Einstein Analytics で生産性を高める方法の習得

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。

  • Financial Services Cloud を簡単に実装できる理由を説明する。
  • Einstein Analytics によってどうして迅速かつスマートな判断が促されるのかを説明する。
  • 生産性を高める Financial Services Cloud のツールを挙げる。

拍手喝采されるカスタマーエクスペリエンス

Matt は Financial Services Cloud をすばやく立ち上げられるものと確信しています。

  • Lightning アプリケーションビルダーのドラッグアンドドロップ機能を使用すれば、各自の業務の進め方に合わせて、関連性が最も高い情報をアドバイザーに提供できます。
  • Matt は標準オブジェクトを吟味し、ほとんどカスタマイズの必要がないことを確認しました。
  • オープン API により、シームレスなデータインテグレーションが実現します。

ただしそれだけでは十分ではありません。Matt の成功の真の尺度となるのは生産性と顧客の満足度です。

ウェルスマネジメント企業は、第 1 の成長戦略にアドバイザーの生産性を高めることを挙げています。Matt は Financial Services Cloud のユーザインターフェースを検索して、自社のアドバイザーの生産性を向上させるツールはどれかを判断します。

観客を満足させ続ける

Matt のアドバイザーは新しい商品やサービスに関心を抱いている人の名前を入手したら、複数の事業部門でその名前を追跡したいと考えています。Financial Services Cloud では、インテリジェントなニーズベースの紹介とスコアリングを使用して追跡することができます。

この仕組みについて Matt はもう少し調べてみます。紹介は、クライアントおよびその影響力が及ぶ範囲などさまざまなところから、あるいは組織内の他の事業部門からもたらされます。特定された紹介は、Salesforce のワークフローでその受け入れ、割り当て、優先順位付け、追跡を簡単に実行できます。

Financial Services Cloud は Einstein リードスコアリングとシームレスに連動します。Einstein は紹介および紹介者を学習して蓄積していきます。やがて、Matt のアドバイザーは紹介が取引開始に結び付く可能性を示すスコアを参照できるようになります。この情報があれば、取引開始の可能性が最も高い紹介をごく簡単に優先することができます。紹介者にも紹介の質を示すスコアが付けられます。このスコアに基づいて紹介に優先順位を付けたうえで、最も有益な紹介者に報奨を与えることができます。

Matt は Financial Services Cloud でそのホームページを確認します。アドバイザーはこのページで各自の紹介活動を追跡します。

アドバイザーの紹介情報を示すホームページ

Matt はアドバイザーの四半期パフォーマンス、そのアドバイザーに割り当てられた紹介、紹介が取引開始に結び付く可能性を示す数値なども簡単に確認できます。

トランプを使った手品の披露

ホームページの生産性カードには Matt のアドバイザーの最重要 ToDo が強調表示されます。このカードには、その日の ToDo、商談、ランク付けされたリードなども示されます。Financial Services Cloud では組み込みのインテリジェンスを使用して、クライアントの誕生日や予定している電話やミーティングなど、カードに表示する内容を判断します。アドバイザーは最も生産性の高い活動に導かれ、1 日を効率よく管理できます。

ToDo、商談、リードの生産性カードを示すスクリーンショット

Matt の気に入った点は、自動化されたインテリジェントな ToDo リストで、アドバイザーもきっと気に入るだろうと考えます。

Einstein Analytics を使用した新しい顧客インサイトの活用

Matt は Salesforce Einstein に慣れ親しんでいたため、事前設定済みの分析ダッシュボードが直接 Financial Services Cloud に組み込まれているのを見て嬉しくなります。アドバイザーは 1 つの統合型アプリケーション内で、各自のクライアントリストをすばやくセグメント化し、クライアントに関する多くの情報を基に判断を下すことができます。ダッシュボードには主要なインサイトが表示され、その情報を参考に活動の記録、ToDo、行動を実行したり、インサイトをただちに行動に移したりすることができます。たとえば、80/20 ダッシュボードを使用すれば、アドバイザーが各自の時間を最大限活用できます。アドバイザーはクライアントの収益をアドバイザリ活動と比較して、有望なクライアントに適用する主要なアクションを特定します。以下は、Client List ダッシュボードで、アドバイザーのクライアントリストの全クライアントを表示します。たとえば、アドバイザーがプラチナなどの特定のカテゴリに属するクライアントにそのレベルに見合ったサービスを提供していることを確認するために、特定のカテゴリの全クライアントを表示することが考えられます。

[アドバイザー分析] ビューを示すスクリーンショット。[クライアントリスト] タブが強調表示されています。

これを見ただけでも期待が持てそうです。Einstein Analytics によってアドバイザーがスマートな判断を下せるようになることは Matt にも想像がつきます。Matt はダッシュボード以外でアドバイザーの生産性を向上させられるツールにも目を向け始めます。

クラウドを介した迅速なダッシュボード

Analytics ダッシュボードの威力を目の当たりにした Matt は一層興味をそそられます。ダッシュボードについてもっと知りたくなります。幸いにも Financial Services Cloud には、Matt をさらに喜ばせるダッシュボードがいくつか搭載されています (自ら作成することも可能です)。

全員が的確な優先事項に集中し続けられるように重要なビジネス総計値を追跡するダッシュボードを見つけました。たとえば、Financial Accounts (金融口座) ダッシュボードでは、もたらされる価値が最大および最小のクライアントをアドバイザーが特定できます。このダッシュボードでは、アドバイザーにとって価値が最大のクライアントは Rachel Adams であることが容易にわかります。

Financial Accounts ダッシュボードを示すスクリーンショット

ダッシュボードに続いて Matt が見つけたのは、コンテキスト内コラボケーション機能です。社内で確実な連携が行われるように、コラボレーションによって適切なタイミングで適切な人材に連絡できます。コラボレーションを設定すると、社内の誰もが厄介な質問について内部のエキスパートに助けを求めることができます。また、顧客が協力し合うオンラインコミュニティも作成できます。

Matt が Financial Services Cloud サンプルホームページでこのすべての要素を改めて確認したところ、アドバイザーの四半期パフォーマンス、年齢層別の運用資産、実行すべき Todo に気が付きます。

[Quarterly Performance (四半期パフォーマンス)]、[AUM by Age Range (年齢層別の運用資産)]、生産性カードを示すスクリーンショット

日常業務を簡素化する生産性ツールによってアドバイザーやパーソナルバンカーの職務が軽減され、彼らの業務において特に重要とされる、顧客との確固たる関係の構築に専念することができます。アドバイザーが顧客のゴールを見極めて、その達成を後押しできると Matt は考えます。そして、この対象は顧客に留まるものではありません。アドバイザーはこの同じ技術を駆使して、他の世代や世帯に関係を拡大していくことができます。

Financial Services Cloud でアドバイザーの生産性を大幅に向上させることによって、アドバイザーを成長させ成功に導けることを知り、Matt の気分も高まります。そして、実際に使ってみようという気になっています。あなたも使用してみませんか?