営業チームのためのAIリードパイプライン

課題

チームはフォーム、メール、広告から週200件超の受信リードを受け取っていました。営業担当は一件ずつ読み、採点し、振り分けており、販売よりデータ入力に時間を使っていました。応答は遅れ、良いリードは冷めていきました。

アプローチ

1. 01

   既存のリード流入元とCRM項目を整理し、適格なリードが実際にどういうものかを定義しました。

2. 02

   n8nのパイプラインがすべての受信リードを取得し、自動で補強と重複排除を行います。

3. 03

   意図をLLMで採点し、各リードを適切な担当者に振り分け、即座に個別化した初回接触を送ります。

4. 04

   監視と人手による上書きを追加し、例外ケースの主導権をチームが持ち続けられるようにしました。

アーキテクチャ

難しかった点

• 重複排除は判定より難しい問題でした。同じ人物が同じ週にフォーム、広告クリック、メールとして届き、CRMに三件のレコードがある状態はゼロ件より悪いのです。二人の営業が同じリードに電話します。

• モデルによる意図の採点は、見せるのは簡単で、静かに間違えるのも簡単です。閾値は、もっともらしく見えるものではなく、チームがすでに判断済みのリードに対して調整する必要がありました。

• 何を手作業のまま残すかの判断。パイプラインが自信を持てないものは人の一瞥より価値が低いので、上書きは非常口ではなく正規の経路として存在します。