Einstein に向けた準備

Sales Cloud Einstein に対する準備を整えるには、目標を特定して優先順位を定義するのに加えて、データが万全の状態であることを確認する必要があります。データ品質は、AI を使用しない場合でも CRM にとって重要です。高品質なデータは営業担当が効率を高め、顧客との信頼関係を築き、Salesforce を効果的に使用するために役立つからです。

AI を導入すると、データ品質はさらに重要になります。Sales Cloud Einstein の背後にある予測モデルはお客様の Salesforce データに基づいています。そのため、完全で正確なデータを用意することが Einstein で最高の予測、推奨、インサイトを得られることにつながります。

ヒント

データ品質の評価と改善についての詳細は、「データ品質」モジュールを参照してください。

ただし、AI にとって重要なのはデータの品質だけではありません。データの量も重要です。Sales Cloud Einstein は機械学習を利用して大量のデータ内のパターンを特定し、これらのパターンによって信頼性の高いインテリジェンスが生成されます。Sales Cloud Einstein がパターンを特定するには、十分な量の履歴データが必要です。

Eleanor は、Sales Cloud Einstein に必要なデータ量がわからないため、Einstein のロールアウトが開始する前から停止してしまうのではないかと心配しています。しかしそのとき彼女は Einstein 準備状況評価のことを思い出します。

Einstein 準備状況評価は、特定の Sales Cloud Einstein 機能に対する要件を満たしているかどうかを調べるツールです。この評価ツールは本番環境または Sandbox 環境の Salesforce 実装を分析し、現時点で使用の準備ができている Einstein 機能とさらに準備が必要な Einstein 機能について詳しく説明するパーソナライズされたレポートを送信します。

Honeydew の経営陣は Sales Cloud Einstein を購入する前に準備状況評価を使用し、ほとんどの機能の要件は満たしていました。ただし、最初の評価からデータが変更されているため、Eleanor は自分で結果を確認したいと考えています。

準備状況評価の結果レポートを見ると、Eleanor のロールアウト計画が実現可能であることがわかります。彼女が最初に導入しようとしている Einstein リードスコアリングと Einstein 商談スコアリング機能の準備は整っています。Honeydew は Einstein 自動取引先責任者と Einstein 活動キャプチャの要件も満たしていますが、これらの機能はまだ使用する予定ではありません。Honeydew は Einstein 売上予測に対する準備はまだできていません。これは、まだ Honeydew が使用していないコラボレーション売上予測が必要であるためです。それらの機能は Honeydew にとって優先順位が低いため、このことを懸念する必要はありません。Eleanor は次のステップに進む準備ができています。

Honeydew が Sales Cloud Einstein の使用を開始する前に、Eleanor がしなければならない作業がまだあります。彼女は、賢明な Salesforce システム管理者の古い格言を思い出します。「システム管理者が機能を有効にしても、その使用方法を誰も理解していなければ、効果があるだろうか?」そこで彼女は、少人数の初期ユーザーグループとコミュニケーションを行い、トレーニングを提供する方法に注意を向けます。計画の最初の項目は、主要な関係者向けのキックオフミーティングです。彼女は定期的に状況確認ミーティングを開き、ユーザーがフィードバックを提供するためのさまざまなチャネルを用意します。一部のステップは機能を有効にするまで待つ必要がありますが (詳細は後述)、考え始めるのに早すぎるということはありません。