仕組み
コンテキストを入れて、リサーチ先行のアウトバウンドを出す。
サイトとコンテキストを共有してください。Multify はオファーを学習し、適切なシグナル、ターゲットアカウント、自社コンタクトを見つけ、優先順位付きのアウトバウンド実行に変えます。
ステップ 01
Multify にアウトバウンドの文脈を渡す。
サイト、ICP、オファー、ターゲット課題、CRM やリストの文脈を共有。Multify が以後のリサーチ、スコアリング、キャンペーン、返信で使う商業プロファイルを構築します。
- •サイトから抽出したプロダクト、価値提案、証拠、差別化要素
- •理想バイヤー、ロール、業界、課題、トリガー、反論
- •チャネル横断で追跡するアウトバウンドシグナル、アカウントフィルタ、キーワード
一度のセットアップで、リサーチ・レディネス・実行の運用文脈を作成。
ステップ 02
Multify がリサーチ先行のキューを作る。
市場シグナル、ターゲットアカウント、自社コンタクト、CRM インポートをマッピングし、ICP フィットを採点し、最も行動可能な人と会社を優先します。
- •実購買意図でランク付けされたシグナル
- •リサーチ文脈付きのターゲットアカウント
- •計算済みフィットで再活性化された自社コンタクト
Live Demand Discovery:各機会にシグナルクラスタと推奨モーションを提示。
ステップ 03
フルコンテキストでアウトバウンドを実行。
各機会について、なぜその人やアカウントが合うのか、どのリサーチがモーションを起動したか、どの切り口を使うか、何を言うか、返信とハンドオフをどう振り分けるかを Multify が示します。
- •レディネス・シグナル強度・ICP フィットで優先順位化されたアウトバウンドキュー
- •リサーチ文脈、コンタクトデータ、推奨切り口、次アクションが添付
- •汎用テンプレではなく、オファーとスレッド文脈からキャンペーンと返信を起草
すべてのメッセージは、そのアカウントやコンタクトが重要な理由を知っている。
Outbound Execution Engine
リサーチ品質、文脈、反復可能な実行のために構築。
AI Research, スコアリング & ドラフト作成
シグナル検出、ターゲットアカウント準備、ICP フィット、アウトリーチ切り口、返信ドラフト、ハンドオフ推奨に最適化。
あなたのデータ、保護
CRM データ、リスト、キャンペーン、会話はワークスペース単位で分離され、AI モデルの学習には使われません。
市場シグナル、ターゲットアカウント、自社データ
ソーシャルシグナル、アカウント発見、CRM インポート、自社ベース活性化がひとつのアウトバウンドシステムに流れ込みます。