵ月：10点
- 6ヶ月以上：5ポイント
- 予算:
- 次の式を使用して、各カテゴリで付与されるポイントを合計することで、合計リード スコアを計算します。 合計スコア = 予算ポイント + 権限ポイント + 必要ポイント + タイムライン ポイント
- 仮説的なリードのスコアを計算してみましょう。
- 予算：$100,000（30ポイント獲得）
- 権威：マネージャー（15ポイント獲得）
- 必要：完全一致（25点獲得）
- タイムライン：今後6ヶ月以内（10ポイント獲得）
- 総得点 = 30 + 15 + 25 + 10 = 80
このスコアリング システムを使用すると、販売戦略で設定された基準に基づい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。 これはリードの質を定量的に評価する方法であり、営業プロセスにおけるより客観的な意思決定が可能になります。
どちらのアプローチでも、見込み客は理想的な顧客プロファイルにどの程度適合するかに基づいて分類されます。 バイナリ認定はより白か黒かが明確であり、明確な決定を提供します。一方、リードスコアリングは、各リードが理想的な顧客にどれだけ近づいているかを段階的に理解します。 これらの方法はフォローアップの優先順位付けに役立ち、営業チームが最も成功する可能性が高いところに集中して取り組むことができます。
6. フィードバックループ
フィードバック ループの実装は、BANT フレームワークを改良し、最適化するために不可欠です。 これには、BANT プロセスの経験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分析することが含まれます。
- 定例会: 営業チームが BANT フレームワークの経験について話し合うための定期的なミーティングをスケジュールします。 何がうまくいっていて、何がうまくいっていないのかについてオープンな対話を奨励します。
- 販売データを分析する: パフォーマンス データを見て、BANT プロセスで高いスコアを獲得したリードがどの程度コンバージョンに至っているかを確認します。 これは、特定の BANT 基準が他の基準よりも販売の成功をよりよく示すかどうかを特定するのに役立ちます。
- BANT基準を調整する: 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 システムに必要な調整を加えます。 これには、特定の要素の重み付けを変更したり、質問を改良したりすることが含まれる場合があります。
- 継続学習: 営業チームに BANT を進化するツールとして見るよう奨励します。 実際の販売経験に基づいた定期的な更新と改良により、時間の経過とともにより効果的になります。
7. 履歴分析演習 (オプションですが推奨)
履歴分析演習を実施すると、新しく作成した BANT フレームワークの有効性を理解するのに非常に役立ちます。
- 過去の販売データを収集する: 営業チームは、過去のリードとの最初の会話やミーティングを再検討する必要があります。 目標は、これらの初期のやり取りに基づいて、BANT フィールドを遡って埋めることです。 これは、過去の営業経験をヒントにパズルを組み立てていくようなものです。
- BANT を遡及的に適用する: BANT フォームに少なくとも 100 ～ 200 件の履歴リードが入力されたら、現在の BANT 基準を使用して、これらのリードを今日評価されているかのようにスコア付けまたは分類します。
- 実際の結果と比較する: これらのリードの最終的な結果、つまり顧客に転換したかどうかを見てください。 この比較により、BANT フレームワークがその可能性をどれだけ正確に予測できたかが明らかになります。
- BANT フレームワークを改良する: 分析に基づいてフレームワークを改良します。
これらの手順を実装することで、営業チームは BANT フレームワークをより効果的に導入できるだけでなく、顧客プロファイルや市場動向とよりよく調和するように継続的に改良することができます。
8. 資格の低いリードを育成する
BANT フレームワークを実装した後でも、設定された基準を完全に満たしていないリードに遭遇することがあります。 こうした資格の低い見込み客を育成できるようになりました。 これには、彼らの関心を維持するための戦略の導入と、徐々に資格取得に向けて導くことが含まれます。
- Segmentation: まず、どの BANT 基準に満たしていない見込み客を分類することから始めます。これは、育成戦略をより効果的に調整するのに役立ちます。
- 対象コンテンツ: 各セグメントに存在する特定のギャップに対処するコンテンツを作成します。 例えば -
- 予算: 製品またはサービスの長期的なコスト削減と ROI の概要を説明するブログ投稿またはインフォグラフィックを作成します。 これは、リードが価値を理解し、より高い予算を正当化するのに役立ちます。 「ROI の最大化: [製品] への投資が長期的にお金を節約する方法」というタイトルの記事。
- 権限: リーダーが上層部と共有できる、簡潔で説得力のあるプレゼンテーションまたは概要資料を作成します。 このコンテンツでは、製品の利点を明確に説明する必要があります。 ダウンロード可能な PDF ガイド「[貴社の製品] の利点を管理チームに提示する」。
- ニーズ: リードが、あなたの製品/サービスが具体的なニーズをどのように満たしているかわからないとします。 過去の顧客、特に同様の背景やニーズを持つ顧客からのケーススタディや証言を共有します。 これは、貴社の製品が同様の課題にどのように対処しているかを示しています。 同様のニーズを持ち、満足した顧客をフィーチャーし、貴社の製品がどのように問題解決に役立ったかを説明するケーススタディビデオ。
- タイムライン: 製品を常に念頭に置き、タイムリーな実装の利点についてリードに教育するコンテンツを提供します。 これには、貴社のようなソリューションの導入の緊急性を示す業界動向に関する記事が含まれる可能性があります。 「Staying Ahead: Why Now is the Right Time to Implement [Your Product]」というタイトルの電子書籍またはブログ シリーズ。
- パーソナライズされたEメールキャンペーン: 提供するサービスの価値をゆっくりと高める一連の電子メールを作成します。 各リードのセグメントに関連するケーススタディ、お客様の声、業界の洞察を含めます。
- 定期的なフォローアップ電話: 定期的な電話のスケジュールを設定して、これらの見込み客と連絡を取り合い、新しい提案について最新情報を入手し、ニーズや状況の変化を把握します。
9. エンドツーエンドのプロセス設定に関する追加ポイント
- ソフトスキルのトレーニング: 見込み客に尋問されているように感じさせずに、BANT の質問を自然に会話に組み込む方法をチームに教えてください。
- 定期的な監視と分析: BANT 基準を満たしたリードがどの程度顧客に転換されているかを定期的に確認します。 この分析は、BANT 基準を微調整するのに役立ちます。
- マーケティング活動との統合: マーケティング チームと協力して、BANT 基準に関連する一般的なニーズや質問に対処するコンテンツやキャンペーンを作成します。
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 BANT フレームワークを効果的に実装し、見込み顧客の認定の品質を向上させることができます。 重要なのは、BANT プロセスを営業会話の自然な一部にし、見込み客にスムーズで有益なエクスペリエンスを確実に提供することであることを忘れないでください。
BANT フレームワークの実装方法
BANT フレームワークを販売プロセスに導入するには、手動システムから完全に自動化されたシステムまで、いくつかの方法があります。
マニュアルの例
- リードは Google フォームに入力し、電子メールと営業電話の都合の良い時間を提供します。
- 営業担当者は、リードから指示された指定時刻に基づいて、Google カレンダーに通話イベントを作成します。
- 通話が終了すると、営業担当者は Hubspot CRM に新しいレコードを作成します。
- 次に、営業担当者は、電話でのディスカッションと営業電話の記録に関する主観的な記憶を使用して、Hubspot CRM レコードの予算、権限、ニーズ、時間枠フィールドを入力します。
- これに基づいて、Hubspot CRM レコードの BANT_Qualified フィールドに True/False が入力されます。
シミュレーションプロセス管理
次に、Nanonets を使用して、上記のワークフローのすべてのタスクを実行する自動化されたワークフローを作成し、これを自動化する方法を見てみましょう。
上で書いたワークフローの説明をワークフロー ジェネレーターのプロンプトとして入力すると、その説明に基づいて自動化されたワークフローが起動します。
AIによるワークフローの自動化
より複雑なワークフローの例を見てみましょう。 このワークフローでは、リードのスコアリングを使用してリードを評価しており、このプロセスをエンドツーエンドで完全に自動化したいと考えています。
- リードはフォームに入力し、電子メールと営業電話の都合の良い時間を提供します。
- 営業担当者が Hubspot CRM に新しいレコードを作成します。
- 営業担当者は、リードから指示された指定時刻に基づいて、Google カレンダーに通話イベントを作成します。
- 電話が終わると、営業担当者は電話でのディスカッションに関する主観的な記憶と Gong から取得した営業電話の記録を使用して、BANT フォームに予算、権限、ニーズ、期間のフィールドを入力します。
- したがって、リード スコアは、記入済みの BANT フォームと各フィールドに重みを付けた事前設定された式を使用して、営業担当者によって計算されます。
- リードスコアは、対応する Hubspot CRM レコードで手動で更新されます。
上で書いたワークフローの説明をワークフロー ジェネレーターのプロンプトとして入力すると、その説明に基づいて自動化されたワークフローが起動します。
次に、Google、Hubspot、Gong アカウントを認証して、Nanonets ワークフローにアプリへのアクセスを提供し、ワークフローがデータを取得してアプリ内で直接アクションを実行できるようにします。
ワークフローは次のように実行されます。
- Google フォーム – 営業電話の Google フォームが送信されると、ワークフローの実行がトリガーされます。
- Hubspot – リードによって送信された電子メールを使用して、新しい Hubspot レコードが作成されます。
- Googleカレンダー – 指定された時刻に基づいて、リードと営業担当者の間で新しいカレンダー イベントが作成されます。
- ゴング– ワークフローは、呼び出しが行われるまで遅延されます。 電話が完了すると、営業電話の記録が Gong から取得されます。
- ナノネット AI – Nanonets AI はトランスクリプトを読み取り、構造化された方法で BANT フィールドにデータを入力します。
- ナノネット AI – Nanonets AI は、前のステップで通話トランスクリプトから抽出された BANT データから、リード スコアを得るために自己選択（デフォルト）の重みを使用します。 プロンプトでリードスコアの式と重みを手動で指定することもできます。
- ハブスポット – XNUMX 番目のステップで作成された Hubspot レコードには、このリード スコアが入力されます。
ここでは、実際のワークフローのデモを示します。
事例として実際に導入してみました！ ここで、自動リードスコアリングの結果を手動リードスコアリングと比較して見てみましょう。
BANT フレームワークのケーススタディ
課題： 営業チームはリードのスコアリングに苦労することが多く、不完全な情報や主観が入りがちな手動プロセスにかなりの時間を費やします。 BANT (予算、権限、ニーズ、タイムライン) フレームワークは効果的ではありましたが、従来は時間のかかる作業が必要であり、偏ったリードスコアリングをもたらす可能性がありました。
解決法： AI を統合してリードの認定プロセスを変革する Nanonets ワークフローを作成しました。 このツールは、営業電話からの BANT 基準の抽出と分析を自動化し、リード スコアリングに対する合理的で効率的なアプローチを提供します。
ワークフロー：
ワークフローは次のように実行されます。
- Google フォーム – 営業電話の Google フォームが送信されると、ワークフローの実行がトリガーされます。
- Hubspot – リードによって送信された電子メールを使用して、新しい Hubspot レコードが作成されます。
- Googleカレンダー – 指定された時刻に基づいて、リードと営業担当者の間で新しいカレンダー イベントが作成されます。
- ゴング– ワークフローは、呼び出しが行われるまで遅延されます。 電話が完了すると、営業電話の記録が Gong から取得されます。
- ナノネット AI – Nanonets AI はトランスクリプトを読み取り、構造化された方法で BANT フィールドにデータを入力します。
- ナノネット AI – Nanonets AI は、前のステップで通話トランスクリプトから抽出された BANT データから、リード スコアを得るために自己選択（デフォルト）の重みを使用します。 プロンプトでリードスコアの式と重みを手動で指定することもできます。
- ハブスポット – XNUMX 番目のステップで作成された Hubspot レコードには、このリード スコアが入力されます。
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調査では、このワークフローは成約する可能性の高いリードを特定する点でAEと同等かそれを上回っていました。 注目すべき点は、その再現率が 81% であり、手動レビューの 41% よりも大幅に高かった一方で、適合率は同等でした。
- サイクルタイムの短縮: AI ツールによってスコアが 80 以上のリードは、成約サイクル時間が 5 ～ 10% 短縮され、営業チームの効率が向上しました。
- 柔軟なスコアリング: 二元的な AE 評価とは異なり、AI は 1 ～ 100 の微妙なスコアリング スケールを提供し、よりカスタマイズされた販売アプローチを可能にします。
- 効率の向上: 営業チームは、BANT の認定が迅速化され、不完全なデータの問題が排除され、顧客エンゲージメントと製品開発により多くの時間が費やされたと報告しています。
結論： リードスコアリングのワークフロー自動化により、人間の直感と AI の精度を組み合わせて、より効果的な顧客中心の戦略を実現し、営業効率が大幅に向上しました。
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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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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