ChatGPTを利用した予測AIリードスコアリングの方法とは？

テーブル目次：

1. 導入
2. AIを使用したDIY AIスコアリングとは
3. ビジネスへの利点
4. セットアップ手順 4.1 セットアップの準備 4.2 APIの接続 4.3 パラメータの設定 4.4 リードのスコアリング 4.5 スコアの理由の追加 4.6 リードの更新と保存
5. サンプルの操作例
6. 利点と欠点 6.1 利点 6.2 欠点
7. 今後の展望と改善
8. まとめ

AIを使用したDIY AIスコアリング

AIを活用した自動スコアリングは、従来は費用対効果が高いため、一部の大企業にのみ利用可能でした。しかし、現在は独自に構築することができる方法があります。本記事では、オープンAIとChat GBTを使用して、自分自身でAIスコアリングを構築する手順を紹介します。この方法を使用することで、販売のためにリードを最適化するために、自社のマーケティングオートメーションプラットフォーム（例：HubSpotやMarketo）に独自のカスタムリードスコアリングを導入するのにかかる時間を大幅に短縮できます。また、より良い結果を提供することもあります。

導入

AIを使用したDIY AIスコアリングは、リードのスコアリングを自動化するための革新的な手法です。従来の方法では、企業はベンダーに多額の費用を支払ってAIベースのスコアリングソリューションを導入する必要がありました。しかし、オープンAIとChat GBTを使用することで、これを自社内で構築することが可能になります。この手法は、自動スコアリングプロセスを迅速化し、リードを販売に最適化するための優れた結果をもたらすことができます。

AIスコアリングは、リードの優先順位付けに役立ちます。この手法では、欠落しているデータや閲覧情報を考慮してスコアを算出します。AIモデルは、スコアの根拠を説明することができ、販売担当者がスコア付けの理由を理解しやすくするのに役立ちます。また、AIモデルを継続的にトレーニングすることも可能です。

ビジネスへの利点

AIを使用したDIY AIスコアリングには、以下のようなビジネス上の利点があります：

1. コスト削減：AIを利用することで、高額なスコアリングソリューションの代替手段となります。
2. 自動化：スコアリングプロセスの自動化により、人的なミスを減らし、効率的なリードの優先順位付けを実現します。
3. スコアの理由の説明：AIモデルがスコアリングの根拠を説明できるため、販売担当者がスコア付けの理由を理解しやすくなります。
4. モデルのトレーニング：AIモデルを継続的にトレーニングすることで、より正確なスコアリングが可能になります。

これらの利点を活かし、自社のマーケティングオペレーションを最適化するために、AIを利用したDIY AIスコアリングを検討してみてください。

セットアップ手順

以下に、AIを使用したDIY AIスコアリングのセットアップ手順を説明します。

4.1 セットアップの準備

まず、オープンAIのプラットフォームアカウントを準備します。その後、Chat GBTへのログインを行います。

4.2 APIの接続

オープンAI APIを使用するための接続を設定します。これには、zapierやその他の方法を使用できます。

4.3 パラメータの設定

スコアリングに使用するパラメータを設定します。これには、リードの詳細情報やスコアの計算方法などが含まれます。

4.4 リードのスコアリング

AIによるスコアリングを実施します。オープンAIとChat GBTを使用して、リードのスコアを算出します。欠落しているデータや閲覧情報を考慮に入れることができます。

4.5 スコアの理由の追加

スコアの根拠を説明する理由を追加します。AIモデルによって自動的に生成される説明を利用することで、スコアの理由を明確に伝えることができます。

4.6 リードの更新と保存

スコアと理由を含むリードの情報を更新し、保存します。オープンAIとマーケティングオートメーションプラットフォーム（例：Salesforce）を連携させることで、リード情報を統合的に管理できます。

サンプルの操作例

以下に、AIを使用したDIY AIスコアリングの操作例を示します。

【例1】 リード情報：

• 会社名：Asana
• 役職：VP of Marketing
• 従業員数：1000人以上

リードのスコア：95 スコアリングの理由：

• AsanaはB2Bテック企業であり、目標ターゲットに合致する。
• VP of Marketingは意思決定者の上級職であり、購買に大きな影響力を持っている。
• 業界が明確に特定されており、目標ターゲット企業に該当する。

【例2】 リード情報：

• 会社名：Patagonia
• 役職：Head of Sales
• 従業員数：1000人未満

リードのスコア：20 スコアリングの理由：

• PatagoniaはB2Bテック企業ではないため、スコアを低く評価する。
• 役職が目標ターゲットに合致しているが、業界が該当しないためスコアを低く評価する。

これらの例からわかるように、AIを使用したDIY AIスコアリングは、リードの迅速な優先順位付けに役立つ可能性があります。

利点と欠点

AIを使用したDIY AIスコアリングには、以下の利点と欠点があります。

6.1 利点

• コスト削減：AIを利用することで、高額なスコアリングソリューションの代替手段となります。
• 自動化：スコアリングプロセスの自動化により、効率的なリードの優先順位付けが可能になります。
• スコアの理由の説明：AIモデルがスコアリングの根拠を説明できるため、販売担当者がスコア付けの理由を理解しやすくなります。
• モデルのトレーニング：AIモデルを継続的にトレーニングすることで、より正確なスコアリングが可能になります。

6.2 欠点

• データの限定性：オープンAIのモデルは2022年以前のデータに基づいてトレーニングされており、新しい企業や業界を適切にスコアリングすることができない場合があります。
• スケーラビリティ：大量のリードをスコアリングする場合、処理能力や速度が課題となる可能性があります。
• 実装の制約：既存のマーケティングオートメーションプラットフォームとの統合や落とし込みに制約がある場合があります。

今後の展望と改善

AIを使用したDIY AIスコアリングは、非常に有望な手法であり、さまざまなビジネスシナリオで活用できます。オープンAIとChat GBTの技術の改善により、さらなる精度と柔軟性が付加される可能性があります。今後の展望としては、より複雑なプロンプトや行動スコアリングの組み込み、さらなるインテグレーションの改善などが考えられます。

まとめると、AIを使用したDIY AIスコアリングは、企業のマーケティングオペレーションを効率化し、リードの優先順位付けを自動化するための有望な手法です。将来的な改善と新たな機能の追加に期待しながら、この手法を活用してビジネスの競争力を向上させていきましょう。

【リソース】

• オープンAI
• Chat GBT