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最適な対象リードの選択

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。

  • 営業担当がリードの優先度を設定しようとしているときに直面する課題を挙げる。
  • リードに取り組んでいるとき、Einstein リードスコアリングによって、営業チームがどのようにスマートになるのかを説明する。
  • 営業担当がリードスコアの根拠を確認する方法を説明する。

リードへの対処方法

Sales Cloud Einstein によって、営業チームの雑用がどのように自動化されるかを営業統括責任者に説明しました。ここであなたは、営業担当がさらに重要な仕事、つまりリードの育成に、AI によってどのようにスマートに取り組むことができるようになるかを説明する必要があります。

階段を上り、Honeydew 社のトップクラスの営業マネージャであり同僚の、Pepper Black に会いに行きました。Pepper とその部下が多くの新規リードを見込みのある案件に変えようとしているときにどのような課題に主に直面するのか、あなたは聞いてみました。

「営業チームは、リードを集めるときには効率的なプロセスが採用できているものの、どのリードを優先すべきかを把握することに関しては、大きな課題となっています。それを把握しないと、チームが長い時間をリードにかけても結果に結び付かないのです」と Pepper は答えてくれました。さらに詳しく聞くと、Pepper は自分が直面している課題について説明してくれました。

  • Pepper の営業チームは、リードが多すぎて、そのすべてには時間をかけていられない。
  • リードのどの特性が、商談成立に高い確率でつながることを示すのかがわからない。
  • 優先度を設定しても、成功することもあれば、失敗することもある。
  • どの優先度設定方法が Honeydew 社のビジネスに最適であるかがわからない。

Pepper の営業チームの中には、経験が十分にあって、どのリードが最も購入しそうかを把握している人もいます。このような営業担当は、たとえば都市部のリードや特定の種類のフードビジネスに従事しているリードに焦点を当てています。しかしこの方法は完璧とは言い難く、多くの営業担当には十分な経験がないために、リードを選別する、この種の感覚がありません。

ルールに基づく優先度設定を試したことがありますが、そのときに使用したルールも、ほとんどが経験に基づいた推測と直観を踏まえたものでした。場所別やリードソース別の分類も試しましたが、この方法では、潜在的に見込みのあるリードを取りこぼしてしまうことがありました。Pepper の営業チームが考案したルールには精巧さが欠けていました。

Pepper は最後に言いました。「マーケティング部門が関わってきてリードにスコアを付けようとしましたが、数値スコアしか提示されませんでした。営業担当には、どうして特定のリードにそのスコアが付いたのか、まったく理解できません。スコアの根拠がわからないと、営業担当がスコアを信頼することが難しくなります。営業担当は、そのリードの見込みがなぜ高いのかに関する詳細をほしがり、最初の電話で口火を切ることができるようにする情報を必要としています」。

こうした課題を聞いて、あなたの顔には笑みが広がりました。Pepper は気がづいていないようでしたが。あなたが微笑んだのは、Sales Cloud Einstein により、Pepper のチームがリードを商談に速く変えることが本当にできるとわかったからです。

Einstein リードスコアリングの導入

Pepper がやっと話を終えました。あなたは、Honeydew 社の秘密兵器の 1 つとして、AI を導入する計画があることを Pepper に伝えます。「Sales Cloud Einstein には Einstein リードスコアリングという機能が組み込まれています。この機能では、AI の威力が発揮されてリードの取引開始の履歴が分析され、その取引開始の真のパターン、誰もがその存在に気づかないようなパターンが見いだされます。Sales Cloud Einstein はリードと商談のデータの形式をすでに理解しているため、あなたがオンに切り替えるとすぐに、分析を始めてパターンを見出すことができます」。

興味を持ったPepper は尋ねます。「Einstein リードスコアリングがパターンを見つけたら、どうなるのでしょうか?」

あなたは説明します。「Einstein リードスコアリングは、リードが会社の特定の取引開始パターンにどれくらい適合しているかに基づいて、各リードにスコアを付けます。スコアが高いほど、そのリードの見込みは高いことになります。営業担当が行う必要があることは、スコアによってリードを並び替えて、リストの最上位のリードに取り組むことだけです」。

リードインサイトのフロート表示

一般的なリードリストビューのリードスコア (1)、およびスコアの根拠 (2)。ロック (3) は、リードスコアが読み取り専用であることを示します。

Pepper はまだ少し懐疑的です。Pepper が知りたいことは、どのようにして営業担当が納得して、このスコアを信頼できるのかということです。あなたは説明します。「Einstein リードスコアリングでは、リードスコアに大きく影響している各リードの詳細情報が正確に示されます。営業担当は、データに最初から隠れていたパターンを見出すことができるのです。これらは真のインサイトです」。

リードスコアとその予測要因は、リストビューだけではなく、詳細ページにも表示されます。営業担当がリードを並び替えていても、電話をかけたりメールを送信したりする準備をしていても、この情報は役立つのです。

リードの詳細情報

リードの詳細ページ上の [Einstein] コンポーネント。各スコアには、スコアに最も影響を与えた項目値が含まれます (1)。

チームがさらに多くのリードとの取引を継続的に開始していく間に、リードの Einstein スコアリングは分析を常に調整して、明らかになった新しいパターンを検出します。

Pepper は、リードスコアリングがビジネスに与える全体的な影響を測定できるかどうか思案し始めました。「スコアの高いリードが、実際に高率で取引を開始しているかどうかを簡単に見分けることができるでしょうか」。Pepper の望みを何でもかなえてあげられそうで、あなたは嬉しく思います。「Einstein リードスコアリングには、業務ダッシュボードと Einstein Analytics ダッシュボードの両方がレポートと共に含まれ、リードスコア別の取引開始率およびリードソース別の平均リードスコアが表示されます。取引を開始したリードと開始しなかったリードに、リードスコアがどのように分布しているかさえ表示されます。リードスコアが最終結果にどのように相関しているかを簡単に確認できるのです」とあなたは説明しました。

Pepper は感動しました。Einstein リードスコアリングによって、自分のチームのプロセスと成果を本当に向上できるのではないかと考え始めています。Sales Cloud Einstein を利用すると、ほかにどんなことが出来るようになるのか、知りたがっています。「Einstein は、リードと取引を開始した後でもチームの役に立つでしょうか?」

リソース

Einstein リードスコアリングについての詳細は、次のリソースを参照してください。