例外
食い違う二つの情報(異なる役職)
最新の情報源を優先しつつ、確信がなければ統合せず衝突として表示して、人に判定を渡します。
複数のチャネルから相談メモ、関心商品、次回連絡、VIP表示に関する情報を集め、重複を取り除いて優先順位を付けます。
顧客記録の更新
相談の内容、関心のある商品、次に連絡する時期、常連の目印。接客で得た情報をVelros AIが記録に残し、次の接客ですぐ思い出せるようにします。
データの陳腐化率
販売に使える時間
後追いの正確さの土台
連絡・打ち合わせ・取引の後の CRM の更新はいつも後回しにされ、担当者の頭の中にだけ残った情報はすぐに蒸発します。B2B のデータは月に2.1%、年に約22.5%ずつ古くなるのに、そこへ入力の抜けが重なると、パイプラインの予測・後追い・レポートがすべて誤ったデータの上で回ります。担当者はデータ入力に勤務時間のかなりの部分を使いながらも、記録は乏しいままです。
こうした兆しが、こう処理されます。
実際に入ってくる仕事を集め、それぞれの段階で何を基準に判断するのかまで続けて残します。
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接点のキャプチャ
発生した相互作用(誰と・いつ・何を)を源泉の信号から抽出して、該当のレコードに結び付けます。
判断 既存のレコードに付ける接点か/新しいレコードが必要か。 -
フィールドの正規化・補強
商号・役職・連絡先・業種などを標準の形式に整理し、確認された変更(異動・部署の移動)を反映します。
判断 確定した事実か/確認が必要と表示して置く件か。 -
重複・衝突の判定
類似のレコードを検知して統合の候補を提示します。どの値が最新・正本かを判断します。
判断 自動で統合しても安全か/人の確認が必要な衝突か。 -
取引の段階・状態の更新
接点の内容に基づき、案件のステージ・状態・次のアクションの日付を更新します。
判断 実際に段階が動いたか/根拠が足りず維持する件か。 -
監査ログ・要約
何をなぜ変えたかを根拠とともに記録し、担当者に変更の要約を残します。
判断 通知で十分か/承認が必要な変更か。
衝突する値は、むやみに合わせません。
現場で実際に引っかかる例外を、あらかじめ決めておきます。ルールが通らない場面を無理に処理せず、根拠とともに人へ渡します。
例外
取引の段階の後退/急進展
大きな段階の変化は自動で反映せず、根拠とともに担当者の確認を取ります。
例外
個人情報の訂正/削除の依頼
CRM の更新ではなく、本人からの権利の請求への対応の手続きにルーティングします(個人情報保護法の訂正・利用停止等)。
段階・統合・削除は、人が確定します。
お金・契約・個人情報・ブランドがかかる実行は下書きまでにとどめ、送信と確定は人の承認を経てから動きます。
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取引の段階(ステージ)の変更
売上の予測・パイプラインのレポートに直結し、誤分類だと経営の判断がゆがみます。
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レコードの統合/削除
元に戻しにくく、履歴の損失のリスクがあります。
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顧客のランク・レコードの所有者(担当)の変更
コミッション・責任の所在に影響します。
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個人情報のフィールドの大量の修正/削除
本人の権利・法的な根拠を確認する必要があります。
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自動の更新のルールの適用範囲
誤ったルールは全体のデータを汚染します。
何で確かめるか
記録がどれだけ正確で最新か。
データの陳腐化率
B2B のデータは月に2.1%、年に約22.5%が陳腐化（MarketingSherpa、HubSpot Database Decay 引用）
顧客・取引先データの最新性を顧客のCRM記録で測定します。 放置すると1年で5分の1以上が不正確になります。接点ごとに更新するのが唯一の防御です。
販売に使える時間
営業担当が実際の販売に使う時間は週の28%（Salesforce, State of Sales 第5版, 2022、38か国7,775名）
営業担当者が販売に使う時間の割合を顧客の業務記録で測定します。 データ入力を代わりに処理すれば、販売の時間を取り戻します。
後追いの正確さの土台
成約までに必要な後追いの回数を顧客パイプラインで測定します。 後追いの頻度は正確な CRM の記録の上でのみ機能。更新の品質が後追いの成果の前提です。
ルール
個人情報保護法は、個人データを正確かつ最新の内容に保つよう努める義務、本人からの訂正・利用停止等の請求への対応、保有の期間の経過や利用目的の達成時の消去を求めています。取得の目的の範囲を超えたフィールドの補強には、別途の根拠が必要です。
人が自分で抱えていた仕事が減ります。
散らばった確認と繰り返しの返信を先に整理して上げれば、スタッフは確認と例外の処理に集中でき、人は大事な判断だけを見ます。
運用診断確認が人のところに積み上がります。
相談・購入の内容が人の手を通さないと記録されず、よく抜けます。
処理の準備ができた状態で上がってきます。
チャネルから届いた内容を整理し、顧客記録の更新の下書きとして上げます。
相談からCRMへの記入の反映率
最新化した連絡先の数
次のアクションが未設定の商談の数
この業務を任せる前に、よく聞かれること
顧客記録の更新について、実際に最初に確認されることを集めました。
AI が取引の段階を勝手に変えると予測が狂いませんか。
大きな段階の移動やパイプラインに影響する変更は自動で反映せず、根拠とともに担当者の確認を取ります。細かなフィールドの正規化だけを自動で処理します。
重複のレコードを誤って合わせたら。
確信のない統合は実行せず「統合の候補」としてだけ提示します。どの値が最新かの判断が分かれる衝突は人に渡します。
