Zendralの支援内容
Zendralの人工知能サービスは、オンライン事業の仕組みをつなぎます。PPC広告、SNS、ウェブサイト、ブログ、メールマーケティング、顧客へのフォローを支えるAIシステムを構築します。まず業務の流れを整理します。そのうえでツールを連携し、日常業務を自動化します。
各チャネルは連携してこそ役立ちます。問い合わせをCRMに登録し、適切な返信を送り、担当者に引き継ぐ流れを作れます。同時に、コンテンツ、広告、レポートを一つの計画に沿って動かします。支出、公開、承認のルールを明確にし、定型業務が自動で進む間も管理権限を保てるようにします。
AI自動化を計画する ›オンライン事業全体を支える人工知能サービス
一つにつながるシステム
マーケティングの各チャネル、ウェブサイト、CRM、レポートを連携します。これにより、情報の繰り返し入力や更新漏れ、ツールの分断を減らし、チーム間で情報を共有できます。
事業に合わせたワークフロー
まず初回の問い合わせからサービス提供までの手順を整理します。次に、サービス、顧客、既存ツールに合わせて、起動条件、処理、確認項目を設計します。
定型作業を減らす
見込み客の振り分け、コンテンツ準備、フォロー、定期レポートを自動化します。その分、チームは意思決定、顧客との関係、専門性が必要な仕事に時間を使えます。
実行できる自動化計画
人工知能サービスは、優先順位を明確にすることから始まります。構築前に、自動化する範囲、承認が必要な処理、進捗の測定方法を合意します。
広告の計画と準備
商品やサービスに合わせて、広告構成、キーワード調査、広告文の候補を準備します。続いて、関連するランディングページ、計測設定、明確なコンバージョン目標を各施策につなぎます。
成果の確認とアラート
自動チェックで広告費、見込み客、コンバージョンの傾向を確認します。例えば、予想外の費用や計測の問題が予算に広く影響する前に通知できます。
合意した範囲で最適化
承認済みの広告変更に対し、対応可能なルールとワークフローを構築します。ただし、予算の増額、大きなターゲティング変更、新規施策は、承認いただいた判断手順に従います。
分かりやすい広告レポート
広告と見込み客のデータを実用的なレポートにまとめます。その結果、チームは問い合わせの質と費用を把握し、次に改善する点を判断できます。
一貫したコンテンツ計画
目標、サービス、専門知識をもとにSNSの投稿計画を作ります。次に、ブランドの語り口に合わせて、企画、投稿文、クリエイティブの制作指示を準備します。
コンテンツ準備と投稿予約
AIで承認済みの素材を各チャネルに合わせて調整します。アカウントが対応する場合は投稿予約も連携し、訴求内容、画像、慎重な扱いが必要な話題には確認工程を設けます。
問い合わせとコミュニティ対応
メッセージや問い合わせを適切なチームに振り分けます。また、対応可能な場合は承認済みの返信でよくある質問に答え、苦情や複雑な依頼は担当者に引き継ぎます。
次の企画に生かすレポート
投稿状況、反応、ウェブサイトへの問い合わせを一か所で追跡します。これにより、実際の読者や利用者の反応を次のコンテンツ計画に反映できます。
ウェブコンテンツのワークフロー
人工知能サービスを通じて、ウェブサイトの更新をマーケティング全体の計画につなぎます。その上で、ページ変更、サービス情報、広告に関連する内容を準備し、公開前の確認に回します。
問い合わせを担当チームへ
フォーム、チャット、予約ツールをCRMに連携します。次に、合意したルールで問い合わせを振り分け、適切な返信に必要な背景情報も担当者に渡します。
コンバージョン経路とテスト
訪問者がページ閲覧から問い合わせに進む流れを確認します。そのうえで、行動を促す文言、フォーム、コンテンツの重点的なテストを準備し、承認を得ます。
更新を確実に管理
ウェブサイトの変更には明確な確認が必要です。フォーム、リンク、計測をテストし、実際の顧客体験に影響する変更には復旧手段を用意します。
専門知識に基づくコンテンツ
サービス、顧客の質問、元資料をもとに役立つ記事を企画します。まず読者が必要とする情報を明らかにします。次に、目的を絞った明確な制作指示を準備します。
下書きと編集確認
AIは調査、構成、初稿の作成を支援します。さらに、事実確認、独自の知見、ブランドの確認を工程に組み込み、読者に価値のある内容を公開します。
公開と内部リンク
記事ごとに見出し、メタデータ、関連する内部リンクを準備します。承認後は、ウェブサイトと連携した予約公開の流れに組み込めます。
生成エンジン最適化
情報を明確に整理し、内容を確認しやすくします。また、役立つ回答を関連ページや既存の事例につなぎます。検索順位を保証するものではありません。
顧客の流れと配信対象
問い合わせ、顧客の要望、関連する行動に合わせてメールの流れを設計します。例えば、担当者が連絡する前に、新しい見込み客へ役立つ情報を届けられます。
メール施策の準備
ブランドの語り口に合わせて本文、件名、複数の案を準備します。その後、承認ルールにより、自動配信するメッセージと確認が必要なメッセージを決めます。
連携したフォロー
メールの活動をCRMとウェブサイトにつなぎます。その結果、担当者は背景を踏まえて対応し、重複送信を避けながら、関心を持つ見込み客と有意義な会話を進められます。
リストと配信の管理
承認済みの配信対象、購読設定、配信停止ルールを使用します。また、リンク切れ、入力項目の不足、想定外の送信を確認する仕組みも構築します。
見込み客情報の収集と整理
広告、ウェブサイト、連携チャネルから問い合わせを集めます。次に、流入元、関心のあるサービス、必要な連絡先をCRMに整理します。
問い合わせを素早く振り分ける
事業で決めたルールに従って見込み客を担当者に割り当てます。例えば、地域、サービス、商談の段階によって担当チームを決められます。
フォローの手順を漏らさない
リマインダー、タスク作成、承認済みのフォロー手順を自動化します。システムが次の行動を追跡する間、営業チームは有用な会話に集中できます。
営業状況を見通しやすく
見込み客の活動を商談レポートに連携します。その結果、問い合わせが進む場所、止まる場所、適切な商機を生むチャネルを確認できます。
承認済みの情報から回答
サービス、方針、ナレッジベースをもとにアシスタントを構築します。顧客が必要な回答を見つけるのを助けながら、使用する情報はチームが管理します。
チャットと問い合わせ対応
連携したアシスタントで詳細を収集し、日常的な質問に答え、担当者への引き継ぎを準備します。ただし、慎重な判断が必要な問題や合意範囲外の依頼は人に渡します。
音声と予約のワークフロー
適した場合は、音声ツールを予約や顧客記録と連携します。最初に、通話の目的、対応する操作、チームへつなぐルールを合意します。
サービスを継続的に確認
会話、回答できなかった質問、引き継ぎの質を確認します。次に、ナレッジベースと流れを更新し、合意した役割の中でアシスタントの有用性を高めます。
目的が明確なエージェント
人工知能サービスには、定めたタスクを担うエージェントも含まれます。具体的には、各エージェントに業務上の役割、許可する操作、明確な制限を設定します。
連携して動くツール
適切な業務システム、文書、データベースをつなぎます。アクセス権と対応機能によって確実に実行できる内容が変わるため、接続ごとに事前評価します。
役立つ操作と引き継ぎ
エージェントは情報の準備、承認済みの記録更新、タスク作成を行えます。ルールの範囲を超える判断が必要なときは、作業をチームに引き継ぎます。
公開前のテスト
現実的な場面、情報不足、接続失敗をテストします。加えて、重要な操作を記録し、チームが問題を確認して流れを改善できるようにします。
顧客の引き継ぎを円滑に
成約した案件を顧客の受け入れ手順につなぎます。その後、必要なタスクを作成し、情報を集め、次の段階を担当する人に通知します。
文書と定期的な更新
承認済みの資料から標準文書、要約、進捗報告を準備します。約束や義務を生むもの、最終的な専門判断が必要な資料は、チームが確認します。
チームの作業を連携
既存ツールを使って、依頼、タスク、状況の更新をつなぎます。これにより、同じ情報を何度も確認せずに、対応が必要な仕事を把握できます。
例外を適切な担当者へ
自動化は正常な手順だけでなく問題にも対応する必要があります。具体的には、情報不足、操作失敗、人の対応が必要な依頼に対し、通知と引き継ぎを構築します。
成果を一つの視点で確認
広告、ウェブサイトの利用、メール、CRMから合意済みのデータを共有レポートにまとめます。チームは顧客の流れをより明確に把握できます。
レポートを自動で準備
必要な人に定期レポートと要約が届くように設定します。また、詳しい確認が必要な変化をアラートで知らせることもできます。
目標に結び付く指標
公開前に測定項目を合意します。例えば、業務に応じて、応答時間、有望な問い合わせ、完了した作業、見込み客の質、定型作業に使う時間などを設定できます。
信頼できるデータで判断
データの取得元、計測、レポートの定義を確認します。次に、不足点を明確に説明し、チームが適切な背景を踏まえて判断できるようにします。
アカウントの権限を維持
可能な限り、顧客が所有するアカウントを使います。そうすることで、データ、プラットフォーム、アクセスの管理権限を顧客が保有し、人と業務に応じた権限を設定できます。
明確な承認ルール
自動実行する処理と承認が必要な処理を決めます。例えば、新たな支出、慎重な返信、大きなウェブサイト変更は、指定された判断者が引き続き担当できます。
データを慎重に扱う
各ワークフローに必要な情報と取り扱い方を合意します。その後、対象範囲に合うアクセス管理、保存設定、ツールを選びます。
監視と復旧
アラート、操作記録、処理を一時停止する方法を用意します。接続が失敗したり出力の修正が必要になったりしても、チームは明確な手順で対応できます。
適切な優先順位から開始
まず業務の流れ、ツール、繰り返し作業を確認します。次に、事業価値、利用できるデータ、構築の負担をもとに、実行しやすい開始点を選びます。
試験運用を構築して確認
対象を広げる前に、範囲を絞ったワークフローを開始します。チームは合意した範囲の実業務で、出力、承認、引き継ぎを確認できます。
利用する人を支援
ワークフローの動き、操作を確認する場所、人が介入するタイミングを説明します。また、日々の疑問に対応するための実用的な案内を提供します。
責任を明確にして拡大
試験運用が合意どおりに機能したら、次の業務をつなぎます。各ワークフローに担当者、文書化したルール、継続的な責任の共通理解を設けます。
公開後のサポート
人工知能サービスには、継続的なワークフロー管理も含められます。障害、ツールの変更、成果を確認したうえで、チームと改善の優先順位を決めます。
コンテンツと広告を調整
事業の変化に合わせて、コンテンツ、広告、メール、ウェブサイトの活動をそろえます。商品、対象顧客、優先事項が変わったら、連携する流れも更新します。
重要な仕事を改善
合意した指標で各ワークフローを評価します。例えば、問い合わせ対応、公開内容の質、削減できた手作業を確認してから、自動化を広げる場所を決めます。
改善を続ける仕組み
合意した間隔で自動化計画を一緒に確認します。サービス、チーム、顧客の要望が変化しても、オンライン業務を実用的に保てるようにします。