推奨事項は運に依存しない: 中小企業は AI を使用して、古い顧客から新規顧客を引き付けるための MGM の実践的なメモと従業員の推奨事項を設計しています。
1,000 人が広告を見たとき、180 人が内容を読み終え、32 人がフォームに記入を開始し、最終的にフォームに記入したのは 11 人だけでした。
これは私が今夜の講義で提示したファネルチャートです。 ほとんどの企業がこの一連の数字を見たとき、最初に反応するのは、広告予算を増やし、上位層の従業員の数を 2,000 人に増やすことです。 しかし、コンテンツを読んだ 180 人のうち、彼らは明らかに興味を持っていたのに、なぜ最後に 11 人だけが残ったのでしょうか?
今夜は、国立雲林科技大学ブランド共感研究センター様のご招待で、「AI×企業成長力：MGMの無痛採用」について講演させていただきました。 私たちは同じことについて 2 時間話しました。推薦は単なる運ではなく、設計可能なプロセスです。
トラフィックの購入はスタートアップを担当し、推奨は複利を担当します
口コミによる推奨はコンバージョン率が高く、信頼性が高く、コストが低いのですが、ほとんどの企業では、紹介に集まる人は最も少ないのです。 その理由を推測するのは難しくありません。社内にこの件について責任を負う人は誰もおらず、推進する方法もありません。顧客がいつか気まぐれに転送してくれるのを待つしかありません。
トラフィックの購入は別の極端な例です。 支払ったものは得られますが、やめるとすぐになくなってしまうので、非常に中毒性があります。 推奨はその逆です。初期の立ち上がりが非常に遅く、発酵に時間がかかります。稲の苗を移植するようなものです。今日植えても明日は収穫できません。
したがって、私が説明する順序は 3 つのステップです。まずトラフィックを購入し、お金を払う意思のある最初のグループを見つけます。そして彼らが満足するまで彼らに奉仕します。そうすれば、推奨事項に複利が作用し、満足した人々が次の顧客を連れてくるようになり、獲得コストが下がります。
レコメンデーションが運用する価値がある理由は、ファネルの出発点が異なるからです。 広告は大量の露出から始まり、見知らぬ人をゼロから説得する必要があります。推奨の開始点は目標到達プロセスの真ん中にあり、接触する前に信頼が確立されます。推奨することは自分の顔を承認することに等しいため、推奨者は最初にあなたをラウンドで選別します。 一言で言えば、広告とは私たちが良いと言うときであり、推奨とは他人があなたが良いと言うことです。
▲ 広告は、見知らぬ人を説得するために大量の露出から始める必要があり、接触する前に信頼が確立されるため、推奨の開始点はファネルの真ん中にあります。 これを制度化するのがMGM（Member Get Member）であり、会員は会員を連れてきて、古い顧客は新しい顧客を連れてくることができる。
AI は生産物を安くし、信頼をより高価にする
なぜ今、推奨事項について話すのでしょうか? AIが出現したため、ゲームのルールが書き換えられました。
「他の人よりも速く、より多くのことを行う」という過去に確立された利点は、AIによって一夜にして消え去りました。 速度、量、閾値の3つを同時に書き換え、文学サークルや学部以外の人でもプログラムを書けるようにした。 以前はコピーを作成するのに 1 ～ 2 時間かかり、作成できるバージョンは 1 つだけでした。現在では、テスト用に複数のバージョンを作成するのに 5 ～ 10 分かかります。 私が独自に設計した コンテンツ制作スキル は、平均的な人の 11 時間かかるプロセスを約 30 分に短縮できます。
AIは60点の答えを出すが、味や温度の答えは出せない。 最も影響を受けるのは、もともと 60 点しか獲得できなかった人たちです。 誰もが 60 パーセンタイルか 70 パーセンタイルのものを作成できるようになると、コンテンツはもはや不足しなくなります。不足するのは信頼、判断力、そして人間関係になります。 コストが安くなるにつれて信頼は高価になるため、推奨事項の価値は以前よりも高くなります。
とはいえ、これはボトルネックが移動したことも意味します。 同じ成長過程において、行き詰まった場所は資料の作成からリストの受け取り、追跡、管理、分析へと移りました。
ライブ ブロードキャスト中に、私は全員にワークフローを詳細に描くというレッスンを提供しました。 3 年や 5 年の専門家であっても、文章を書くときにミッシングリンクを見つけることはよくあります。 描いたらどれをAIに任せるか、どれを自分でやるか、どれをAIと連携してやるかを決めます。 節約した時間を、週に 3 回の投稿から 1 日 3 回の投稿に増やすために使わないでください。節約した時間を、顧客とチャットしたり、あなたを推薦してくれる人を見つけたり、Google Analytics や Google Search Console などの補助ツールを利用したりするために使います。 報酬はさらに大きくなります。
それはできず、通常は4つの穴に詰まっていることをお勧めします。
多くの企業の推薦の仕組みが導入できない理由は、専任の担当者がいない、推薦者に転送できる資料がない、追跡する仕組みがない、の3つです。 後者の 2 つの AI は役に立ちますが、最初の AI は経営者のみが決定できます。 新たな部門を設立する必要はありません。毎週10分から30分かけて復習すれば十分です。
穴を埋める順序は、材料、入場、報酬、追跡です。
▲ 推奨できない理由は3つあります。最後の 2 つの AI が役に立ちます。誰が責任を負うかを決めるのは経営陣です。穴を埋める順序は、マテリアル、入場、報酬、追跡です。 資料は、他の人が直接コピーして貼り付けることができるように十分に考慮されている必要があります。 小さな例として、地図のスクリーンショットを破棄する代わりに、コピーできる住所、電話番号、郵便番号、Google マップのリンクを直接添付できます。 推薦者の努力が少なければ少ないほど、発言する可能性は高くなります。
報酬に関しては、お金を追加するだけで十分だと多くの人が考えています。これが今夜私が最も明確にしたい点です。 人々があなたを推薦しなければ、多くの場合、報酬の額とは関係がありません。どう言えばいいのか分からず、ストレスを感じ、勧めても役に立つかどうか分からず、行き詰まってしまいます。 これも人間の性質です。一度勧めても効果がなかったら、おそらく二度目はないでしょう。
推奨は、報酬が十分に大きいから行われるのではなく、尋ねるのが簡単であるからのみ行われます。
完全な推奨パスには 7 つのリンクがあり、多くの企業は 3 番目と 6 番目のリンクで中断します。
▲ 完全な推奨パスには合計 7 つのリンクがあり、ほとんどの企業は 3 番目のボックス「既製の資料の入手」と 6 番目のボックス「追跡」で止まります。 報酬自体も学習されます。一方向か双方向か？ 推奨者の心理的コストは報酬の額よりも大きいことがよくあります。 報酬は必ずしも現金である必要はありません。 誠実に書かれた公開書簡や推薦者の名前による資料の寄付は、場合によってはより大切にされることがあります。配布時間は 2 つの部分に分けることができます。 少額は推奨が送信された直後に与えられ、多額は相手が取引を完了するか一定期間保持した後に与えられます。同時に推薦者の気持ちも考慮して審査が行われます。
不正行為の防止も行う必要がありますが、そのコストは非常に低く抑えることができます。 報酬をトランザクションまたは保持に結び付ける、単一の推奨者からの推奨数を制限する、専用リンクを使用する、最終監査を受ける権利を保持するなどです。 不正行為対策の目的は、心から推奨する人々を保護することであり、ほとんどの人を排除することまでは行いません。
AI を使用して採用コピーを作成し、最初は記者になり、次にライターになります
講演のタイトルに「痛みのない採用」を挙げたのは、従業員の推薦が MGM の最も一般的な応募シナリオの 1 つであるためです。
採用コピーライティングで最もよくある問題は、内容が曖昧であることです。 「コミュニケーション能力が高い」「労働法よりも福利厚生が充実している」という文章は問題ありませんが、どの企業でも書けるものであり、求職者は読んでも何も覚えられません。 優れた採用コピーには、適切な人材を見つけること、不適切な人材は自然に退職させること、十分な理由を与えること、提出基準を下げることの 4 つのことを行う必要があります。
問題は、企業内の実際の機能は AI では記述できないことです。 したがって、最初のステップは、記者役で採用マネージャーに 6 つの質問をしてインタビューし、内部関係者だけが知っている詳細を明らかにすることです。
▲ 採用担当者との面談での 6 つの質問に対する回答が、採用コピー全体の原材料となります。 素材を取得したらAIに渡すと、プロンプトの言葉が役割、素材、制限、形式の4つの要素を捉えます。 2 つの詳細が特に重要です。 1 つ目は、AI に質問し、具体的な例を使用するよう要求することです。 2 つ目は、一度に 1 つの質問だけをすることです。一度に 7 つの質問を入力しても、AI はそれらの質問を短時間だけ通過します。 文字入力に疲れたら音声入力に切り替えて、誰かとチャットするように話すのも良いでしょう。 この段階で注意すべきは、書き方ではなく、事実の密度です。
書くときは、問題点、インセンティブ、証拠、行動の 4 つのブロックに従って整理します。まずは相手の状況を話してから、会社として何が提供できるのかを話しましょう。 AIは捏造したり美化したりするのが簡単です。給与や福利厚生など、厳密に真実でなければならない内容については、自分で確認する必要があります。
固体の素材は複数の魚を食べることができ、少なくとも 6 つのバージョン (長文の採用記事、ソーシャル投稿、LinkedIn バージョン、プライベート メッセージ バージョン、内部転送バージョン、従業員紹介記事) を作成できます。
従業員の紹介文は一人称で書くことと、「なぜあなたのことを考えたのか」を書くことをお勧めします。受信者がその段落が自分のために書かれたものであると感じられるようにし、文字数を制御する必要があります。 最後に「合わなくても大丈夫です。周りに適した人がいないか教えてください。」という一文を残してください。この文を使うと話しやすくなります。
起動する前に、除外基準を書き留めてください。 オンラインになったら、インプレッション数、クリックスルー率、閲覧率、配信率を追跡します。その中でも最も注目すべきは合格率です。
フォームを会話に変える
数値セットの先頭に戻ります。 さらに広告を追加するよりも、最後から 2 番目のレイヤー (フォームへの入力を開始するが完了しないセクション) を修復する方が費用対効果が高くなります。
フォームに記入することは、「あなたが最初にそれを受け取り、彼は後でそれを受け取る」ようなものです。相手は何を受け取るかわからないので、最初に大量の個人情報を渡さなければなりません。 私自身も喜んでアンケートへの記入を手伝うことが多いのですが、質問が長すぎたり、論理的に一貫性がなかったりすると、続行できなくなります。
逆にやった方がずっと快適です。 まず、相手の状況に気を配り、有益な判断やリソースを与え、最後に「ご都合がよければ連絡先を残してください」と尋ねます。 これは AI コンサルタントの対話プロセスであり、開始、明確化、価値の付与、トリアージ、受信の順に行われます。
▲ フォームに記入するとき、あなたが最初にそれを受け取り、他の人は後でそれを受け取ります。 AI コンサルタントは最初に値を与え、最後に連絡先情報を尋ねます。受信したリストはABCDの4段階に分かれています。 この会話の設計にはいくつかの詳細があります。相手が質問に答えられるかどうかを確認してください。 ドアを開けてすぐに予算について尋ねないでください。入力ボックスを空白のままにするのではなく、最初に提案やオプションを入力してください。最後に相手に「何も残さなくても大丈夫です」と伝えます。この文により防御が解除され、偽のリストが減少する可能性があります。
AI コンサルタントは 4 つの危険なラインを遵守する必要があります。価格と結果を約束しない、実在の人物になりすまさない、会話の内容を他の目的に流用しない、正直で根拠のない確信を持たないことです。 個人情報と企業秘密はまず匿名化する必要があり、オンラインにする前にテストを行う必要があります。たとえば、AI にゲストの役割を果たしてもらうか、知識ベースの外で AI に質問して、質問にランダムに回答できるかどうかを確認します。
受信リストは、緊急性、意思決定権、および適合性に基づいて ABCD の 4 つのレベルに分割されます。 現在 D ランクの人は、来年は CRM を使って業務を継続するのが適切かもしれません。
段落、フォーム、人物から始める
台湾の企業は中小企業が多いので、最初から大規模なシステムを構築することはお勧めしません。 実行可能な最小限のバージョンに必要なのは、転送しやすい段落、フォーム、担当者の 3 つだけです。
次に、90 日かけてゆっくりと成長します。最初にマテリアルを作成し、次に入り口を接続し、仲間を募集し、最後に報酬と追跡を追加します。 追跡方法には、専用リンク、紹介コード、顧客に「どこで当社を知りましたか?」と直接尋ねる方法を組み合わせて使用できます。専用リンクだけに依存すると、紹介の貢献が過小評価されてしまいます。
推奨者の割合、一人当たりの推奨数、推奨コンバージョン率、維持率、獲得単価という 5 つの指標に注目してください。
今週始めたい場合は、次の 5 つのことを実行してください。
- 現在の顧客のうち、紹介による割合を計算します。
- 上司や同僚とチャットして、責任者を確認します。
- サンプルのプロンプト単語を取得し、実際に 1 回実行します。
- 2 人か 3 人の古い顧客とチャットして、紹介する意思があるかどうか、どこでつまずいているのかを尋ねます。
- 毎週の固定レビュー時間をカレンダーにスケジュールします。
講演の最後の質疑応答で、聴衆から「時間を上手に管理するにはどうすればよいですか?」という質問がありました。 実際、私は今年の旧正月後に初めて Vibe コーディングを学び始めました。半年の間に、視聴者管理や AI 編集プロセスのバックエンドを含む 44 のガジェットと 10 以上の Web サイトを構築しました。 毎朝、仮想秘書が朝の報告をします。夕方には、3 つの質問を使って復習します。 ツールは常に変更されますが、この定期的な毎日のレビューのリズムによってこれらの作業が継続されます。
推薦についても同様です。 確かに AI は、資料を作成したり、形式を会話に変更したりするのに役立ちますが、この道筋を見つめることに毎週 30 分を費やしたいかどうかは、すべてあなたの決定次第です。
