韓国企業の営業リストを各3日で納品、担当ブランドの新着をAIが毎朝要約する仕組みも構築
bibin様では、韓国コスメブランドの新規開拓に使う営業リストを手作業で作っていました。当社はECモールの出店者情報からAIで韓国企業を見分けてリストにし、大手美容通販サイト2つ分をそれぞれ3日で納品しています。担当ブランドの新着を毎朝集めて要約する仕組みも、あわせて作りました。
プロジェクト概要
| 業種 |
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|---|---|
| 対象業務 |
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| 提供形態 | 業務自動化 |
| 主な技術 | AI、スクレイピング、スプレッドシート連携 |
困っていたこと
bibin様は、韓国コスメブランドの新規開拓に向けて、ECモールに出店する韓国企業のリストを必要としていました。出店者を集めて国籍を見分ける作業は、手作業だと時間がかかります。営業担当は、担当ブランドのニュースやX・Instagramの動きも、それぞれ一つずつ追っていました。
作ったもの
ECモールの出店者情報から韓国企業を見分けた営業リストと、担当ブランドの新着を毎朝集める仕組みを作りました。
- 1つ目の大手美容通販サイトで、美容カテゴリに出店する全社の一覧
- 特定商取引法の表示（住所、電話の国番号、メールのドメイン）から、韓国・日本・中国の企業を見分けるAI
- 韓国企業と判定し、メールを取得できた出店者の営業リスト
- 2つ目の大手美容通販サイトに出店する韓国企業の一覧
- 平日の朝7時に、担当ブランドのWebニュースとX・Instagramの新着を集める仕組み
- 新着1件ごとに、種別と要約、営業の切り口を付けるAI
段階的に広げた
1つ目のサイトの営業リストには、AIの判定と並べて、サイト上の発送元の国も載せました。食い違いから相手の状況を読めるためです。発送元が日本で判定が韓国なら、日本法人をまだ持たない韓国企業の可能性が高いと分かります。
ニュース収集では、記事を並べるだけにせず、「新商品が出たので発売に合わせた施策を提案できる」のような一言を添えました。書き込む先も、営業数字を管理しているスプレッドシートの各自のタブにし、ふだん見る場所で読めるようにしています。
結果
1つ目のサイトでは、韓国企業と判定してもメールが公開されていなかった約400社も、電話番号や会社名からたどれる形で一覧に残しました。
ニュース収集は、営業担当が持つ169ブランドを1回の実行でまとめて確かめ、ふだん5〜10分で終わります。
分かったこと
集める前に、対象の件数と、営業先として使える情報が載っているかを確かめておくと、手をかける先を絞れます。
2つ目のサイトは、出店者の数と国を先に調べてから集め、2,305社の一覧にしました。もう1つの候補だったサイトは、ブランドのメールが載っていないと先に分かったので、集めずに済ませています。
同じ課題をお持ちの方へ
ECモールや業界の企業から営業先を探す作業は、公開されている事業者情報を手がかりに絞り込めることがあります。担当先の新着を毎朝まとめる形も、業界を問わず使えます。
