Skip to main content

Einstein 標準アプリケーションの概要

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。

  • Einstein が今日のクラウドにどのように埋め込まれているかを説明する。
  • 営業、サービス、マーケティング、およびコマースチームにとっての Einstein の利点を挙げる。

はじめに

Einstein が 2016 年にリリースされたとき、Salesforce は、企業の AI 導入をできるだけ簡単にしようと考えました。そのため、各 Salesforce クラウドに標準の AI 搭載アプリケーションを作成して、ユーザーが簡単にビジネスを強化できるようにしました。現在、Einstein では、生成 AI を組み込むことであらゆるクラウドにおける AI のユースケースが 1 つ上のレベルに引き上げられ、企業がよりパーソナライズされたコンテンツをかつてないスピードで生成できるようになっています。各クラウドで Salesforce Einstein がどのようにユーザーをスマート化しているかを確認しましょう。 

Einstein for Sales

営業の主たる目標は、とにかく「売る」ことです。営業担当が 1 日の優先順位を設定し、ほとんどのリードを変換して、適切な商談に集中できるようにすることがとても重要です。見込み客と連絡を取り続けて、フォローアップの適切なタイミングを特定する必要もあります。生産性は最も重要なアセットです。営業担当は、適切な商品を持って顧客とやり取りするタイミングがわかれば、さらに生産性を上げることができます。

Einstein for Sales では、営業担当に次のような利点があります。

  • 取引を開始する可能性が最も高いリードと商談を優先することで、成立率を高める。
  • あらかじめパッケージに含まれているベストプラクティスで営業サイクルを分析することで、パイプラインのトレンドを把握し、アクションを実行する。
  • データキャプチャを自動化することで、営業活動にかける時間を最大化する。
  • CRM データを使用して、関連するアウトリーチを自動的に生成する。

Sales Cloud Einstein のリードスコアリングの例

Einstein for Service

よいカスタマーサービスで重要なのは、どの顧客も最初から最後まで非常にすばらしい体験ができるようにすることです。実際に、消費者にとってカスタマーサービスが商品の品質や価格よりも重要になることがあります。

すばらしいカスタマーサービスを提供する確実な方法の 1 つは、人工知能 (AI) を使用することです。よいカスタマーサービス体験と優れたカスタマーサービス体験を分けるのは AI です。AI がサービスコンソールに埋め込まれていると、エージェントは、顧客満足度の促進に必要な予測インテリジェンスを利用できます。 

Einstein for Service では、サービスエージェントに次のような利点があります。

  • 受信したケースを自動的に予測して項目に入力し、時間を節約して反復作業を削減することで、ケース解決時間を短縮する。
  • Web およびモバイルチャットやモバイルメッセージングなど、リアルタイムのデジタルチャネルでのよくある顧客の要求を解決することで、コールデフレクションを増やす。
  • 顧客情報を収集および評価してシームレスにエージェントに引き継ぐことで、処理時間を短縮する。
  • エージェントにインテリジェントでコンテキストに沿った会話を提案し、ナレッジを推奨することで、問題解決を早期化する。
  • CRM データを使用して、カスタマイズされたサービス返信、ナレッジ記事、作業概要を自動的に作成する。

Service Cloud Einstein の Einstein Next Best Action の例

マーケティング向け Einstein

マーケティング担当者の目標は、顧客への理解を深めて最も効果的でパーソナライズしたキャンペーンを実施できるようにすることです。ただし、顧客はそれぞれ異なるため、マーケティング担当者は、顧客がどのチャネルで最も多くの時間を過ごしているか、適切なコンテンツをどのようにして顧客に配信するか、顧客といつエンゲージするかについて把握する必要があります。顧客の過去の行動を分析すると、今後の行動を予想したり、顧客のニーズを予測したり、あらゆるタッチポイントで体験を誘導したりできるようになります。マーケティング向け Einstein はこの実現を支援します。

マーケティング向け Einstein では、マーケティングチームが次のような方法で効果を上げることができます。

  • 消費者に関するインサイトを発見し、予測を行うことで、利用者をより深く理解する。
  • いつどのチャネルで顧客にリーチすべきかについて提案を得ることで、エンゲージメントの効果を高める。
  • 消費者の好みや意図に基づいてパーソナライズされたメッセージとコンテンツを作成する。
  • マーケティング業務を合理化することで、生産性を高める。
  • CRM データを使用して、件名と Web キャンペーンを自動的に作成する。

Marketing Cloud Einstein の Einstein エンゲージメントスコアリングの例

コマース向け Einstein

顧客が複数のチャネルでブランドとやり取りしていることにおそらくお気づきでしょう。オンラインで購入するときでも、チャットで苦情を言うときでも、ショッピングの場所や方法に関係なく、ブランドは高度にパーソナライズされた顧客体験を提供する必要があります。

コマース向け Einstein では、あらゆるタッチポイントで統一されパーソナライズされた消費者体験を提供することで、一貫したブランドを表現できます。ショッピングのおすすめ、関連商品、カスタマイズされた検索を提供できます。これらすべてによって購入サイクルでのストレスがなくなります。

コマース向け Einstein では、リテーラーと顧客に次のような利点があります。

  • 買い物客に最適な商品を表示し、ページごとに手動でマーチャンダイジングするという時間のかかる作業をなくすことで、収益を増やす。
  • 非常に視覚的なダッシュボードを作成して顧客の購入パターンに関するスナップショットを取得し、これらのダッシュボードを使用してマーチャンダイジングを強化する。
  • 明示的な検索 (検索ボックス経由の検索)、暗黙的な検索 (ストアフロントカタログでの閲覧)、および各買い物客向けのカテゴリページをパーソナライズして、顧客の時間を節約し、ビジネスの収益を増やす。
  • スマートな商品説明を自動的に生成し、コンバージョンを促進する。

商品ページの電話画面。

リソース

Salesforce ヘルプで Trailhead のフィードバックを共有してください。

Trailhead についての感想をお聞かせください。[Salesforce ヘルプ] サイトから新しいフィードバックフォームにいつでもアクセスできるようになりました。

詳細はこちら フィードバックの共有に進む