AIを活用したCRMの成功：ゼロインプット・データが鍵となる理由
Ismail Sookia氏（CRMエコシステムのB2B SaaSストラテジスト）によるゲストブログ
事実上あらゆる業界で、AIが爆発的に普及している。CRM スペースも例外ではなく、AIを搭載したCRMが新たなスタンダードになりつつある。誰もが、魔法のようにセールスを自動化できると考え、自社のプラットフォームにAI機能を追加しようと躍起になっている。.
確かに、AIツールは有用です。会話の要約、フォローアップの提案、注力が必要な案件の予測が可能です。 過去のやり取りに基づいてメールの下書きを作成したり、見込み客から連絡が途絶えた際に通知したりする機能を備えたものもあります。.
ただし注意点があります：AI搭載のCRMは、投入するデータの質に依存します。.
CRMオートメーションについて、ほとんどのベンダーが教えてくれないことがある。.
ほとんどのAI搭載CRMは、AIに不完全なデータを与えている。その結果、信頼性の低い洞察、不正確な予測、そしてCRM自動化ツールは、排除するよりも多くの仕事を生み出している。.
この問題は、多くの営業リーダーが認識している以上に深い。世界で最も洗練されたAIモデルがあっても、それを部分的なメモや古いパイプライン・ステージ、散発的なコンタクト履歴でトレーニングすれば、必ず失敗する。.
また、CRM自動化の恩恵を十分に受けたいとお考えなら、この記事をご覧ください。.
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AIを活用したCRMオートメーションの幻想
AIを活用したCRM機能について耳にするとき、そこには古典的な約束がある：
CRMオートメーションがすべてを処理する。.
CRM自動化ツールは、パイプラインの更新、パーソナライズされたアウトリーチの草案、優先順位によるリードのスコアリング、成約の可能性が最も高い案件の表面化、顧客を失う前に冷え込んだアカウントにフラグを立てることを約束する。.
そして、そうしている間にも、まずやらなければならないことがある：
- AIによる予測には、依然として正確なパイプラインの更新が必要だ。.
- 適切で適切なフォローアップの提案は、同じように記録された会話に依存している。.
- 取引の洞察には、完全な接触履歴が必要である。.
基本的に、CRMオートメーションが機能するのは、まず担当者が仕事をする場合だけである。.
これでは、AIを活用したCRMの目的自体が損なわれてしまう。.
営業担当者は、すべての電話を手作業で記録し、すべての取引段階を更新し、すべての会話を記録し、すべてのタッチポイントを追跡しなければなりません。そうして初めて、AIは適切に機能する。.
時間を節約すると謳うツールは、実際には営業担当者に何時間も情報を入力させる必要がある。営業担当者はディスカバリーコールを終えると、すぐに選択を迫られる：次のタスクに進むか、全てを中断してCRMを更新するか。大半は前者を選ぶ。後でやろうと考えるのだ。しかし「後で」は永遠に来ないか、あるいは遅すぎて詳細が曖昧になっている。.
その約束は、担当者を面倒な手作業から解放することだった。.
その代わり、CRMベンダーは手作業が多いプロセスの上にAI機能を追加しています。これはCRMの自動化という考え方に反しており、AIを活用したCRMにおいて手作業によるデータ入力の欠点を増幅させています。.
さらに悪いことに、それは誤った進歩の感覚を生み出す。企業はAI搭載のCRMに投資し、CRMの自動化によって生産性の問題を解決したと考える。.
ただし…実際にはそうしていない。彼らがやったのは、同じ古いワークフローの上に技術的な層を追加しただけだ。.
AIを活用したCRMにおける手入力の問題点
AIを増幅器と考えれば、AIが依拠するデータの精度がすべてだ。.
データの精度は、そもそもデータがどのようにキャプチャされるかに影響されます。CRMデータベースを構造化し、維持する方法です。手入力には大きな問題があります。1つは、前述のように時間の浪費です。.
これはCRM自動化の根幹的な約束を根本から覆し、AI搭載CRMへの投資をほぼ無価値にします。営業担当者は1日平均2～3時間を管理業務に費やしており、その大部分がCRMの更新作業です。つまり、電話対応や商談、成約に充てられる時間が2～3時間失われているのです。これを営業チーム全体に拡大すれば、毎週数百時間もの損失が発生している計算になります。.
ヒューマンファクターなぜ手動アップデートは常に失敗するのか
もうひとつは、手作業によるプロセスという紛れもない現実だ： 人間の怠慢だ。.
営業担当者はCRMを一貫して更新しない。メモは不完全だ。活動記録は週末にまとめて入力される（あるいは全く入力されない）。パイプラインは48時間以内に古くなる。.
営業担当が見込み客との電話を終える。すぐに記録するつもりだ。別の電話が入る。次にSlackのメッセージ。そして昼食。一日の終わりには、詳細の半分を忘れてしまう。記録を完全に省略するか、「良い会話ができた、来週フォローアップ」といった曖昧な内容しか書かない。“
あなたのCRMは今、不完全なデータを持っています。AIはその不完全なデータから学習しています。.
さらに悪くなる：
この不整合は偶然ではない。特定の種類の情報は他の情報よりも確実に記録される。営業担当者は、上司が確認するため取引ステージを更新するかもしれない。しかし、メールや電話、あるいは関係性の進展を実際に示す小さな接点の記録は省略される。AIは歪んだ見方しか得られない。.
欠陥のあるシステムの上にAIを乗せると、AIは不完全で不正確なデータから学習する。その予測は間違っている。いったん担当者がこれらの予測を信頼できないと理解すれば、担当者は信頼を失い、プラットフォームの利用を減らす。.
そして、採用率の低下から、より悪いデータがもたらされる。.
悪いデータは信頼できないAIにつながる。信頼できないAIは低信頼につながる。信頼が低いと利用が減る。利用が減るとデータが悪くなる。.
AIの精度が低下するにつれ、システムの有用性は時間とともに減退する。そして、高額なCRM投資がなぜ成果を上げないのかと疑問に思うことになる。.
しかし、その解決策は存在する。それは、またしても新たな機能を追加するのではなく、基盤となるアップグレードを考えることを必要とする。.
ゼロインプットCRMオートメーションの重要性
ゼロ・インプットとは、担当者が何もしなくてもCRMが勝手に更新してくれることを意味します。.
これがAI搭載CRMを遂に機能させる要素だ。そしてゲームを変える。.
更新の手間を省けば、下流工程のすべてがより正確になります。これが効果的なCRMオートメーションの基本です。人間のボトルネックを取り除くことで、AIを搭載したCRMが実際に約束を果たすことができるのです。.
CRMが自動的にデータを取得していれば、すべての会話が記録される。メールはすべて追跡される。会議はすべて記録される。.
担当者が事後に何かをすることを覚えているかどうかに頼るものはないのだから。.
これにより、すべての営業担当者が完全なデータを入手できます。管理業務の負担を軽減し、取引の取りこぼしを防ぎ、マネージャーが実際の状況を正確に把握できるようにします。.
さらに重要なのは、このサイクルを断ち切ることだ。システムが自動的にデータを取得すれば、AIは必要な全体像を把握できる。予測は改善される。担当者はAIを信頼し始める。彼らはより多くのプラットフォームを利用するようになる。データはより豊かになる。.
その結果、AIはより良くなる。.
チームにとっての意味
この変化は心理的なものでもある。CRMが自ら更新していることを知れば、担当者は何かを記録したことを 覚えているかどうかを気にしなくなる。実際の販売業務に集中するようになる。.
管理者にとって、ゼロ入力とは、彼らが確認しているダッシュボードが実際に現実を反映していることを意味します。どの案件が有効で、どれが陳腐化したものか推測する必要はありません。営業担当者がステージの更新を忘れたのか、それとも案件が本当に前進したのかを疑う必要もありません。データはリアルタイムで収集されるため、常に最新の状態です。.
これにより、チーム全体の整合性が生まれる。全員が同じ真実の源から仕事をする。予測は信頼できるものになる。パイプライン・レビューは生産的になる。販売業務チームにとって、この可視性は販売プロセスの計画、予測、最適化の方法を変えます。.
SalesflareのAI搭載CRM, 例えば、「ゼロ・インプット」の哲学を基盤としている。同社はシステムを構築し、自動的に更新するようにした。これにより、AIが正確な作業に必要な完全なデータを取得する間、担当者は販売に集中することができる。.
自動データ収集実際のCRMオートメーション
従来のCRMでは、基本的なデータポイント（電子メール、会議、電話、メモ、連絡先情報）はすべて手作業で入力しなければならない。.
しかし、CRMオートメーションによるゼロ・インプット・モデルでは、AIを活用したCRM統合により、担当者がすでに使用しているツールからこれらの情報を継続的に取り込むことができます。.
そこで自動データ収集が活躍します。.
オートマチック・データ・キャプチャーは、手動による介入なしに、ソースから直接データを収集します。データ収集の効率化を図るとともに、エラーを減らし、データの信頼性を向上させることを目的としている。.
真のCRMオートメーションのコンセプトは簡単で、担当者にCRMへのデータ入力を求める代わりに、AIを搭載したCRMはすでに業務が行われている場所からデータを引き出します。メールクライアント。カレンダー。電話システム。担当者は普通に働き、CRMはバックグラウンドで勝手に構築される。.
自動データ収集の仕組み
メールの同期が基本です。送受信されたメールはすべて取り込まれ、手作業なしで正しい連絡先にリンクされます。カレンダー同期では、会議の予定が入った瞬間に記録に追加されます。コンタクト・エンリッチメントは、初めてコンタクトを取る相手に対して、基本的な詳細を入力します。.
通話とアクティビティ検出は、しばしば隙間から漏れてしまう日々の行動をピックアップします。システムはこれらのシグナルを1つのタイムラインにまとめ、リレーションシップの完全な履歴とします。リマインダーは、担当者が設定した覚えのあるタスクではなく、実際の活動に基づいています。.
そのすべてはバックグラウンドで処理されます。担当者は意識する必要はありません。メールを送信すれば記録され、会議を予約すれば追跡されます。.
Salesflareはまさにこのように機能する。AIを搭載したCRMは、Eメール、カレンダー、電話システムと接続し、データを自動的に取り出します。あなたのチームは、CRMがバックグラウンドで勝手に構築される間、通常通り仕事をする。.
最後の接触がいつ発生したか、何が議論されたか、そして次のステップが何かを正確に把握できます。散らばったメモからつなぎ合わせたり、記憶に頼ったりする必要はありません。.
これはまた、データがチーム全体で一貫していることを意味する。ある担当者は熱心にコールのログを取るかもしれませんが、別の担当者はCRMにほとんど触れないかもしれません。自動キャプチャを使えば、どちらの担当者も同じレベルでデータを完全に把握することができます。CRMデータの質は、もはや個人の習慣や規律に左右されることはありません。.
AIを搭載したCRMが、完全な電子メールのスレッド、完全な会議履歴、関係におけるあらゆるタッチポイントにアクセスできるようになれば、実際に有用な洞察を提供することができます。パターンを発見し、リスクにフラグを立て、適切な次のステップを提案することができる。予測は推測でなくなり、純粋に役に立つようになる。.
AIを活用したCRMの未来
AIを活用したCRMは、現代の営業チームにとって強力なツールです。しかし、CRMオートメーションは、データを与えてこそ威力を発揮します。.
ほとんどのAI搭載CRMの問題点は、この基礎段階をスキップしていることだ。彼らは、CRMの自動化を追加する機能として捉え、ゼロインプットの哲学で基盤を再構築しなければならないことを理解していない。.
彼らは欠陥のある基盤の上に構築している。それでシステムが約束通りに機能しない理由を不思議がっている。.
AIを活用したCRMソリューションで成功を収めている企業は、適切なCRMオートメーションによってデータの問題を最初に解決した企業である。インサイトを自動化する前に、キャプチャーを自動化したのだ。彼らは、その上に構築する前に、基礎が強固であることを確認した。Salesflare のようなプラットフォームは、手動プロセスではなく、入力ゼロの原則に基づいてCRM自動化を構築し、このアプローチを実際に示しています。.
AIを活用したCRMの有望性は本物だ。しかし、CRMオートメーションを最大限に活用するには、自己更新型のCRMが必要です。いまだに手作業によるデータ入力に頼っているCRMは遅れをとるだろう。自ら更新するシステムが新たな標準となるだろう。.
時間の経過とともにその差は拡大する。AIモデルの進化に伴い、完全なデータを持つCRMと不完全なデータしか持たないCRMの差はさらに顕著になる。自動取得機能を備えた企業では予測精度が向上する一方、手動入力に依存する企業では精度が低下するだろう。.
イスマイルについて少し。
CRMエコシステムのB2Bコンテンツ戦略家兼コピーライター。5年にわたり、コンバージョン率の高いキャンペーンや小説の執筆に携わり、そのスキルを磨いてきた。B2Bにおいても、最もパワフルなマーケティングは素晴らしいストーリーから始まると信じている。イスマイルとのつながりは、LinkedIn で。.
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最終更新日
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