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AIによるエンゲージメントスコアの媒体別調整方法

卒業生データを一度連携するだけで、AIが計算を自動化します。メールのクリックよりも、対面での交流をより重視したスコア算出が可能です。

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すぐに答え

エンゲージメントの種類ごとに重み付けを変えるには?

AIがインタラクションの媒体に基づいて、生のエンゲージメントデータに特定の倍率を適用します。これにより、卒業生とのつながりの深さを正確に反映したスコアが得られます。具体的な活用例は以下の通りです。

活用例

調整後のスコアによる成果

AIが生のデータを処理し、以下の結果を出力します。

重み付け

調整済みエンゲージメントスコア

AIが get_platform_impact_adjustment を使用して合計値を再計算します。各インタラクションの真の影響を反映したスコア一覧を取得できます。

分析

媒体別の内訳

AIがデジタル、対面、ハイブリッドのデータを分類します。どのチャネルが最も価値のあるつながりを生んでいるかが明確になります。

レポート

精緻化された卒業生プロファイル

AIが新しいスコアを用いて個々の卒業生レコードを更新します。アクティブなメンバーの状況を正確に把握できます。

手動操作

手動による重み付けの上書き

AIが計算に基づいた提案を行います。提案された倍率がプログラムの目標に合致しているかは、最終的にあなたが判断できます。

ワークフロー

データ受信後のAIの動き

AIが媒体ごとの重み付けに基づき、スコアの再計算という複雑な作業を代行します。

  1. インタラクションの分類

    AIが生のエンゲージメントログをスキャンし、すべてのイベントをデジタル、対面、またはハイブリッドとして分類します。

    get_platform_impact_adjustment
  2. 媒体別倍率の適用

    AIが、各インタラクションに対してあらかじめ定義された影響度(重み)を呼び出します。

    get_platform_impact_adjustment
  3. 合計値の再計算

    AIが、生の活動データと新しい媒体ベースの重みを組み合わせて計算を実行します。

    get_platform_impact_adjustment
  4. 調整値の検証

    AIが異常値と思われる極端なスコアの変化を検出し、ユーザーに確認を促します。

    get_platform_impact_adjustment

試してみる

以下のプロンプトをコピーして開始

これらのプロンプトを使用して、スコア調整プロセスを開始できます。

出発点

これらは入力例です。実際のデータに合わせて、チャネル名や卒業生グループ名を書き換えて使用してください。

Accelerator Alumni Engagement Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_xpV8QSHyZRmFFjQ6TQAYlaCc26pUa4DcbU0yZHJ0/mcp

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Accelerator Alumni Engagement capabilities are ready to use.
設定 · claude_desktop_config.jsonコピー
{
  "mcpServers": {
    "accelerator-alumni-engagement-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_xpV8QSHyZRmFFjQ6TQAYlaCc26pUa4DcbU0yZHJ0/mcp"
    }
  }
}
チャットにコピー04
  • 「2015年度卒業生」グループのエンゲージメントスコアを、ハイブリッド形式の重み付けを用いて調整してください。

  • 対面イベントの重みを2倍にした場合、エンゲージメントスコアがどのように変化するか教えてください。

  • 最近のウェビナーシリーズのスコアを、デジタルインタラクションの倍率を用いて再計算してください。

  • 上位50名の卒業生について、生のエンゲージメントスコアと調整済みスコアを比較してください。

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

ここから始める

Accelerator Alumni Engagementを一度連携すれば、あとは指示するだけです。

データソースを一度リンクするだけで準備完了です。認証情報は暗号化され、すぐにAIへ調整の指示を出せるようになります。

Accelerator Alumni EngagementをAIに連携する

FAQ

機能に関する詳細

  • 01

    AIは元のエンゲージメントデータを書き換えますか?

    いいえ。AIは生のデータに基づいて調整後のスコアを計算するだけです。元のレコードが変更されることはありません。

  • 02

    AIはCRMを自動的に更新できますか?

    いいえ。AIは調整後のスコアと計算ロジックを提示しますが、その変更をCRMに反映させるかどうかはユーザーが判断する必要があります。

  • 03

    メールと対面会議の違いをどうやって判断するのですか?

    エンゲージメントログに含まれるメタデータを使用して、重みを適用する前に媒体を特定します。

  • 04

    卒業年度ごとに異なる重み付けを設定できますか?

    はい。卒業年度やその他のグループ属性に基づいて、特定の倍率を適用するようAIに指示できます。

  • 05

    AIがエンゲージメントイベントを削除することはありませんか?

    ありません。このツールはデータの読み取りと計算のみを行うため、エンゲージメント履歴を削除する機能はありません。

  • Accelerator Alumni Engagementについて他に質問がありますか? Connectorのページで詳細を確認できます。 Accelerator Alumni Engagement Connectorの全機能を見る

『Accelerator Alumni Engagement』を Claude、Cursor、ChatGPT などに接続