よくある課題

• 非統一なデータの影響：例）「営業部」「販売部」「アカウントマネジメント部」など、名称がバラバラなデータでは、正確な分析や施策の実行が困難。

• 手動分類の非効率性：時間がかかり、人的ミスのリスクも高い。

役職名や部門名など、企業によって呼び方が異なるデータが構造化されない(非構造化)まま保存されていると、効果的なレポーティングやマーケティング活動の実施に支障をきたします。これは、データの分析や活用において重要な課題となっています。

具体例として、営業部門向けのターゲットメール配信キャンペーンを実施する際、データベース内の部署名が統一されておらず、様々な名称が混在しているため、正確な絞り込みや分類が困難になります。

これは、各企業が独自の組織体系や文化を反映した営業部門の呼称を使用していることに起因しています。

例えば、以下のような部署名が存在します：

• 営業部
• 販売部
• アカウントマネジメント部　など

このような非構造化データを手作業で整理し、統一された構造化データに変換する作業には、膨大な時間と労力が必要です。また、人的ミスのリスクも伴います。このような煩雑な作業は、AIエージェントを活用することで効率的に処理できます。

解決方法：AIを活用したデータ自動分類

以下のツールとプロセスを使用し、効率的なデータ処理を実現します：

利用するツール

• CRM/SFA: Pipedriveでデータ管理。

• iPaaS: Makeでデータフローを自動化。

• 生成AI: ChatGPTで非構造化データを構造化データに自動分類。

ワークフロー概要

1. 未分類データの取得

Pipedriveで部門種別が未入力のデータを抽出。

1. AIで自動分類

ChatGPTが事業部名を判定し、「営業部門」などの分類を特定。

1. データ更新

分類結果をPipedriveに反映。

自動化の利点

• 作業時間を大幅短縮：手動作業を排除し、精度向上。

• データ活用が容易に：統一されたデータで、施策の精度が向上。

• 人的ミスを削減：自動化による正確な分類が可能。

成果と利点

この自動化により、以下の成果が得られます：

• 効率的なデータ分類：手動作業を排除し、短時間で正確な分類が可能。
• データ活用の促進：構造化されたデータは分析や施策に活用しやすい。
• 業務負荷の軽減：担当者の手間を減らし、戦略的な業務に集中できる。

まとめ

本記事で紹介した自動化プロセスは、CRMデータの精度を向上させるだけでなく、マーケティングや営業活動の効果を高める可能性を秘めています。AIエージェントの活用により、これまで煩雑だったデータ分類の作業を効率化し、ビジネス全体の生産性を向上させる一助となるでしょう。

ぜひ、貴社のCRM運用に取り入れてみてください。

CRMデータを正確に整備し、営業・マーケティングの効果を最大化するには、AIエージェントと自動化ツールの活用が鍵です。こうした自動化プロセスの構築は、Rev Opsのアウトソーシングサービス「diver」にお任せください。私たちは、貴社の業務効率化と生産性向上を全力でサポートします！

詳しくは公式サイトをご覧ください 👉 diver公式サイト