セールスフォース・アインシュタイン：あなたは顧客との関係を築きます、AIがそれらを自動的に維持する手助けをします

美容とファッションの専門家が語る：セールスフォース・アインシュタインがあなたの顧客関係を生み出し、AIがそれらを自動的に管理する方法

効果的な「顧客関係管理」（CRM）は、今日の超接続された競争の激しい商業環境で組織の成功を育むために欠かせません。最近の「人工知能」（AI）の発展により、企業がCRMに取り組む方法は根本的に変わりました。Salesforceが作成したSalesforce Einsteinは、よく知られたAIパワード製品です。Salesforce Einsteinは、繰り返し作業の自動化や個別化された体験の提供を通じて、CRM手続きを革新するためにAI技術を使用しています。Salesforce Einsteinは、自動化、機械学習、自然言語処理（NLP）、予測分析など、幅広いAI機能を提供しています。以下のセクションでは、このツールの機能とメカニズム、およびCRMへの適用可能性について詳しく説明します。

概要

Salesforceの分析プロセスは、適切な販売期間に基づいて予測値を取得するための一種の手法であり、このプロセスによりパフォーマンスの判断が可能になります。国際データ・コーポレーションのWorldwide Semi-annual Software Trackerレポートによれば、Salesforceは世界的なCRMシステムプロバイダーのトップにランクされています。Salesforceは、インターネットブラウザを通じてすべてのシステム機能にアクセスできるSoftware as a Service（SaaS）配信モデルを使用してサービスを提供しています。SaaSは複雑なITインフラストラクチャの処理を不要にするため、CRMシステム内のすべてのデータと情報をプロバイダのサーバーとハードドライブスペースに保存します。Ciechan（2023）によると、すべての更新は通常、最小限のトラフィック時にリモートで行われます。これにより、メンテナンスコストが低減され、システムの利用可能性が99％以上に保証されます。

図1：Salesforce Einsteinプラットフォームのアーキテクチャ（出典：Akimova、2019年）

マルチテナントとメタデータは、このプラットフォームのアーキテクチャの基礎です。そのデータすべてを理解し、迅速なビジネスの問題の解決策を見つけることは困難です。ビジネスの上級管理職は、たいていの場合、スプレッドシートの更新やITサポートの待ち時間に多くの時間を費やします。分析ツールは長らく存在していますが、一般的なビジネスユーザーではなく分析者向けに作られています。

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Salesforce Einstein Analyticsのサポートを組み合わせることで、企業はデータをより良く理解し、的確な意思決定を行うことができます。Einstein Analyticsの目標は、膨大なデータを分析し洞察を得るための知識の結合の困難さを克服することです（Humphrey Jr、2021年）。重要なビジネスメトリックのリアルタイムのインサイトを獲得し、会社の状態を評価し、データを使用して営業とマーケティングの取り組みの最善の方法を選択することができます。Salesforce Einsteinは、消費者の行動、顧客との相互作用チャネル、販売に主要な影響を与えます。この統合により、堅牢なSalesforceプラットフォームでEinsteinのアプリをより自由かつ効果的に使用することができます。

CRMでのSalesforce Einsteinの利用

マーケティング

過去10年間、世界の市場はより競争力があり社交的なプラットフォームに進化しました。社会のつながりをより柔軟で便利にするためのソーシャルチャネルの成長により、組織と顧客との間のコミュニケーションはますます重要となっています。ラアクソネン（2020年）によれば、インターネットを利用する人が増えるほど、オンラインショッピングをする人が増え、その結果、毎日より多くのデータが収集される必要があります。マーケティングは、顧客のニーズにより効率的かつ正確に応えるための競争上の重要な要素です。Salesforce Einsteinによって、マーケティングのためのデータ駆動型の意思決定、個別化、自動化が可能になります（Richardson et al.、2020年）。Salesforceによると、AIを使用することで、顧客データの収集を効果的に管理できます。

図2：Salesforce CRM（出典：Damania、2019年）

AIは、顧客の行動をより深く分析し、顧客ベースの知識を提供し、より個別化されたメッセージング、製品配置、およびマーケティングを可能にします。Salesforce Einsteinは、企業がセールス、サービス、およびマーケティングプロセスを最適化し、顧客関係を強化し、成長を促進するのに役立ちます。

セールス

アインスタインが提供するリードスコアリングは、非生産的なリードを効果的に除外します。AIを使用することで、アインスタインはリードの現在のトップ基準と企業の過去の販売データの両方を見て、リードが機会に発展しているかどうかを判断します。要素とデータがユーザーにわかりやすく表示されるため、最適なリードと機会を特定することがより簡単になります。アインスタインのリードスコアリングは、使用するほどに改善されていきます。データを収集し提供することで、AIはより賢くなり、結果がより良くなります。セールスにおける人工知能は、企業のリード、機会、および顧客の理解を効率的に得ることができます。Chitanand（2019年）によると、AIに顧客データの分析を任せることで、時間とお金を節約し、収益の増加が可能です。

図3：マーケティングと販売に投資（出典：Vailshery、2023年）

正確な予測により、営業マネージャーは情報に基づいた意思決定と収益目標の達成を可能にします。営業代表の時間を節約するために、日常業務は自動化できます。メールとカレンダーイベントのインテリジェントな分析により、調整が改善され、相互作用が最優先されます。機会の評価と提案により勝率が向上し、顧客ごとにターゲット化された戦術がアカウントベースのマーケティングを通じて開発されます。

コマース

電子取引またはEコマースによって、商業セクターの規制は完全に変革されました。他の多くのビジネスセクターと同様に、発展するテクノロジーによってコマースもよりスマートで、より速く、より便利で、より効率的になってきました。コマースは、個人に対してこれまで以上にパーソナライズされたものとなっており、古い取引プラットフォームの代わりによりパーソナライズされたポータルが使用されるようになっています。取引の効率性と信頼性は、より安全で透明性の高い取引の結果として向上しています。セールスフォースのEinsteinが提供するますます高度な1対1の購入体験は、顧客の推奨やカテゴリ化を改善して、取引が行われる可能性を高めます。JanakovaとSauman（2019年）の観点によれば、顧客行動から学べない場合、重要な顧客情報を獲得する大きな機会が失われます。情報の提供と対話の制限により、顧客にはよりカスタマイズされたプラットフォームが提供されず、ビジネスにとってもより弱いシステムになります。AIは便利な情報をより高速に提供する能力を持つため、これらの制約は克服することができます。

メカニズム  

セールスフォースのEinstein Analyticsは、さまざまな要件に基づいた予測分析とデータ探索を提供します。このツールのメカニズムまたは作業パターンは次のとおりです。

• セールスフォースのEinsteinは、最初のフェーズからさまざまな外部リソースまたはセールスフォース自体から収集したデータをソートします（Golovtseva、2023年）。格納されたデータに基づいてロジックを定義するためにレンズを適用します。    
• 視覚的な表現を使用してデータを探索できるように、ユーザーフレンドリーで直感的なインターフェースが提供されます。チャート、レポート、ダッシュボードを使用してデータの隠れたパターン、洞察、トレンドを分析します。
• セールスフォースのEinstein Analyticsは、AIの機能を利用してデータ分析を向上させます。セールスフォースのEinstein Discoveryは機械学習（ML）アルゴリズムを使用して隠れたパターンを見つけ、予測的な洞察と指示を提供します。 
• プラットフォームは、過去のデータに対してMLアルゴリズムを実行してパターンを見つけ、将来の結果を予測し、意思決定を支援します。   
• パフォーマンスメトリックとフィードバックに基づいて新しいデータを組み込むために開発されたAIモデルの継続的な最適化と改善が行われます。      
• このツールは、人工知能からの洞察と推奨事項に基づいて情報の提供を行います（Chitanand、2019年）。        

特徴 

セールスフォースのEinsteinは、CRM向けの最も包括的なAIツールの一つです。さまざまな特徴により、このツールは他のどのツールよりも異なり、効率的です。以下にその特徴を示します。

表1：セールスフォースのEinsteinの特徴

準備されたデータ

セールスフォースのEinsteinを使用すると、必要なモデルとデータが自動的に管理されるため、データの準備フェーズを回避できます。顧客関係に関する期待される結果に基づいてデータを入力する必要があります。モデル作成およびデータの準備中に提供されるトレーニングに基づいて、ツールは解決策を提供します。

モデリング 

このツールにはさまざまな「機械学習アルゴリズム」が含まれており、組織に基づいて適切なモデルを使用できます。自動化されたマルチテナントモデルが同じに適合することが期待されています。

本番環境

Salesforce Einsteinは、大量のデータ処理、複雑なAIアルゴリズム、およびユーザーとの相互作用負荷を犠牲にすることなく、高速に処理できるように構築されています（Ciechan、2023年）。セールスフォースは、EinsteinがAI技術とベストプラクティスの最新の動向に遅れることがないようにします。

フィードバック分析

Salesforce Einsteinは、感情分析を使用してソーシャルメディアや消費者のコメントを評価します。企業は、消費者の意見を分析することにより、潜在的な問題を予測し、クレームを迅速に処理し、顧客の満足度とロイヤリティを向上させることができます。

他のCRMツールとの統合

Salesforce Einsteinは、組織の他の製品にシームレスに統合されています。機能を提供するために、モデルの管理や事前データの準備は必要ありません。このツールは、システムに入力されたすべてのデータを分析して顧客の行動を予測するのに役立ちます。CRMの統合により、すべてのアプリケーションがCRMプラットフォームにリンクされ、データが移動し、相互に連携できるようになります。CRM統合の目的は、ビジネスアプリケーションから包括的かつ正確なデータを保持し、企業と顧客の包括的な状況を提供することです。

「アプリケーションプログラミングインターフェース（API）」は、Salesforce Einsteinを他のCRM製品と統合し、データの同期と交換を可能にします。Salesforceの開発リソースである「Salesforce Lightning Platform」や「Salesforce AppExchange」を活用すると、企業は独自のコネクタを作成することもできます。さらに、Salesforceはエコシステムを通じて外部パーティのサービスや製品との統合を提供しています。統合により、ビジネスは報告と分析のための統一プラットフォームを作成し、さまざまなCRMシステムについて包括的な洞察を得ることができます。Salesforce EinsteinとリンクするCRM製品によっては、さまざまな統合戦略と機能が使用されることがあります（Salesforce.com、2023年）。ビジネスは、Salesforceが提供するドキュメントやサポートリソースを参照して、Salesforce EinsteinをさまざまなCRM製品と接続するための包括的な指示を入手することができます。

将来のトレンド

顧客体験の重要性において、Salesforce Einsteinを通じた顧客体験の価値は新たな高みに達しています。顧客の80％がそれを商品やサービスと同じくらい高く評価しています。驚くべきことに、64％の消費者が個別の興味やニーズに合わせたパーソナライズされた体験を求めています。Salesforce Einsteinは、将来の顧客の要件に合わせて絶えず進化しています（De Jong et al. 2021）。さまざまな企業は、「Salesforce Einstein」を使用して「AIによる洞察」を利用することで、利用可能性を開放することができます。これにより、企業はビジネスの最終的な成長を推進するデータに基づいた意思決定を行うことができます。

予測分析と予測を利用することで、組織は市場のトレンドを予測し、機会を見つけ、戦略をより効果的に立てることができます。Salesforce Einsteinの予測分析機能はさらに向上する可能性があります（de Ruyter et al. 2020）。これには、より良いリードスコアリングのアルゴリズム、より正確な顧客の行動予測、自動的なアップセルやクロスセルの機会検出などが含まれる場合があります。Salesforce Einsteinは、他のCRM製品、プラットフォーム、データリソースとの統合能力をさらに向上させる可能性があります。AIに基づいた洞察と提案を活用することで、ユーザーはデータに基づいた意思決定を行い、作業を優先順位付けすることができます。

結論

このレポートでは、分析ツールを使用して運用改善のための意思決定を支援するSalesforce Einsteinに焦点を当てています。概要に関しては、CRMの維持に適した情報です。Salesforce CRMとEinsteinは、スムーズに統合されています。Sales Cloud、Service Cloud、Marketing Cloud、Commerce Cloudなど、SalesforceのクラウドではAIの機能を活用することができます。予測される結果を得るために、さまざまなタイプの主要機能や機能が関与しています。セールス、マーケティング、コマースなどの領域では、ビジネスの行動を分析するためにSalesforce Einsteinを追跡しています。要するに、Salesforce Einsteinの機能は、ビジネスに成長を促進し、個別化された顧客サービスを提供し、CRMの努力を最大化するためのツールを提供しています。全体のプロセスのトレンドは、特定の操作に基づいてより多くの顧客を参加させるためにCRMシステムを実装するのに役立ちます。

参考文献

学術論文

Akimova, O., 2019. Tracking user behavior on the web for digital marketing personalization with Salesforce.

Chitanand, A., 2019. Use of Predictive Analysis and Artificial Intelligence in Sales Force Automation. Editorial Board, p.5.

Ciechan, D., 2023. Comparative analysis of frameworks and automation tools in terms of functionality and performance on the Salesforce CRM Platform. Journal of Computer Sciences Institute, 27, pp.154-161.

Damania, L., 2019. Use of AI in customer relationship management. Emerging Research, 59.

De Jong, A., De Ruyter, K., Keeling, D.I., Polyakova, A. and Ringberg, T., 2021. Key trends in business-to-business services marketing strategies: Developing a practice-based research agenda. Industrial Marketing Management, 93, pp.1-9.

de Ruyter, K., Keeling, D.I. and Yu, T., 2020. Service-sales ambidexterity: Evidence, practice, and opportunities for future research. Journal of Service Research, 23(1), pp.13-21.

Humphrey Jr, W., Laverie, D. and Muñoz, C., 2021. The use and value of badges: Leveraging salesforce trailhead badges for marketing technology education. Journal of Marketing Education, 43(1), pp.25-42.

Janakova, M. and Sauman, P., 2019. CRM and Artificial Intelligence. IT for Practice 2019, p.23.

Laaksonen, A., 2020. 顧客関係管理における人工知能の使用。

Richardson, J., Sallam, R., Schlegel, K., Kronz, A. and Sun, J., 2020. アナリティクスとビジネスインテリジェンスプラットフォームのマジッククアドラント。ガートナーID G00386610。

ウェブサイト

Golovtseva V. (2023). Salesforce Einstein Analytics: 完全なガイド。 Available at: https://revenuegrid.com/blog/einstein-analytics/#:~:text=for%20your%20business.-,How%20does%20Einstein%20Analytics%20work%3F,get%20smarter%20about%20their%20customers. [Accessed on: 2023年7月14日]

Salesforce.com (2023). Einstein AI for Commerce でビジネスを成長させましょう。 Available at: https://www.salesforce.com/in/products/commerce-cloud/commerce-cloud-einstein/?d=cta-body-promo-31 [Accessed on: 2023年7月15日]

Vailshery. L (2023). 2015年から2023年度までのSalesforceのグローバルなマーケティングとセールス支出。 Available at: https://www.statista.com/statistics/1114220/marketing-sales-expenditure-salesforce-worldwide/ [Accessed on: 2023年7月7日]

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