ビッグデータを使用してSalesforce Einstein分析の価値を理解する

ビッグデータを活用する方法を学ぶには、新しく開発されたソフトウェアである Salesforce Einstein Analytics について学ぶ必要があります。

多くの人がマーケティングにおけるビッグデータの利点についての記事を読んでいます。ルイス・コロンバスは、Forbes 誌に「ビッグデータがマーケティング部門を変える 10 の方法」という素晴らしい記事を書きました。

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ビジネスサービス業界は、近い将来、ビッグデータに 770 億ドル以上を費やすと予想されています。ここではマーケティング サービスが支出の最大の部分を占めています。

Salesforce は最近、Einstein Analytics という新しい製品を開発しました。これは、マーケティング担当者が既存のデータから最大限の価値を引き出すための優れたツールです。

Salesforce Einsteinはビッグデータマーケティングの最新のブレークスルーです

今日、急速な技術進歩には迅速かつ効率的な行動が求められるため、人工知能の力を過小評価することはできません。これらのソリューションは、人工知能や機械学習の技術を使用して、より簡単に適応できる必要があります。企業のオンライン導入に関する最新の傾向とインターネット上の膨大なデータを考慮する必要があります。データの量は増加し続けており、多くのブランドで利用可能なデータ ポイントの数を推定することさえ不可能になっています。このデータに価値を持たせるには、適切に分析する必要があり、そのためにデータ分析ツールがますます普及しています。

Einstein AI もそのようなツールの 1 つであり、以下では、膨大なデータセットを評価する際のその機能と利点について紹介します。

仕組み

Salesforce Einstein 分析の成長は、各データ分析ステップの調整に依存します。 Einstein は、電子メール、カレンダー イベント、クリック、ソーシャル データ、さらには選択されたカスタム オブジェクトなど、洞察をもたらす可能性のあるほとんどのソースからデータをキャプチャします。次に、データ ポイントが収集されると、システムは高度な機械学習アルゴリズムを使用してデータを処理し、パターンと相互関係を見つけるためにデータを分析します。学習フェーズが終了したら、洞察を受け取る準備をしてください。

さらに、フィードバックに基づいて、Salesforce Einstein の予測は進化し続け、より関連性が高まります。さらに、社内の取り組みや Salesforce コンサルティング パートナーの雇用を通じて、Einstein を既存の製品に組み込むのは比較的簡単です。まだ決めかねている場合は、AI がビジネスをどのように改善できるかについての詳細情報を確認してください。

Einstein AI Analyticsのメリット

人工知能は、それが実装されているすべての製品のパフォーマンスを向上させます。 Salesforce Einstein Sales Cloud を使用すると、分析ダッシュボードからの推奨事項を使用して、機会に対してタイムリーなアクションを実行し、より優れたリードを作成し、より成功する取引を締結することで、チームの販売を向上できます。

Salesforce Einstein は、販売リード情報を自動的に検出し、その発見に基づいてコンバージョンの可能性を評価します。また、マーケティング担当者が潜在顧客に連絡する最適な時間や、顧客を引き付けるメールのテキストの書き方を判断するのにも役立ちます。これは、売上の最大化を優先する場合に理想的なアシスタントになります。

しかし、恩恵を受けるのは営業担当者だけではありません。 Salesforce Einstein Service Cloud を使用すると、ユーザーは顧客サービス戦略を最適化できます。カスタマー サポート部門は、問題の緊急性を把握できます。 CSAT の高リスクケースに影響を与えるさまざまな要因を評価できます。さらに、顧客の解約率を追跡し、それを回避する方法に関する提案を得ることができます。さらに、顧客の 360 度ビューをすばやく生成し、顧客をサポートしている最新のサポート エージェントを表示するため、ダッシュボードから直接コラボレーションを行うことができます。リーダーやマネージャーは、チームの主要業績評価指標 (KPI) の有効性を測定し、作業を最適化する方法や追加の監督が必要な人を確認する方法について貴重な洞察を得ることができます。マーケティング クラウド プラットフォームに関しては、いくつかの機能も提供しています。 Einstein の調査結果をマーケティング キャンペーンに適用すると、地域的な成功の見積もりを生成したり、予算を超えるコストを評価したり、キャンペーンの効果を測定したりすることが容易になります。アインシュタインの予測を活用することで、Salesforce 製品は、それを利用するあらゆるビジネスに、より実りある結果をもたらす可能性を秘めています。

さらなる利点

Salesforce ネイティブ アプリであるため、デフォルトでモバイル フレンドリーであり、外出先で作業する傾向を考慮して、どのデバイスでも機能を利用でき、レポートや推奨事項にアクセスできるように最適化されています。さらに、必要に応じて統合とカスタム ダッシュボードを設定することで、サードパーティ ツールから洞察を得ることができます。最後に、処理できるデータの量も重要です。企業がデータ操作に Salesforce とその Einstein 分析を利用する主な理由の 1 つは、データ ストレージがファイル ストレージとは別に割り当てられるため、柔軟性が向上することです。 Salesforce が提供する大規模なデータセットの維持、SOQL クエリを使用してこのデータを取得する機能、および大きなオブジェクトを操作する機能などの堅牢なインフラストラクチャは、高く評価されるべきです。しかし、大きなオブジェクトからのデータ分析という問題があります。 Salesforce は現在この機能を開発していません。 Einstein AI は大量のデータについてレポートできます。

そうは言っても、アインシュタイン AI は、これまで人々が扱ってきた限られた人工知能の能力をはるかに超える革新的な能力です。提供されるアドバイスを実装することで、関係するすべてのチームの生産性が向上します。ただし、他の学習プロセスと同様に、Einstein は予測とヒントに基づいて実行するアクションを分析しており、Einstein の作成者は達成された結果にとどまりません。そのため、ほぼすべてのリリース ノートに Einstein の機能強化が記載されています。

Einstein AI が組み込まれた Salesforce は、市場で最もインテリジェントな顧客関係管理 (CRM) ソフトウェアになります。したがって、処理および分析するデータがある場合、Einstein 分析機能は、その比較的簡単な使い方と、提供される洞察力にきっと感銘を受けるでしょう。

アインシュタインはマーケティングが人工知能を活用する素晴らしい例である

人工知能は常にマーケティング分野の方向性を示してきました。賢明なマーケティング担当者は、データ リソースから最大限の価値を引き出すのに役立つ新しいツールを探しています。 Salesforce Einstein Analytics は、この目標を達成するための最も革新的で価値のあるツールの 1 つです。