「うちもそろそろAIを活用したい」

そう思いながらも、こんな状況に心当たりはありませんか？

• 重複したコンタクトが大量にある
• プロパティが空欄だらけで、レポートを信頼できない
• ワークフローを設定したものの、なぜか期待通りに動かない
• 担当者が変わったタイミングでポータルを引き継いだが、何がどこにあるかわからない

実は、これらの問題はHubSpotのAIをうまく使えない原因として最もよく挙げられるものです。また場合によってはHubSpotのAIだけではなく、HubSpotの機能自体も最大限活用できない原因にもなります。

なぜ"なんとなく管理"では通用しなくなるのか

HubSpotにはAIを使ったリード予測・メール生成・レポート分析などの機能が搭載されています。しかしこれらの機能は、入力されたデータをそのまま学習・活用します。

つまり、整理されていないデータを入れると、的外れな出力が出てきます。

たとえば

• コンタクトの「役職」フィールドが空欄だらけ → AIがペルソナを正確に分類できない
• 重複レコードが存在する → 同じ人に二重でアプローチしてしまう
• 更新日時が数年前のままのデータ → 古い情報をもとにした自動化が走り続ける

「AIを入れたのに効果が出ない」という声の多くは、ツールの問題ではなくデータの問題です。

では、どこから手をつければいいのか？

データ整備と聞くと「膨大な作業が必要そう」と感じるかもしれません。でも、全部を一気に直す必要はありません。まず見るべき3つのポイントがあります。

1. 重複レコードの確認

HubSpotには「重複管理」機能があり、似たコンタクトや会社レコードを自動で検出し、重複を避けることができます。まずここを見るだけで、データの信頼性は大きく上がります。

2. 必須プロパティの見直し

「本当に使っているプロパティはどれか？」を棚卸しし、不要なものを整理するだけで、入力漏れや表記ゆれが減ります。どのプロパティを"必須"にするかを決めることが出発点です。

3. データ品質コマンドセンターの活用

HubSpotには「データ品質コマンドセンター」というダッシュボードがあり、ポータル全体のデータ健全性を一覧で確認できます。まだ使ったことがない方は、ぜひ一度開いてみてください。

「わかった気がするけど、実際に何をすればいいの？」

ここまで読んで、少しイメージが湧いてきたでしょうか。

ただ、実際には

• 自社のポータルで、どこが一番問題なのか判断できない
• HubSpotのさまざま機能をどう組み合わせて使えばいいかわからない
• 改善を始めたいが、チームを動かす説得材料がない

そんな壁にぶつかることも多いはずです。

そこで.... 

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このウェビナーでは、ブログ記事では伝えきれない「実際の操作・判断基準・優先順位のつけ方」をウェビナーを交えてお伝えします。

このセッションで得られること：

• 自社ポータルのデータ問題を正確に特定する方法
• どこから手をつけるべきか、判断の軸が持てる
• HubSpotのネイティブツールを使った具体的な改善アクション
• AI機能をフル活用するためのデータ準備の考え方

こんな方におすすめ：

• HubSpotの管理者・マーケOps・セールスOps担当者
• 「気づいたらポータルを引き継いでいた」という方
• データは気になっているけど、何から始めればいいかわからない方

参加は無料です。 ライブで質問もできますので、ぜひ気軽にご参加ください。

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