「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？
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。
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
「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。
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。
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。
「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。
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。
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
そんな壁にぶつかることも多いはずです。
そこで....
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：
こんな方におすすめ：
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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※World Learning Weekの一環で開催されるウェビナーのため、イベントに登録後、6月4日12時からのウェビナーにイベントページから参加する形になります