コールドアウトリーチ

見込み客リストをインポートしてAIパーソナライズされたコールドメールを送信

概要

コールドアウトリーチでは、あらゆるソースから見込み客リストをインポートし、高度にパーソナライズされたコールドメールを送信できます。既存顧客へのアウトリーチとは異なり、コールドアウトリーチはまだ購入していない新規見込み客をターゲットにします。

コールドメールリスト

プラン要件

コールドメール機能にはGrowthまたはLifetimeプランが必要です。無料プランのユーザーは連絡先をインポートできますが、メールを送信することはできません。

インポートソース

さまざまなソースから見込み客リストをインポート：

ソース	利用可能なデータ
TrustMRR	収益、成長率、製品説明
ProductHunt	製品情報、ローンチデータ、カテゴリ
LinkedIn Sales Navigator	会社規模、業界、役職
カスタムスクレイパー	収集した任意の構造化データ
手動CSV	基本的な連絡先情報

拡張インポート

スマートフィールドマッピング

インポートウィザードは一般的な列名を自動検出します：

フィールドタイプ	認識される名前
メール	`email`, `e-mail`, `contact_email`, `contact_emails`
名前	`name`, `full_name`, `founder_name`, `contact_name`
ウェブサイト	`website`, `url`, `domain`, `company_url`
収益	`revenue`, `mrr`, `monthly_revenue`, `arr`
説明	`description`, `about`, `bio`, `summary`
タグ	`tags`, `categories`, `industry`, `sector`

メタデータストレージ

豊富なメタデータは各連絡先と共に保存され、AIによって使用されます：

製品名: TrustMRR
説明: ブートストラップSaaS向け収益分析
収益: $8,500/月
成長: +15%
タグ: アナリティクス, SaaS, B2B
ソース: trustmrr.com/listing/123

インポートオプション

オプション	説明
メールで重複排除	重複メールの連絡先を削除
製品で重複排除	同じ製品からの連絡先を削除
無効なメールをフィルタ	サービスメールを削除（Sentry、Slackなど）
ベストメール選択	複数メールがある場合、最適なものを選択

メール選択ロジック

CSVに行ごとに複数のメールが含まれている場合、システムは：

すべてのメールを検証 - 形式が正しくないアドレスを削除
サービスメールをフィルタ - モニタリング/webhookアドレスを削除
残りのメールをスコアリング - ビジネスメールを優先
ベストを選択 - 最高スコアのメールを使用

メールスコアリング

メールタイプ	スコア	例
創業者/CEO	最高	`john@company.com`
一般ビジネス	高	`hello@company.com`
サポート	中	`support@company.com`
個人ドメイン	低め	`john@gmail.com`

フィルタされるメールパターン

以下のメールパターンは自動的にフィルタされます：

Sentry DSNメール（*@*.sentry.io）
Slack webhooks（*@slack.com）
サービスアカウント（長い16進数文字列）
モニタリングアドレス

AIパワードパーソナライゼーション

エンリッチメントデータの活用

メタデータが利用可能な場合、AIはより良いメールのためにそれを活用します：

データ	AIの活用方法
収益	マイルストーンを祝福、オファーサイズを調整
成長率	モメンタムに言及、スケーリングソリューションを提案
説明	製品フィットを特定、特定機能に言及
業界/タグ	関連用語を使用、競合他社に言及
ソースURL	見つけた場所を参照可能

より高速な分析

豊富なメタデータがある場合、AIはウェブリサーチをスキップできます：

メタデータあり: 分析は約5秒で完了
メタデータなし: 分析に約15-30秒かかる（ウェブリサーチ）

TrustMRRなどの完全なデータを持つソースからインポートすると、分析プロセスが大幅に高速化されます。

コールドメールワークフロー

1. 連絡先をインポート

コールドメールセクションに移動
CSVをインポートをクリック
見込み客リストをアップロード
フィールドマッピングとオプションを確認
インポートを確定

2. 連絡先を分析

分析する連絡先を選択
選択を分析をクリック
AIが生成：
- 企業リサーチ
- アウトリーチフック
- パーソナライズされたメール下書き

3. レビューして送信

生成されたメールをレビュー
必要に応じて編集
個別またはバッチで送信

ベストプラクティス

量より質

大規模な無差別リストではなく、ターゲットを絞った見込み客をインポートしましょう。高品質なデータはより良いAIパーソナライゼーションにつながります。

データをエンリッチ

提供するメタデータが多いほど、AIはより良くパーソナライズできます。収益と説明は特に価値があります。

インポート前にフィルタ

インポート前にCSVをクリーンアップしましょう。明らかに無関係な連絡先を削除してクレジットを節約します。

AI出力をレビュー

常に生成されたメールをレビューしましょう。AIはあなたのデータを使用しますが、特定の状況に応じた調整が必要な場合があります。

比較：コールド vs ウォームアウトリーチ

側面	コールドアウトリーチ	ウォームアウトリーチ
ターゲット	新規見込み客	既存顧客
データソース	CSVインポート	Stripe連携
パーソナライゼーション	メタデータベース	支払い履歴ベース
返信率	典型的に5-15%	典型的に20-40%
ユースケース	リードジェネレーション	拡張収益

次のステップ

メールアウトリーチ

メール生成と送信について学ぶ

返信トラッキング

見込み客の返信を追跡・分析

AI分析

AIがペルソナを生成する方法を理解

概要