独自のリードデータベースを構築しましょう そしてそれを あなたのAI

レンタルリストではなく、あなたが所有するデータベース

購入したリストは、受信トレイに届いた瞬間に古くなってしまいます。自分で構築したデータベースは違います。ニッチ、都市、分野を自分で決め、いつでも更新できます。最も手っ取り早く始める方法は、誰もがすでに信頼している地図から実際のビジネスを直接抽出することです。 Google マップ プラットフォーム.。.

無料 Vonsel Chrome拡張機能 検索時にGoogleマップのリスティング情報（名前、住所、電話番号、ウェブサイト、カテゴリ、評価、レビュー数）を取得します。 結果をエクスポートする CSV、Excel、またはJSON形式で保存できます。この単一のファイルが、あなた独自のリードデータベースの種となり、それを保管、整理、拡張していくことができます。.

構造化データがあれば、面白い部分が始まります。最新のAIツールは、スプレッドシートやJSONファイルをほとんどの人間よりも正確に読み取ることができるので、 エクスポートされたデータは、ChatGPTとClaude Codeの入力となる。. これこそが「AIにデータを与える」という考え方の中心点です。実際の記録を入力すれば、有用な意思決定が出力されるのです。.

生の記録をキャプチャしてエクスポートする

Googleマップを開き、「オースティンの歯医者」や「マンチェスターの法律事務所」など、具体的なキーワードで検索すると、スクロールしながら拡張機能が検索結果を収集します。以前に収集した検索結果を後で再度開き、同じ検索条件にさらに検索を追加できるため、データベースは数十の地域や広範囲に及ぶことが可能です。.

キャプチャが完了したら、エクスポート方法を選択してください。CSVは汎用的なオプションで、どこでも動作します。Excelは手動での確認のために整理された状態を保ちます。JSONは構造が明確なため、AIエージェントやスクリプトが好む形式です。どれを選択すればよいか分からない場合は、ガイドを参照してください。 AI分析におけるJSONとCSVの比較 トレードオフを分析し、 エクスポートオプションの概要 拡張機能内のそれぞれを表示します。.

範囲に関する簡単な注記。Googleは1回の地図検索で約120件の結果に制限しているため、大規模なデータベースを構築するには、1つの巨大なクエリを実行するのではなく、カテゴリとエリアごとに複数の絞り込んだ検索を実行する必要があります。これは通常のことであり、実際にはより明確なセグメントが生成されます。法的背景を先に知りたい場合は、以下をお読みください。 Googleマップのデータをスクレイピングすることは合法ですか？.。.

ファイルをChatGPTに渡す

ChatGPTはファイルを直接読み込むため、最も手軽に始められます。新しいチャットを開き、CSVまたはExcelエクスポートファイルを添付して、平易な言葉で質問してください。高度なデータ分析機能はバックグラウンドでPythonを実行するため、数式を1つも書かなくても、何千行ものデータを並べ替え、グループ化、集計できます。 OpenAIツールのドキュメント ファイル入力とコード実行が内部でどのように機能するかを説明します。.

以下は、新規エクスポート時にうまく機能するプロンプトです。:

回答はあなた自身の記録に基づいているため、具体的で根拠のあるものであり、一般的なものではありません。同じチャット内で繰り返し操作できます。採点済みのリストをCSV形式でエクスポートし、それをデータベースに再インポートするように依頼できます。より詳細な手順については、以下を参照してください。 ChatGPTにリードCSVをアップロードする方法 そして ChatGPTがリードリストを要求する.。.

Claude Codeで自動化しましょう

ChatGPTは一度に1つのファイルを扱うのに最適です。エクスポートが多数ある場合、繰り返し可能な手順が必要な場合、または本格的なスクリプトが必要な場合は、Claude Codeの方が適しています。Claude Codeはターミナルで実行され、プロジェクトフォルダ内のファイルを読み書きし、コードを実行できます。これにより、JSONエクスポートが詰まったフォルダを、実際に所有する小さなパイプラインに変えることができます。 Claude Codeのドキュメント セットアップ方法とローカルファイルとの連携方法について説明します。.

エクスポートしたファイルをフォルダにドロップして、Claude Codeにそれらを基にツールを構築するように指示してください。Claude Codeがうまく処理できる項目をいくつかご紹介します。:

コーデックス、ローカルモデル、およびより広範なスタック

同じエクスポートはほぼすべてのものに対応します。Codex スタイルのコーディングアシスタントは、Claude Code と同じフォルダー オブ ファイル パターンを処理するため、それが日常的に使用するツールであれば、ワークフローはほとんど変わりません。プライバシーに配慮したリストの場合は、Ollama や LM Studio などのツールを使用してローカル モデルでデータを処理し、すべてのレコードを自分のマシンに保持することもできます。 リードデータを使用したローカルLLMの使用 その道筋をカバーしている。.

どのようなモデルであれ、生データには限界があります。名前、電話番号、評価だけでは、企業がどのような企業かは分かりますが、なぜ購入する可能性があるのかは分かりません。単純なデータエクスポートはそこで終わり、付加価値のあるデータベースの構築が始まります。顧客のレビューに隠された問題点など、実際に提案を左右するコンテキストを、データの上に追加する必要があるのです。.

フラットファイルからマッピングされたCRMへ

CSVをChatGPTに渡すのは良いスタートですが、結局はファイルの管理が必要になります。Vonselダッシュボードでは、同じキャプチャが実用的なシステムになります。すべてのビジネスは マッピングされたCRM, そうすれば、行をスクロールする代わりに自分の担当地域が表示されます。.

その上にインテリジェンス層があります。レビューインテリジェンスは、顧客が実際に何に不満を持っているかを読み取るため、各レコードには実際の問題点が反映されます。メールインテリジェンスは、そのコンテキストを使用して企業ごとにカスタマイズされたメッセージを作成し、セールスインテリジェンスは優先順位付けを支援します。これが、生のリストとインテリジェンス層の違いです。 付加価値データベース: ：同じビジネスだが、取引成立につながる文脈が加わることで、より充実したものになる。.

既に取得した企業にレビューを追加したり、スクレイピングの履歴を完全に保存したり、ウェブサイトに連絡先情報を追加して充実させたりすることもできます。この拡張機能はAIにデータを提供します。ダッシュボードは、AIと営業チームが毎日作業する場所です。詳細をご覧ください。 AIワークフローシリーズ 両方を組み合わせるその他の方法については、こちらをご覧ください。.