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理想の顧客像を伝えるだけで、Saiがアプローチ可能な質の高いリードリストを作成します。
あなたが指示を出すだけ。あとはSaiがすべて実行します。
販売対象となる顧客像と、リードとして価値がある条件を入力します。
あなたが他の業務をしている間に、Saiが検索を行い、各企業の詳細を確認して根拠を収集します。
Saiがすべてのリードをスコアリングし、ソースへのリンクを付与して、最初のアウトリーチメールを作成します。
スプレッドシートを開き、ソースを確認して、送信するリードを承認します。
多くのAIエージェントは「見栄え」を重視しますが、Saiは「継続性」を重視しています。使い慣れたツールで、毎週自動的に業務を遂行します。
ソーシング、リサーチ、スコアリング、ドラフト作成を4つのバラバラなサブスクリプションではなく、1つのワークフローとして統合します。
すべてのスコアには、その根拠となったシグナルとソースへのリンクが明記されます。Saiが検証できない場合は、空欄を埋めるのではなく、その旨を正直に報告します。
Saiは実際のブラウザ上で、お客様がログインしたセッションを利用して動作します。そのため、公開APIを持たないリードソースやCRM、社内ツールにも直接アクセス可能です。
他のエージェントは20通目のメッセージで止まってしまうかもしれませんが、Saiは毎週、無人でリードワークフローを実行します。繰り返すほどにコストは下がり、信頼性は高まります。
AIリードジェネレーション とは、人工知能を活用して潜在顧客の発見、調査、適格性評価、そしてコンタクトまでを最小限の手間で完結させる手法です。しかし実際には、この名称で販売されているツールのほとんどは、そのプロセスの一部しか担えません。データベースで連絡先を探し、エンリッチメントツールで属性を付与し、スコアリングツールで順位付けし、シーケンサーでメールを送る。結局、購入者は4つのサブスクリプションを契約し、それらを繋ぎ合わせる作業を手作業で行うことになります。
Simularが提供する自律型AIアシスタント「Sai」は、実際のブラウザとアプリケーションを操作することで、プロセスの一部ではなく一連の流れすべてを実行します。Saiは指定された条件で企業を検索し、各サイトを開いて根拠を収集し、適切な担当者を見つけ、独自のスコアリングルールを適用してスプレッドシートに結果を書き込み、最初のメールドラフトまで作成します。これらすべてを、たった一つの指示で完結させます。
四半期末までに150件の適格リードが必要なグロース担当者を例に挙げましょう。従来の方法では、データプロバイダーからリストを抽出し、エクスポートし、エンリッチメントツールを通し、スコアリングモデルを構築し、シーケンサーにインポートしてテンプレートを作成するという手順を踏みます。これには数日間の時間と、複数の請求書が発生します。
Saiなら、プロンプトは1つだけです。リストが作成され、各企業が設定したルールに基づいて調査され、連絡先が特定されます。スコアにはソースリンクが添付され、高スコアのリードは承認待ちのメールドラフトとして受信トレイに届きます。Saiはログイン済みのセッション内で動作するため、公開APIを持たないツールを含め、閉鎖的なプラットフォームでは到達できないソースにもアクセス可能です。
AIリードジェネレーションに対する最も一般的な懸念は「信頼性」であり、それはもっともな指摘です。捏造されたメールアドレスは送信ドメインの評価を下げます。根拠のないスコアは、それに基づいて行動すべき担当者から無視されるだけです。
Saiは「検証可能であること」を前提に設計されています。すべてのスコアには、その根拠となった具体的なシグナルと、その情報源へのリンクが添えられます。確認できない情報については、もっともらしい推測で埋めるのではなく、何を確認しようとしたのかを明記した上で「未検証」としてマークするよう設定可能です。AIによるスコアリングがチームの週次業務を変えるためには、その出力が精査に耐えうるものでなければなりません。そのためには、単なる数字だけでなく、その結論に至ったプロセスを示すことが不可欠なのです。
Free your hands from the computer.
Try Sai
