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リードおよび取引先責任者の二次調査データ検証
二次調査データ検証では、取引先責任者およびリードレコードの雇用主情報と AI リレーションシップリサーチが調査で発見した雇用主が照合され、不一致があればフラグが付けられて、ユーザーが現在の値を保持したり、検出された値を適用したりできます。
AI リレーションシップ調査では、レコードに関連付けられている人や組織を明らかにします。二次調査データ検証では、その調査に加えてチェックも追加されます。取引先責任者またはリードレコードの現在の雇用主が、調査で検出された雇用主と一致しない場合、AI リレーションシップリサーチのグラフに不一致のフラグが付けられます。ユーザーがフラグ付き値をどのように処理するかを決定するため、古い雇用主情報が見逃されることはありません。
利点
- 古い雇用データを自動的にキャッチします。手動で確認することなく、CRM レコードと現在の Web 調査結果の不一致を明らかにします。
- コンテキストの不一致を解決します。レコードページの AI リレーションシップリサーチグラフから直接問題を確認して修正します。
- データを常に管理します。すべての変更は慎重な選択です。CRM 値を保持するには不一致を破棄し、レコードを更新するには検出された値を確認します。
検証のしくみ
取引先責任者またはリードをリサーチアンカーオブジェクトとして使用する設定で検証を有効にします。検証では、レコードの雇用主の値が、CRM および Web データソースから返される調査の雇用主と比較されます。値が一致しない場合、AI リレーションシップリサーチは、影響を受けるノードを AI リレーションリサーチグラフの警告アイコンでマークします。
雇用主検証ルール
雇用主確認入力規則では、雇用主確認を定義します。取引先責任者またはリード設定でこのルールを有効にすると、調査が実行されるたびに AI リレーションシップ調査で雇用主情報が検証されます。規則を有効にするには、「Set Up Secondary Research Validation」を参照してください。
フラグ付きデータの解決
ノードにフラグが付けられると、ユーザーはそのノードを開いて CRM 値を検出された雇用主と比較し、既存の値を保持するか、推奨された更新を受け入れるか破棄します。フラグ付き不一致を解決するには、「Review and Resolve an Employment Discrepancy」を参照してください。
- 二次研究検証の設定
AI リレーションシップリサーチが雇用主情報を確認し、AI リレーションリサーチグラフの不一致にフラグを設定できるように、二次調査データ検証を取引先責任者またはリードの設定に追加します。 - リードまたは取引先責任者レコードページへの検証の追加
リレーショングラフでユーザーの雇用主の不一致にフラグが付けられるように、検証が有効になっているリサーチ設定をリードまたは取引先責任者レコードページに添付します。
