Databricks Agent Bricks: AIを活用した営業向けオファーターゲティング

営業チームにとって、強力なオファーはその正確な提供によってのみ効果を発揮します。Databricksのようなテクノロジー企業では、無料のクレジットオファーを提供することで、新規顧客の獲得や既存顧客の利用促進を目指しています。しかし、一見シンプルな問いが営業担当者をしばしば悩ませます。どの顧客アカウントがこれらのオファーの対象となるのか、そしてどの顧客を優先的にアプローチすべきなのか？

一見すると簡単に見えることが、すぐに不透明で時間のかかる作業となり、多くの場合、複数のチームを巻き込むことになります。営業担当者は、膨大な量の文書をふるいにかけたり、社内のコミュニケーションチャネルをくまなく探したり、運用チームと手作業でアカウントの詳細を調査したりすることが頻繁にあります。この煩雑なプロセスは、不要なやり取りを生み出し、営業の勢いを鈍らせ、最終的には顧客への価値あるオファーの提供を遅らせてしまいます。たとえ対象資格が明確であっても、優先順位付けのために最も影響の大きい見込み客を見極めることは依然として課題です。

この社内のボトルネックに対処するため、Databricksは自社の「Agent Bricks」プラットフォームを活用しました。これは、エンタープライズデータ上に洗練されたAIエージェントを構築するために設計されています。その結果、営業部隊に明確で実用的なガイダンスを直接提供するために設計されたマルチエージェントシステムが誕生しました。驚くべきことに、この包括的なツールは、ビジネス戦略およびオペレーション部門のインターンが2日足らずで開発したものであり、プラットフォームの速度とシンプルさを強調しています。このシステムにより、営業担当者は、対象となる顧客アカウントを迅速に特定し、不適格の正確な理由を理解し、対象となるアカウントをランク付けして、最も影響の大きい見込み客にまず焦点を当てることができます。

このソリューションの核となるのは、Agent Bricksのマルチエージェント・スーパーバイザーであり、3つの専門AIエージェントの活動を調整します。航空管制官のように、スーパーバイザーはクエリの特定の部分を適切なエージェントにインテリジェントに委任し、その後、それらの個々の応答をシームレスに結合して、単一のまとまった回答を生成します。

最初のコンポーネントは、Knowledge Assistantによって強化された「オファー詳細エージェント」です。このエージェントは、PDFやスライドデッキを含む非構造化された社内オファー文書でトレーニングされており、さまざまなオファーに関する複雑なルール、対象要件、およびアウトリーチと提供プロセス全体を深く理解することができます。重要なのは、Knowledge Assistantがこれらの文書をネイティブ形式で処理するため、前処理や埋め込み作業が一切不要であることです。

次に、「オファー適格性エージェント」があり、これはAI/BI Genieを使用して構築されています。このエージェントは、Unity Catalog内で安全に管理されている構造化された顧客アカウントデータを分析し、どの顧客が特定のオファーの資格があるかだけでなく、同様に重要なこととして、なぜ他の顧客が資格がないのかを判断します。アカウントが満たしていない正確な適格性基準を特定し、営業担当者がさらにトラブルシューティングを行いたい場合にフォローアップの手順を提案することもできます。この分析を容易にするために、基となるデータテーブルは、各適格性基準に関連する列で綿密に構造化されています。

最後に、「アカウント優先順位付けエージェント」もAI/BI Genieによって強化されており、構造化された市場投入データを調査します。このエージェントは、利用データ、成長シグナル、顧客へのオファーの全体的な関連性などの要素を考慮して、対象となるアカウントをランク付けします。これにより、営業チームは明確で優先順位付けされたリストを受け取り、最も有望な連絡先にまずアプローチすることができます。

この革新的なマルチエージェントシステムは、これまで煩雑だった営業プロセスを合理化し、手作業での推測をデータに基づいた精度へと変革します。このような洗練されたAIソリューションが、複雑なエージェントアーキテクチャに関する広範な調査や専門の技術チームとの連携を必要とせずに、既存の顧客データやオファー文書に直接構築できたことは、エンタープライズAIアプリケーションにおける大きな飛躍を浮き彫りにしています。