「メール営業をHackする。」

ご挨拶

GPTsハッカソン開催しています！
ぜひ一緒にGPTs作りましょう。ママさんも小学生もいらっしゃい。

今日1日家から出ていません。そろそろ健康を意識した生活をしようと思います笑

概要

現状僕らのようなベンチャー企業が営業をするとなるとその方法は以下のつに限られます。

• リファラル

• メール

• 各種SNSを使用したDM

• 電話：テレアポ

• ウェビナー

この中でリソースのないベンチャー企業ができることは限られています。
私たちは代表が慶應・副代表の私が早稲田大学であることもあり、OBが強いで有名なこの2校が営業をするとなるとリファラルに注力するのが良いでしょう。ただし肌感ですが、ことリファラルに関しては予測不可能性が高いのと初期に限られる。という制約があります。
電話はコストが高く、SNSを使用したDMは相手に失礼に思われる可能性が高い。。。。そうなると「ABテストをする」「そもそも営業先を選定できる」等その手法を化学できるものとなると力を入れるべきはメール営業だと考えます。今更メールかよ。古いな。と自分でも思いますが笑
せっかく生成AIベンチャーをやっているわけですからこの営業部分を科学しようということで日々私はこの手法を考えています。今日はこの部分を自動化するアプローチとその実現可能性について考えます。

メール営業をざっくり分ける

以下の3つが考えられます。

• リストを作成する

• こちらに営業をかける

• 開封率・成約率をレビューして改善する

私たちもこの粒度で業界選定をして営業をかけています。（これからかけます。）
もう少し技術粒度を上げて考えます。

3つをより詳細に分ける

1. リスト作成

戦略

• ターゲットの特定: 顧客のニーズや業界特性を分析し、適切なターゲットリストを作成する。

• データの質: 質の高い、最新のコンタクト情報を確保する。

• セグメンテーション: 顧客を異なる属性や興味に基づいて分類し、パーソナライズされたアプローチを可能にする。

技術スタック

• CRMソフトウェア: Salesforce, HubSpotなどのCRMツールはリード管理とセグメンテーションに有効。

• データ収集ツール: WebスクレイピングやLinkedIn Sales Navigatorなどで潜在顧客情報を収集。

2. 営業メールの送信

戦略

• パーソナライズ: 受信者の名前、会社名、業界に関連する情報を含める。

• 価値提案の明確化: 受信者にとっての明確な価値を提示する。

• クリアなCTA（Call To Action）: 受信者に何をすべきか明確に指示する。

技術スタック

• Eメールマーケティングツール: Mailchimp, SendGridなどのツールを使用して、大量のメールを効率的に送信。

• 生成AIの利用: 生成AIを使用して、パーソナライズされたメールコンテンツを作成。

3. 開封率・成約率のレビューと改善

戦略

• A/Bテスト: 異なるメールのバージョンを試して、どれがより効果的かを判断。

• メトリクスの追跡: 開封率、クリック率、返信率などのKPIを追跡。

• フィードバックの活用: 受信者からのフィードバックを分析し、戦略の調整に活用。

技術スタック

• アナリティクスツール: Google AnalyticsやEメールマーケティングツールの組み込み分析機能。

• ヒートマップツール: メール内のクリックされる部分を視覚的に分析するために、ヒートマップツールを利用。

• 生成AIによるデータ分析: 生成AIツールを活用して、データを分析し、洞察を得る。

さていかにお金のないスタートアップがこちらをハックする方法を記載していきます。お金を極力かけない方向性で考えます。ここで断っておきます。私は技術者ではありません。

以下はアプローチになります。

アプローチ 難易度1：メール送信だけ自動化する

フロー

1. リストを購入する

2. 自社のスプレッドシートに記載する

3. 決められた時間に決まったメールを送信する

技術可能性

• 誰でもできます。今度コードと手順を載せます。待てないよ。という人は連絡くださいね。

アプローチ 難易度2：リストをスクレイピング使用せずに持ってくる

フロー

1. リストを取ってくる

   1. バフェットコード等企業リストが載っているサイトから取ってくる

      1. 写真のスクショをGPTsに処理してもらう。

         • 現段階日本語OCRで質の良い既存SaaSが見つからないです。ただし名刺一枚アップロードしてその情報を取ってくることはGPTsにより可能なのでメモリ・キャッシュに配慮すれば行けそう。また、日本語OCRを可能にするための日本語データセットが存在しているのでそちらをGPTsの参照アクションに追加すればいけるかもしれない。

      2. コピペした情報をスプレッドシートに表形式で出力してもらう。

   2. 発注ポータルから取ってくる：案件を載せている企業はそちらに労働力を必要としているという認識をしています。

      1. Duda

      2. リクナビ

      3. ランサーズ・クラウドワークス等

2. アプローチ1と同様

アプローチ 難易度3：リストをスクレピングして持ってくる

フロー

1. リストをスクレイピングして取ってくる

   1. STPによりターゲットとなる企業選定

      1. 例）売り上げ30億規模・大業界分類：物流・所在地：東京・決算月：8月等々

   2. こちらの選定基準に合わせて企業を絞り込み：ちょっと難しい

      1. 必要なデータに応じてデータを切り出してくることが可能なデータ集積サイトを使うことになるでしょう。バフェットコード・法人一覧等

2. アプローチ位置と同様に自動送信

アプローチ 難易度4：各会社に合わせたメールを配信する

フロー

• リストを取ってくる

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• プロンプトをかませることで各会社に合わせた自社サービスを訴求するメールを作成できるようにする。Weel株式会社という会社はこちらを自動化しているので可能だと思われます。またプロンプトをかませるだけなのかカプセル化するのかでまた技術難易度が異なると思います。それにしてもWeelさん優秀だ笑

アプローチ 難易度5：お問い合わせフォームから自動で営業する

今までの上記のフローは各会社のメールアドレスを収集できる前提に立っていましたがほとんどの会社様はメールアドレスを収集することはできません。ではどうするかというと労働集約的に企業様のホームページの問い合わせフォームにメールを送るのです。これもChrome driverでできるようになると思います。

まとめ

こちらを1ヶ月間かけて僕が検証していきます。
僕の会社も気になる。という人がいたらぜひ一緒にやる or お金ください笑
必ず御社に貢献いたします。
生成AIの研修開発を行っている会社です。

資料もよければご覧ください。

AITech.pdf

6.49 MB

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