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単なるデータベースではありません。Saiは各項目を今日のソースと照合し、値の根拠を提示します。さらに定期的に再チェックを行うため、データが陳腐化することはありません。
リストを指定するだけで、あとの3ステップはSaiが実行し、翌月以降も自動的に繰り返します。
CRMビュー、スプレッドシート、またはリストから、必要な項目をSaiに伝えます。
保存されたデータセットから読み取るのではなく、今日現在の情報を検索します。
すべての値には、参照元ページと確認日が添えられます。
毎月同じ処理を繰り返すため、データが古くなることなく常に最新の状態に保たれます。
重要なのは、いくつの項目が埋まったかではなく、それぞれの情報がどれだけ新しいかです。
Saiは実行のたびに各フィールドをライブソースと照合し、それぞれの値がいつ確認されたかを表示します。そのため、最新のデータと9ヶ月前のデータが同じように見えることはありません。
各値には、その取得元となったソースと確認日が併記されます。Saiが確認できなかったフィールドは、推測で埋めるのではなく、空欄のままにされます。
100回目のエンリッチメント実行も、再学習なしで初回と全く同じように機能します。繰り返すほどに、コストは下がり、信頼性は高まります。
Saiは現在の値と提案する変更案を並べて表示し、ユーザーが承認するまで書き込みは行いません。検証できなかったフィールドは、埋めずに空欄のままにします。
B2Bデータエンリッチメントは、従業員数、業種、所在地、資金調達ステージ、役職、連絡先など、レコードに不足している詳細情報を補完します。すべてのプロバイダーは、「どれだけのフィールドを埋められるか」と「提供日にどれだけ正確か」という2つの指標で競い合っています。どちらも重要な数字ですが、真の問題はそこにありません。問題なのは、半年前に正しかったデータが、今朝確認されたデータと全く同じ確信度で提示されることです。レコードのどこを見ても、どちらが新しい情報なのか判別できません。
Saiはエンリッチメントを、保存されたデータセットを参照する作業ではなく、今この瞬間に起こるプロセスとして扱います。対象となる各レコードのフィールドを、企業の公式サイト、採用ページ、プレスリリースなどのライブソースと照合し、取得元ページと確認日を添えて値を返します。検証できない値については、推測で埋めることはせず、空欄のままにします。この実行は定期的に繰り返されるようスケジュールされます。リストを一度エンリッチして終わりではなく、四半期ごとのデータ劣化を防ぐことが目的だからです。
CRMデータエンリッチメントは、多くの場合、システム連携の壁に突き当たります。レコードは社内開発や大幅にカスタマイズされた古いCRMに存在し、正しい情報は企業のウェブサイトや採用ページにありますが、どちらも便利な公開APIを提供していません。統合に依存するツールは、そうしたソースをスキップするか、手作業でのコピーを強いることになります。これが、チームが最終的に手動レビューに頼らざるを得なくなる理由です。Saiは、ユーザーがログインしたセッション内で実際のブラウザを操作し、人間と同じようにソースを読み取ってレコードを更新します。人間がクリックできる場所であれば、Saiも実行可能です。
エンリッチメントの結果に満足できないとき、多くの人はより大きなデータセットを購入しようとします。しかし、それはほとんど解決策になりません。カバレッジ（網羅性）と鮮度は別の問題だからです。どれほど多くのレコードを持つベンダーであっても、提供されるのはあくまで「その時点でのスナップショット」であり、特定のプロバイダーがすべての業界や地域を完璧にカバーすることは不可能です。少数の重要なフィールドを、ソース元で、定期的なスケジュールで確認することこそが、実用的なレコードを生み出します。それにより、スコアリング、ルーティング、アウトリーチを自動化できるほど信頼性の高いデータが実現します。
Free your hands from the computer.
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