見込み客データベースは自動化できる？方法やポイントを解説

企業の利益を向上させるために、営業活動は不可欠です。その活動を支えるのが、精度の高い見込み客データベースです。見込み客のデータベース構築を手作業で行うことは、多大な時間と労力を要し、営業活動の進捗を遅らせる原因にもなりかねません。情報の鮮度が落ちたり、入力ミスが発生したりすると、せっかくの営業機会を逃してしまう可能性もあるでしょう。

そこで、この課題を解決するために、見込み客データベースの自動化が重要視されています。具体的にはn8nを活用すれば、データベースを自動化可能です。

この記事では、n8nによって見込み客データベースを自動化するワークフローについて詳しく解説します。自動化にあたってのポイントも解説しているのでぜひ参考にしてください。

見込み客データベースの自動化が求められる理由

営業やマーケティング活動において見込み客データは適切な管理が求められます。ただし、手作業でのデータ収集や整理には時間と労力がかかり、人的ミスが発生する可能性もあるでしょう。見込み客のデータベース管理の課題を解消する方法として有効なのが、n8nを用いた見込み客データベースの自動化です。n8nはプログラミングが不要な、ノーコード、ローコードの自動化ツールです。

自動化により、データ管理が効率化され、業務時間の削減やミスの防止、さらには正確なデータの提供が可能になります。正確な見込み客のデータを営業担当者が把握できれば、より顧客に応じたアプローチが可能になるでしょう。

完成イメージ｜n8nで見込み客データベースが自動で育つ流れ

n8nで見込み客のデータベースを自動化した場合、以下のような流れが完成イメージです。

• 起点を決める
• 認証と条件を設定する
• データを集める
• データを整える（一次処理）
• 重複をチェックする
• 登録とログを残す
• 通知を受け取る

完成イメージを意識して自動化の設定を進めていきましょう。

n8nで見込み客データベースを自動化する方法

n8nで見込み客データベースを自動化する場合、以下のような方法で進めていきましょう。

• API認証情報のセットと手動トリガー
• 見込み客データの自動収集
• 収集データのクレンジング
• Google Sheetsへの自動登録

ここでは、各工程の詳細と自動化のワークフロー構築に用いるノードについて、詳しく解説します。プログラミングの知識は不要なため、専門的な知識がない従業員であっても、データベースの自動化を実現できるでしょう。

パート1: API認証情報のセットと手動トリガー

まずは、APIを使って見込み客データの収集を行う準備を整えます。必要なAPI認証情報を設定しましょう。このパートは、後続の自動化プロセスがスムーズに動作するための土台を築く重要な役割を果たします。API認証は、データ収集ツールへのアクセス権限を確保するために必須です。

その後、プロセスを手動でトリガーして、収集を開始します。これにより、指定したターゲットの企業情報を自動的に取得するための準備が完了です。APIの認証が正しく設定されていれば、後続の自動化プロセスがスムーズに実行されます。

使用ノード

このパートで用いるノードは以下のとおりです。

これにより、外部サービスとの接続が確立され、データ収集が安全かつ確実に行われる準備が整います。効率的な自動化プロセスを進められるでしょう。

パート2: 見込み客データの自動収集

このパートでは、Apifyの強力なスクレイピング機能を利用して、指定されたウェブサイトや情報源から見込み客データを自動的に収集します。Apifyは、特定の条件に基づいて情報を抽出し、構造化されたデータとして出力するのが特徴です。

このプロセスは、手動で情報をコピー＆ペーストする作業を完全に置き換え可能です。例えば、企業の公式サイトや特定のデータベースサイトから、会社名、住所、電話番号、メールアドレスなどの情報を一括で取得することが可能となります。これまで数時間かかっていた情報収集作業を、自動化されたプロセスによって数分で完了させることができるでしょう。

使用ノード

見込み客データを自動収集するパートで使用するノードはRun Apify Scraper （HTTP Request）です。のノードは、Apifyの「actor-tasks」APIを呼び出し、事前に設定したスクレイピングタスクを実行します。

スクレイピングタスクとは、ウェブサイトから特定の情報を自動的に抽出し、収集・加工する作業です。

Run Apify ScraperはAPIからのレスポンスを処理する能力も持っており、収集された生データを後続のステップに渡す準備を整えます。そのため、データ収集から次のステップへの連携がスムーズに進むでしょう。

パート3: 収集データのクレンジング

このパートでは、Apifyで収集したばかりのデータを、実用的な情報へと変換する作業を行います。ウェブサイトから取得したデータは、電話番号に余分な記号が含まれていたり、メールアドレスの表記が統一されていなかったりすることがあります。

そのままでは、後の営業活動やマーケティング施策への活用が難しい可能性もあるでしょう。データのノイズを取り除き、クリーンで使いやすいフォーマットへの自動整形が目的です。データの品質を向上させることで、CRMへの登録や顧客リストの管理がスムーズになります。これにより、手作業による修正の手間が省け、人的ミスのリスクも低減できます。

使用ノード

収集データのクレンジングにおいて用いるノードはClean Data （Code）です。Clean Dataは、カスタムコードを実行してデータに加工を施すノードです。

ワークフローでは、電話番号からハイフンなどの不要な文字を自動で削除する、メールアドレスを小文字に統一して余分なスペースを取り除くといったクレンジングを進めます。

Clean Dataの活用はデータ品質の標準化に効果的です。これにより、表記揺れや入力ミスによるデータの不整合を防ぎ、CRMや他のツールへのスムーズな連携が可能になります。

パート4: Googleスプレッドシートへの自動登録

クリーンアップされた見込み客データは、最終的にGoogleスプレッドシートへと自動で登録可能です。スプレッドシートへの登録は、チームメンバー全員がアクセスできる共通のデータベースを構築するために欠かせません。データが整理された状態でスプレッドシートに保存されることで、チームはすぐにその情報を活用し始めることができます。

例えば、営業担当者が新しいリードに連絡したり、マーケティング担当者がメールマガジンの配信リストを作成したりすることが可能です。この自動登録プロセスは、常に最新のリード情報を蓄積し続け、手動でのデータ入力作業を完全に不要にできる可能性があります。

使用ノード

Googleスプレッドシートへの自動登録にあたり用いるノードがExport to Google Sheets （Google Sheets）です。Export to Google Sheetを用いることで、Clean Dataによって整形済みのデータを指定したGoogle Sheetsに書き込み可能です。

具体的には、「会社名」や「電話番号」といった項目を、スプレッドシートの決まった列に正確にマッピングし、既存のデータに自動的に追記していくことができます。

完成チェックリスト｜見込み客データベース自動化ワークフロー

見込み客データベースの自動化が完成しているかどうかは、以下のような点をチェックしておきましょう。

n8nによる自動化に必要な設定やAPI

自動化されたワークフローを円滑に運用するためには、いくつかの設定を事前に完了させておく必要があります。各ツールが安全かつ正確に連携するための準備段階といえるでしょう。

特に、外部サービスに接続する際の認証情報や、データの保存先に関する設定が中心となります。事前の準備を丁寧に行うことで、後続のプロセスがスムーズに進み、想定されるエラーを未然に防止可能です。

ここではn8nによる自動化にあたり必要な設定、APIについて解説します。

見込み客データ収集設定

見込み客データの自動収集には、Apifyの認証情報が必要になります。まずは、Apify API TokenをApifyのダッシュボードから取得しましょう。このトークンは、スクレイピングタスクの実行や、収集したデータセットへのアクセスに欠かせません。

また、どのスクレイピングワークフローを実行するかをシステムに指示するため、事前にApifyで設定したスクレイパーのApify Task IDも必要になります。これらの認証情報を適切に設定することで、自動データ収集プロセスを正確に起動可能です。

Googleスプレッドシートの設定

収集・整形した見込み客データを保存する場所として、Googleスプレッドシートを活用するためには、いくつかの設定を終えておきましょう。まず、n8nからGoogleスプレッドシートにアクセスするためのGoogle OAutH2:認証を済ませておく必要があります。

次に、データを保存したいスプレッドシートを特定するための対象スプレッドシートのIDを準備します。そして、最後に、ワークフローがデータを書き込めるように、該当のシートに編集権限を付与しておきましょう。これらの設定を漏れなく行うことで、安全にデータを保存できます。

n8nを用いた見込み客データベース自動化のポイント

見込み客データベースの自動化ワークフローは、単に構築するだけでなく、より効率的で再利用性の高いものに仕上げておきましょう。柔軟性を高めるためのパラメータ設定や、データ品質を向上させるためのクレンジング方法など、いくつかのポイントを押さえることで、ワークフローの価値を最大限に引き出せるでしょう。

ここでは、そうした運用の際に役立つ具体的な工夫について紹介します。

データクレンジングはClean Dataのカスタムコードを使用

データクレンジングは、見込み客データの品質を左右するステップです。基本的な処理に加え、Clean Data (Code) ノードのカスタムコードを利用すれば、さらに高度なクレンジングが可能になります。

例えば、住所データの正規化として都道府県と市区町村を分離したり、会社名の表記ゆれを修正して「株式会社」の位置を統一したりすることができます。また、ウェブサイトのメタデータやAPIから業種情報の追加も可能です。これらのカスタマイズは、データの実用性を大きく高めるきっかけとなるでしょう。

スプレッドシートへの書き込みは明示的に指定

クリーンなデータをGoogleスプレッドシートに書き込む際には、効率的かつミスのない方法を選択しましょう。Export to Google Sheets (Google Sheets) ノードを利用する際は、カラムマッピングを「defineBelow」方式で明示的に指定することで、データの誤転記リスク減少につながります。

また、「append」モードを使って既存のデータに行を追記するように設定すると、過去の履歴を失うことなくデータを蓄積していけるため、履歴管理が容易になります。

まとめ｜見込み客データベースを自動化して営業に活用しよう

見込み客データベースの自動化は、営業活動を効率化し、より正確で迅速なアプローチを可能にします。n8nを活用することで、データ収集からクレンジング、Googleスプレッドシートへの登録までを自動化でき、手作業の手間やミスを削減します。これにより、営業チームは最新かつ整然としたデータを基に、効果的な顧客対応ができ、業務全体の生産性が向上します。見込み客データベースを自動化する際はデータクレンジングやスプレッドシートへの書き込みといったポイントを押さえておきましょう。

n8nは専門的な知識がなくとも操作可能なため、うまく活用して自動化を導入し、営業活動を加速させましょう。