Dynamics 365の予測リードスコアリング：AIが購買意欲を見抜き、優先すべきリードを示す仕組み

成約するリードと、二度と返信してこないリードの違いは何でしょうか。このエピソードでは、Dynamics 365 が過去の販売データと行動シグナルを分析して購入の可能性が高い見込み客を予測する仕組みと、AIスコアを具体的な営業アクションにつなげる方法を解説します。

▶ Dynamics 365の予測リードスコアリング：AIが購買意欲を見抜き、優先すべきリードを示す仕組み（AI吹き替え）

このエピソードで学べること：

1. D365 が実際に見ているデータ：CRMレコードに加え、メール開封、Web訪問、料金ページ、デバイス、タイミングなどの行動シグナル
2. 構造化データと非構造化データ：会議メモも重要な理由と「ゴミを入れればゴミが出る」という原則
3. 固定のポイント表ではなくパターン認識：受注・失注した商談からモデルが学び、すぐ返信する人とメールを開くだけの人を見分ける仕組み
4. スコアから戦略へ：今すぐ電話する、ウェビナーに招待する、連絡を一時停止するといった具体的な推奨
5. フィードバックループ：商談を受注・失注として記録し、モデルを再トレーニングし、特徴量を確認し、外れ値を除外する

このエピソードは、Microsoft MVP Mirko Peters による M365 Show のアニメーション動画をAIで吹き替えた日本語版です。