Account Engagement の Einstein スコアリング
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。
- 行動スコアリングの主な考慮事項を挙げる。
- 行動スコアリングのしくみを説明する。
- リードと連絡先ページの Einstein 行動スコアリングを有効にする。
Einstein for Account Engagement を有効にする
Einstein は Salesforce の人工知能 (AI) プラットフォームで、Marketing Cloud Account Engagement をはじめとする各種の製品に統合されています。顧客の行動に基づく予測を通して顧客とのやり取りをパーソナライズして、エンゲージメントを強化する目的で設計されています。
まだ Einstein を有効にしていなくても大丈夫です! 2 ～ 3 の手順で使い始めることができます。
-
をクリックして [Settings (設定)] に移動します。
- [Quick Find (クイック検索)] ボックスに
Einstein Account Engagementと入力します。
- 有効にする Einstein 機能をクリックして、設定ページで機能を切り替えます。
- 有効にする機能ごとに手順 3 を繰り返します。
Einstein 行動スコアリング
Account Engagement のプロスペクトのスコアは、個々のプロスペクトの暗黙的なアクティビティに基づいて全体スコアが計算されます。他方、Einstein 行動スコアはアルゴリズムを使用して、プロスペクトのアクティビティを基にスコアを計算します。また、プロスペクトをデータベースの他のプロスペクトと比較したスコアも提示します。
具体的には、Einstein 行動スコアリングは機械学習を使用してプロスペクトの行動を分析し、どのプロスペクトが購入しそうかを見極めます。Einstein のエンゲージメントモデルに基づいて、各プロスペクトにスコアが付けられます。マーケティング設定でこの機能をオンにし、スコアリングデータを表示する場所を選んだら、Einstein Behavior Scoring ダッシュボード (省略可能) を表示するように B2B Marketing Analytics を設定できます。
Einstein 行動スコアリングは、プロスペクトの購入の意思を識別し、エンゲージメントパターンに基づいてスコアを付けます。続いて、アルゴリズムがプロスペクトの行動データとエンゲージメントパターンを、プロスペクトのリアルタイムのエンゲージメントを反映する数値スコアに変換します。Einstein は、プロスペクトのアクティビティ (リンクのクリックやフォームの登録など) を使用して、マーケティング活動にエンゲージしているプロスペクトや、さらに育成が必要なプロスペクトを判別します。
Einstein はプロスペクトのスコアを判定するために、行動の兆候やエンゲージメントのリーセンシーなどの要素を分析します。Einstein はこのデータを使用して各プロスペクトに 0 ～ 100 のスコアを割り当てます。プロスペクトにランクが付けられ、Einstein 行動スコアリングに肯定的または否定的なインサイトが示されます。
Lightning コンポーネントに表示される上位の肯定および上位の否定予測要素は、特定のプロスペクトのスコアに大きな肯定的または否定的影響を与えた行動を示しています。リードの肯定的なインサイトには、メール開封率の高さやフォーム登録の多さなどが含まれます。
同じリードの否定的なインサイトとして、クリックスルー率の低さや最近のアクティビティがないことが表示されることがあります。通常は最近のアクティビティスコアに古いアクティビティよりも高いスコアが付けられるため、行動スコアが時間とともに変化する可能性があります。リストビューに行動スコア列を追加するか、Lightning ページに Einstein スコアリングコンポーネントを追加し、後は Einstein がどう機能するか見守ります。
このモデルにはスコアの減退が組み込まれているため、Einstein 行動スコアリングを使用する場合は、プロスペクトのスコアを手動でゼロにリセットする必要がなくなります (単元 1 を参照)。
Einstein 行動スコアリングの場所
Einstein 行動スコアは、2 つの場所に存在します。1 つは行動スコアリング Lightning コンポーネントで、リードや連絡先ページで確認できます。もう 1 つは Einstein Behavior Scoring ダッシュボードで、B2B Marketing Analytics アプリケーションで確認できます。
行動スコアリングに関する考慮事項
行動スコアリングがその本領を発揮するのは、Salesforce 組織に一定量のデータが存在する場合です。最適なエクスペリエンスを実現するために、以下の点を考慮することを推奨します。
- 接続しているプロスペクトをスコアリングするには、1 年分のエンゲージメントデータが必要です。
- アカウントに関連する商談にプロスペクトが 20 人以上リンクされている必要があります (ライフサイクルステージまたは商談連絡先のロールで判断)。
- 有効にした後、スコアを利用できるようになるまで最大 48 時間かかることがあります。
- B2BMA インテグレーションユーザーを使用している組織は、デフォルトで Account Engagement の行動スコアを利用できます。元のコネクタを使用している場合は、「CRM ユーザー」、「営業ユーザー」、「サービスユーザー」権限セットを選択したコネクタユーザーに割り当てます。
- Einstein は、リードや連絡先にリンクされているプロスペクトをスコアリングします。個人取引先はサポートされていません。
- プロスペクトが重複していても、スコアは合算されません。行動スコアは一意のプロスペクト ID にリンクされるため、データベースに重複するプロスペクトがないようにします。
- 複数のビジネスユニットの複数のプロスペクトに接続されているリードや連絡先はスコアリングできません。この条件に該当するレコードは、行動スコア Lightning コンポーネントにスコアが表示されません。
- 最適な結果を得るために、24 時間以上待機してからごみ箱を空にし、Einstein がインフラストラクチャ全体のプロスペクトデータを完全に削除できるようにします。
- スコアは通常 4 時間ごとに更新されます。データが多いほど、スコアの更新に時間がかかります。
Einstein リードスコアリング
Einstein リードスコアリングは、リードオブジェクトのすべての履歴フィールドデータを分析して、リードが取引開始する可能性があるかどうかを判断します。スコアは、データの追加に伴い継続的に更新されます。Einstein 行動スコアリングが、リードや取引先責任者があなたのビジネスにどの程度関心があるかを示すのに対し、Einstein リードスコアリングは、あなたのビジネスがリードにどの程度関心を持つべきかを示します。
また、会社の過去のリード (カスタム項目を含む) を調べて、成功したリードの取引開始履歴からパターンを見つけます。次に、現在のリードの中から成功パターンへの適合度が最も高いリードを判別します。各リードに成功パターンへの適合度を踏まえたスコアが付けられ、スコアへの影響度が最大のリードフィールドに関するインサイトも示されます。
経験豊富な Account Engagement ユーザーであれば、文字によるグレーディングと似ていることに気付くかもしれません。Einstein スコアがグレーディングと異なる点は、数値であること、リードレコードに固有であること、手作業で構成されたオートメーションツールではなく人工知能を利用することです。Einstein 行動スコアリングと併用すると、リードスコアリングは、営業ユーザーのために最も有望なリードに優先度を設定します。Einstein リードスコアリングは Account Engagement 固有の機能ではなく、Sales Cloud Einstein ライセンスや High Velocity Sales (HVS) ライセンスがあるお客様もこの機能を利用できます。
Einstein for Account Engagement の素晴らしい潜在性と、それを活用する方法を理解できました。リードの評価に向けて順調に前進しています。次の単元では、リードをグレーディングする方法を学びます。