CRM全体を整理しようとしないでください。AIに支援させたい最初の業務フローを決め、それが読む項目を一覧にし、その項目を整理します。AIは、重複、放置された商談、欠けている項目、表記の揺れた会社名を見つけ、修正を提案できます。レコードの担当者またはセールスオペレーションの責任者が変更をまとまりごとに承認し、新しいルールで乱れが戻らないようにします。
要点
- CRM全体の整理が終わることはめったにありません。一つの業務フローの項目に絞った整理なら、たいてい終わります。
- AIが役に立つのは、大量のデータから問題を見つけることです。重複、矛盾する値、古いレコード、選択肢にすべき自由記述の項目です。
- 修正はまとまりごとに提案され、レコードの担当者かセールスオペレーションが承認します。黙って適用されることはありません。
- 整理が長続きするのは、データの入り方も変えた場合だけです。必須項目、選択リスト、そして通話後にAIが下書きする更新です。
- 対象範囲のレコードのうち、チェックに合格する割合を導入前後で測ってください。
#なぜCRMデータはこれほど乱れるのですか
どの営業チームにも同じ話があります。CRMは何年も前にSalesforce、HubSpot、Zoho、Odooで構築されました。営業担当者は報酬を得るために必要なことだけを入力し、それ以外はほとんど入力しません。会社名はアラビア語と英語で3通りに表記されています。担当者はすでに転職しています。進行中の商談の半分は、受注予定日が過去の日付です。マーケティングが取り込んだ展示会のリストは、誰も重複を除いていません。
ほとんどのチームは、実際よりも状態が良いと思っています。CRM利用者を対象としたValidityの調査(2022年2月)では、76%がCRMのデータ品質を良い、または非常に良いと評価した一方で、44%がデータ品質の低さによって自社の年間売上の10%以上を失っていると推定しました。
#質の悪いCRMデータは、本当にAIプロジェクトを止めるのですか
プロジェクトが行き詰まる最もよくある理由の一つです。Gartner(2024年7月)は、2025年末までに生成AIプロジェクトの30%が概念実証の後に打ち切られると予測し、その原因の筆頭にデータの質の低さを挙げました。誤った連絡先や古いステージをもとにフォローアップや予測のメモを下書きするAIは、自信満々に間違えます。
答えは、完璧なデータを待つことではありません。一つの業務フローに十分な質にデータを整え、それ以上劣化させないことです。
一つの業務フローに絞った整理の手順
- 最初のAI業務フローを決めます。たとえば、パイプラインレビューの準備や、止まっている商談へのフォローアップです。
- それが読む項目を一覧にします。ステージ、受注予定日、次のアクション、主担当の連絡先、会社、担当者、最終活動日です。
- 項目ごとに、何を有効、欠落、古いとみなすかの分かりやすいルールを書きます。
- 対象範囲のすべてのレコードをチェックし、不合格の数を項目別、担当者別に数えます。
- AIにまとまりごとに修正を提案させます。これらの重複を統合する、これらの見込みのない商談を閉じる、これらの会社名の表記をそろえる、といった具合です。
- まとまりごとにレコードの担当者かセールスオペレーションに送り、承認、修正、却下してもらい、すべての変更を記録します。
- 問題が戻らないように入力のルールを加えます。必須項目、選択リスト、そして通話後にAIが下書きし営業担当者が確認する更新です。
#AIが直せるものと、人が必要なものは何ですか
AIは照合と読み取りが得意です。アラビア語と英語で書かれた二つのアカウントが同じ会社であることに気づき、メールが不達になった連絡先を見つけ、商談の直近のメールを読んでまだ生きているかどうかを示し、欠けている業種や地域を会社自身のウェブサイトから取得できます。
影響のあることはすべて人が判断します。商談を閉じること、担当者の異なる二つのアカウントを統合すること、誰の実績になるかを変えること、連絡先を削除することには、どれもレコードの担当者かセールスオペレーションの承認が必要です。NIST AIリスクマネジメントフレームワーク(2023年1月)は、人による監督と明確な説明責任をAIリスク管理の一部と位置づけています。CRMの記録はインセンティブや予測の基になるものです。
#CRMに備わった機能で十分なのはどんな場合ですか
問題の大半が完全な重複と必須項目の欠落であれば、CRMに組み込まれた重複排除と入力規則、あるいは専用のデータ品質アドオンから始めてください。明確なチェックリストを持ったセールスオペレーションの担当者なら、小規模なCRMはAIをまったく使わずに整理できます。
AIが役に立つのは、乱れが形式ではなく意味にある場合です。言語をまたいだ会社名、本当のステージが隠れている自由記述のメモ、あるいはまだ生きているかどうかの判断が必要な何千件もの商談です。
#Stennirはどこで役に立ちますか
StennirはAIコンサルティングの診断から始めます。診断で最初に構築する価値のある業務フローを決めることで、どのデータを整理すべきかが決まります。優先順位をつけた5つの業務フローを、それぞれのコストと投資回収の見通しとともにお渡しし、範囲とホスティング地域を定めた構築を一つ提案します。Stennirと構築するかどうかにかかわらず、報告書は御社のものです。
範囲を絞った整理は、その後AI導入の最初の手順になります。まとまりごとにセールスオペレーションが承認し、すべての変更を記録し、データは御社のアカウントの中に保たれます。AIトレーニングでは、営業担当者に新しい入力の習慣を教えます。
We are
Stennirは、一つの業務フローに必要なCRMデータを、セールスオペレーションの承認を得ながらまとまりごとに整理し、その上にその業務フローを構築します。
We aren't
StennirはCRM全体を書き換えるデータクレンジングの代行業者ではなく、承認なしにレコードを変更することもありません。
#営業やRevOpsの責任者は次に何をすればよいですか
AIに最も手伝ってほしい業務フローを一つ選び、そのレコードのうち簡単なチェックに通らないものがいくつあるかを数えてください。その数が、整理の規模を教えてくれます。営業向けのAIをご覧いただき、営業通話後のCRM更新とパイプラインの衛生管理についてお読みください。そのうえで無料の準備度診断を受けるか、30分の通話を予約してください。
よくある質問
始めるにあたって、当社からは何が必要ですか。
テスト環境またはエクスポートでのCRMの閲覧権限、データのルールに責任を持つセールスオペレーションまたはRevOpsの担当者、そしてAIに最も支援させたい業務フローの名前です。Stennirはそれらをもとに項目のルールを書き、変更を提案する前に最初のチェックを行います。
AIが単独でレコードを変更することはありますか。
いいえ。AIは変更をまとまりごとに、それぞれの理由を添えて提案します。レコードの担当者かセールスオペレーションが承認、修正、却下し、適用されたすべての変更は誰が承認したかとともに記録されます。まとまりごとに元に戻すこともでき、アカウントと停止スイッチは御社の手元に残ります。
アラビア語と英語の会社名にも対応できますか。
はい。アラビア語、英語、翻字で書かれた同じ会社を照合することは、最も役に立つ部分の一つです。Stennirはアラビア語と英語に完全に対応しています。名前の付け方の習慣は業種やチームによって大きく異なるため、まず御社自身のレコードで照合を検証します。
どんな問題が起こり得ますか。
主なリスクは、別々の二社を誤って統合すること、実はひそかに動いていた商談を閉じてしまうこと、あるいは財務部門が頼りにしているレポートを壊してしまう修正です。だからこそ、変更は確認できるまとまりで行い、担当者が承認し、すべてを記録し、まとまりごとに元に戻せるようにしています。
