カバー範囲
切り口と検索意図
量を書く
実際の行動で検証
読まれないものは削る
01
コンテンツの量産.
多くのサイトが抱えているのはデザインの問題ではなく、カバー範囲の問題です。生成系のツールで、人力チームでは追いつかない量のページとコンテンツのバリエーションを、切り口や検索意図ごとに用意し、実際の行動で検証します。注目されないものは削り、コンバージョンするページに労力を集めます。
動く数字： 公開スピード、そしてそれに伴う自然流入。
テクノロジー.
AIには、3つの具体的な仕事だけをさせています。言語をまたいでも意味が落ちないよう多言語コンテンツを作成・チェックすること、受注確度の高いリードから対応できるようスコアリングすること、そして顧客向けドキュメントとレポートの反復作業を引き受けることです。
流入元の質
行動シグナル
理想顧客との適合
スコアで振り分け
優先順位
02
リードスコアリング.
すべてのリードに同じ対応をする必要はありません。これまで受注につながってきたシグナル（流入元、行動、フィット）で受信リードを採点し、営業が熱いものから当たれるようにします。追客の労力が、実際にお金のある場所に向かいます。
動く数字： 同じ流入量での、接触率と受注率。
システム間の再入力
フォローの催促
記録の突合
レポートの組み立て
ソフトウェアへ
03
業務自動化.
どの会社にも、小さな反復作業が積み上がっています。システム間での注文の再入力、フォローの催促、本来合っているはずの記録の突合。ルールで回せるものを見つけてソフトウェアに渡し、判断が要る仕事を人に残します。
動く数字： 週あたりの工数。そのままチームに戻ります。
計測は標準装備.
これらはすべて、きれいな計測がなければ成り立ちません。どの案件も計測設計を先に固め、コンバージョンを実際のビジネスイベントに紐づけ、オフラインの成果はCRMから戻します。ソフトウェアも人も、同じ事実から学べるように。